广东商显声学回声AEC算法

    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。

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    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。 福建识别声学回声什么是非线性声学回声。

WebRTCAEC算法中开辟了可存储250个block大缓冲区，每个block的长度PART_LEN=64个样本点，能够保存的1s的数据，这也是理论上的大延时能够估计的范围，够用了。我们用610ms延时的数据测试(启用大延时调整需要设置delay_agnostic_enabled=1)：我们还是设置默认延时为240ms，刚开始还是调整了-60个block，随后大延时调整接入之后有调整了-88个block，一共调整(60+88)*4=592ms，之后线性滤波器固定index=4，表示剩余延时剩余16ms，符合预期。③线性滤波器延时估计是固定延时调整和大延时调整之后，滤波器对当前远近端延时的直接反馈。前两者调整不当会造成延时过小甚至非因果，或延时过大超出滤波器覆盖能力，导致无法收敛的回声。因此前两者在调整的过程中需要结合滤波器的能力，确保剩余延时在滤波器能够覆盖的范围之内，即使延时小范围抖动，线性部分也能自适应调整。总结与优化方向WebRTCAEC存在的问题：（1）线性部分收敛时间较慢，固定步长的NLMS算法对线性部分回声的估计欠佳；（2）线性部分滤波器阶数默认为32阶，默认覆盖延时132ms，对移动端延时较大设备支持不是很好，大延时检测部分介入较慢。

    而在模拟音频大举转向数字音频、网络音频的，网络信号的延迟也为音频领域赋予了新的现象，尤其应用在远程会议这样的音频传输系统当中，它能将一次次回授剥离成一次次听似回声的现象，这就是网络音频回声。通常由A地发出的声源A在几乎不经过延迟处理的本地系统中，通过A地音箱扩声；而其经过网络终端编码送向远端时，除了考虑A地的上传时间X，还得考虑B地的下载时间Y。在这样一个架构在Internet网络传输环境中的声音，其到达B地扩声音箱出来的信号则是A+X+Y。经B地本地话筒拾取后的该信号，再由B地的上传网速（时间）Z、A地的下载时间W传送回A地扩声音箱，其表现出的信号则会出现一次A信号，及一次赋予了（X+Y+Z+W）时间的A信号。假设A地—B地传输时间总和为200ms，B地—A地传输时间总和为200ms，则信号的一去一回，体现在A扩声音箱中至少会存在A和A+400ms的信号，若反馈信号电平足够强，则再被话筒拾取，这将不止产生一次的回声，而是多次规律的回声现象。AEC即AcousticEchoCancellation（声音回声消除）技术简称。该技术的出现旨在消除这种因远程网络会议所带来的回授现象，以遏制次回声产生所需的必要条件来遏制多次回声的出现。

  声学回声是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。

    深入浅出WebRTCAEC（声学回声消除）,前言：近年来，音视频会议产品提升着工作协同的效率，在线教育产品突破着传统教育形式的种种限制，娱乐互动直播产品丰富着生活社交的多样性，背后都离不开音视频通信技术的优化与创新，其中音频信息内容传递的流畅性、完整性、可懂度直接决定着用户之间的沟通质量。自2011年WebRTC开源以来，无论是其技术架构，还是其中丰富的算法模块都是值得我们细细品味，音频方面熟知的3A算法（AGC:Automaticgaincontrol;ANS:Adaptivenoisesuppression;AEC:Acousticechocancellation）就是其中闪闪发光的明珠。本文章将结合实例解析WebRTCAEC的基本框架和基本原理，一起探索回声消除的基本原理，技术难点以及优化方向。回声的形成WebRTC架构中上下行音频信号处理流程，音频3A主要集中在上行的发送端对发送信号依次进行回声消除、降噪以及音量均衡（这里只讨论AEC的处理流程，如果是AECM的处理流程ANS会前置），AGC会作为压限器作用在接收端对即将播放的音频信号进行限幅。那么回声是怎么形成的呢？如图2所示，A、B两人在通信的过程中，我们有如下定义：x(n):远端参考信号，即A端订阅的B端音频流，通常作为参考信号；y(n):回声信号，即扬声器播放信号x。

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右边的非线性声学回声场景。广东商显声学回声AEC算法

    他的是线性回声传递函数。基于这样的数学假设，我们收到的信号y就可以表示成发射的信号x分别跟这样两个传递函数进行卷积之后的结果。接下来我们对这个模型进行了适当的简化，简化主要是基于数学分解，我们假设非线性的传递函数，可以分解成线性跟非线性这样两个系统函数的组合形式，就会得到中间的方程。接下来对中间的方程进行变量替换，就得到这个表达式，这个表达式它的物理意义很清晰，我们从可以看到，整个回声路径是可以表示成线性回声路径跟非线性回声路径二者之和的形式，这是它的物理意义。2.双耦合自适应滤波器,基于这样一个数学模型，接下来我们就构建了一种新的滤波器结构，称之为双耦合自适应滤波器。这个滤波器跟传统线性的自适应滤波器相比，主要有两个方面的不同，个不同是传统的线性滤波器只有一个学习单元，而我们的这个滤波器有两个学习单元，分别是这里的线性回声路径滤波器，我们用Wl来表示。还有非线性的回声路径滤波器，我们用Wn来表示。第二个不同就是，我们在这两个滤波器之间还加入了一个耦合因子，这个耦合因子目的就是为了协同二者更好的工作，让二者能够发挥出比较大的效能，甚至能够起到1+1＞2的效果。

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