声学回声基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • 123
  • 封装形式
  • DIP
声学回声企业商机

    第三个部分是通过实验来检验这个算法的性能;再做一些简单的总结。非线性声学回声1什么是非线性声学回声?,什么是非线性的声学回声?的是声学回声的路径,左边对应的是发射端,右边对应的是接收端。我们发出的信号首先要经过D/A变换,从数字域变换到模拟域,然后再经过功率放大器,放大之后驱动喇叭,这样就会发出声音。发出来的声音经过空气信道传播之后,到了接收端被麦克风采集到,然后再次经过功率放大器,再通过A/D变换,从模拟域又变回到数字域。那么这里的y[k]就是我们收到的回声信号。,我们接收到的回声y[k]到底是线性回声还是非线性回声呢?或者说我们应该怎么去判断它?我觉得要解决这个问题,就是要认识清楚这里面的每一个环节,看看它们到底是线性系统还是非线性系统,如果所有的环节都是线性的话,那么很自然y[k]就是一个线性的回声,否则只要有一个环节是非线性的,那么这个回声就是非线性回声。在这里我将整个回声路径分成了A、B、C、D四个部分。我们一起来看一下,ABCD里面哪一个环节有可能是非线性的?答案应该是B。也就是回声路径里面的功率放大器和喇叭,具体的原因稍后会做详细分析。接下来我想再解释一下为什么A、C、D它们不是非线性的。

    介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。重庆信息化声学回声设计

    以此来应对市面上绝大多数的移动设备。另外,线性滤波器虽然不具备调整延时的能力,但可以通过估计的index衡量当前信号的延时状态,范围为[0,kNormalNumPartitions],如果index处于作用域两端,说明真实延时过小或过大,会影响线性回声估计的效果,严重的会带来回声,此时需要结合固定延时与大延时检测来修正。非线性滤波非线性部分一共做了两件事,就是想尽千方百计干掉远端信号。(1)根据线性部分提供的估计的回声信号,计算信号间的相干性,判别远近端帧状态。(2)调整抑制系数,计算非线性滤波参数。非线性滤波抑制系数为hNl,大致表征着估计的回声信号e(n)中,期望的近端成分与残留的非线性回声信号y''(n)在不同频带上的能量比,hNl是与相干值是一致的,范围是[0,],通过图5(b)可以看出需要消除的远端部分幅度值也普遍在,如果直接使用hNl滤波会导致大量的回声残留。因此WebRTC工程师对hNl做了如下尺度变换,over_drive与nlp_mode相关,不同的抑制激进程度,drive_curve是一条单调递增的凸曲线,范围[]。由于中高频的尾音在听感上比较明显,所以他们设计了这样的抑制曲线来抑制高频尾音。我们记尺度变换的α=over_drive_scaling*drive_curve。

     新疆未来声学回声深入浅出 WebRTC AEC(声学回声消除)。

    3.双耦合滤波器设计当滤波器的结构确定下来之后,我们要去设计滤波器系数了。设计过程我把它总结成了三步,第一步就是构建优化准则,第二步是求解滤波器的权系数——Wl和Wn,一步就是构建耦合机制。第一步就是构建优化准则。我觉得构建优化准则,应该是整个滤波器设计里面重要的一步,因为它决定了滤波器性能的上限。什么样的优化准则是一个好的优化准则呢?我觉得好的优化准则需要跟问题的物理特性有效匹配起来,所以在构建优化准则之前,我们先对非线性声学回声的特性进行分析,希望通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。我们的分析是基于上面的函数,我们称它为短时相关度,它所表示的是两个信号,在一个短时的观测时间窗“T”这样一个尺度范围内的波形的相似程度,需要注意的是这个函数它是统计意义上的,因为我们对它进行了数学期望运算。同时在分子的一项我们还加了一个相位校正因子,目的是为了将这两路信号的初始相位对齐。基于前面构建的短时相关度函数,我们对大量声学回声数据进行分析,并挑选了几组比较典型的数据:绿色的曲线对应的是一组线性度非常好的回声数据。我们从这个数据上可以看到,在整个时间T的变化范围内,它的短时相关度都非常高。

    

可以准确快速的进行底噪测试。下图TWS耳机中的左耳,在喇叭播放空声源时,喇叭端有略微的电流声底噪,右耳无此不良现场,通过指南测控的标准声学测试系统进行左右耳TWS声学测试,可以在底噪测试步骤中检测到,有底噪异常的左耳的一些频段能量值偏高,无底噪问题的右耳的表现就“平顺”很多。再结合与更多正常品的对比和设定合理的limits,可以快速准确的检查出耳机在各种状态下的底噪不良。耳机回声回声来自于非预期的泄露,一般分为电学回声和声学回声。前者一般由于麦克风和扬声器线路布局不合理的电路耦合造成,后者则是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。对于回声不良的耳机来说,在通话时,耳机喇叭播放的声音信号通过麦克风又传回电话另一头的手机,从而让讲话者听到自己的声音。对于耳机来讲,主要是声学回声,表现为收发环路的隔离度不好,其根本原因就是耳机在装配时麦克风与喇叭的密封隔离没做好,导致通话时回声出现的不良体验。图中的耳机,在通话时,人耳会略微的感受到回声,也就是佩戴人讲话的声音又传递到了耳机本身的喇叭后播放出来,也有会在通话对方的手机端出现回声现像影响双方的通话质量。指南测控的标准声学测试系统,根据回声传输路径。非线性声学回声产生的原因。

    什么是非线性声学回声?,什么是非线性的声学回声?这里我给出了一张图,的是声学回声的路径图,图的左边对应的是发射端,右边对应的是接收端。我们发出的信号首先要经过D/A变换,从数字域变换到模拟域,然后再经过功率放大器,放大之后驱动喇叭,这样就会发出声音。发出来的声音经过空气信道传播之后,到了接收端被麦克风采集到,然后再次经过功率放大器,再通过A/D变换,从模拟域又变回到数字域。那么这里的y[k]就是我们收到的回声信号。,我们接收到的回声y[k]到底是线性回声还是非线性回声呢?或者说我们应该怎么去判断它?我觉得要解决这个问题,就是要认识清楚这里面的每一个环节,看看它们到底是线性系统还是非线性系统,如果所有的环节都是线性的话,那么很自然y[k]就是一个线性的回声,否则只要有一个环节是非线性的,那么这个回声就是非线性回声。 推出的双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。天津自主可控声学回声设计

认识了非线性声学回声、产生的原因、研究现状以及技术难点。重庆信息化声学回声设计

    反映到听感上就是回声(远端判断成近端)或丢字(近端判断为远端)。(2)计算近端信号d(n)与估计的回声信号e(n)的相干性,如图5(b),第二行为估计的回声信号e(n),第三行为二者相干性cohde,很明显近端的部分几乎全部逼近,WebRTC用比较严格的门限(>=)即可将区分绝大部分近端帧,且误判的概率比较小,WebRTC工程师设置如此严格的门限想必是宁可一部分双讲效果,也不愿意接受回声残留。从图5可以体会到,线性滤波之后可以进一步凸显远端参考信号x(n)与估计的回声信号e(n)的差异,从而提高远近端帧状态的判决的可靠性。存在的问题与改进理想情况下,远端信号从扬声器播放出来没有非线性失真,那么e(n)=s(n)+v(n),但实际情况下e(n)与d(n)很像,只是远端区域有一些幅度上的变化,说明WebRTCAEC线性部分在这个case中表现不佳,如图6(a)从频谱看低频段明显削弱,但中高频部分几乎没变。而利用变步长的双滤波器结构的结果会非常明显,如图6(b)所示无论是时域波形和频谱与近端信号x(n)都有很大差异,目前aec3和speex中都采用这种结构,可见WebRTCAEC中线性部分还有很大的优化空间。如何衡量改进的线性部分效果?这里我们对比了现有的固定步长的NLMS和变步长的NLMS。近端信号d。

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