上海机器人唤醒声学回声交互

    首先这里的A和D比较好判断，他们都属于线性时不变系统。比较难判断的是C，因为在一些比较复杂的场景下，声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端，同时会带有很强的混响，甚至在更极端情况下，喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化，导致回声路径也会随时间快速变化。这么多因素叠加在一起，往往会导致回声消除算法的性能急剧退化，甚至完全失效。有同学可能会问，难道这么复杂的情况，不是非线性的吗？我认为C应该是一个线性时变的声学系统，因为我们区分线性跟非线性的主要依据是叠加原理，前面提到的这些复杂场景，它们依然是满足叠加原理的，所以C是线性系统。这里还要再补充一点，细心的朋友会发现B里面有一个功率放大器，同时在C里面也有一个功率放大器，为什么经B的功率放大器放大之后，可能带来非线性失真，而C的功率放大器不会产生非线性失真呢？二者的主要区别在于B放大之后输出是一个大信号，用来驱动喇叭。而C放大之后输出依然是小信号，通常不会产生非线性的失真。2.非线性声学回声产生的原因.非线性声学回声产生的原因，我一共列了两条原因。原因之一，声学器件的小型化与廉价化，这里所指的声学器件就是前面B里面提到的功率放大器和喇叭。

     什么是非线性声学回声。上海机器人唤醒声学回声交互

    噪声抑制和声源分离同属于语音增强的范畴，如果把噪声理解为广义的噪声三者之间的关系,噪声抑制需要准确估计出噪声信号，其中平稳噪声可以通过语音检测判别有话端与无话端的状态来动态更新噪声信号，进而参与降噪，常用的手段是基于谱减法(即在原始信号的基础上减去估计出来的噪声所占的成分)的一系列改进方法，其效果依赖于对噪声信号估计的准确性。对于非平稳噪声，目前用的较多的就是基于递归神经网络的深度学习方法，很多Windows设备上都内置了基于多麦克风阵列的降噪的算法。效果上，为了保证音质，噪声抑制允许噪声残留，只要比原始信号信噪比高，噪且听觉上失真无感知即可。单声道的声源分离技术起源于传说中的鸡尾酒会效应，是指人的一种听力选择能力，在这种情况下，注意力集中在某一个人的谈话之中而忽略背景中其他的对话或噪音。该效应揭示了人类听觉系统中令人惊奇的能力，即我们可以在噪声中谈话。科学家们一直在致力于用技术手段从单声道录音中分离出各种成分，一直以来的难点，随着机器学习技术的应用，使得该技术慢慢变成了可能，但是较高的计算复杂度等原因，距离RTC这种低延时系统中的商用还是有一些距离。噪声抑制与声源分离都是单源输入。

     上海机器人唤醒声学回声交互什么是非线性声学回声，它产生的原理、研究现状以及技术难点等问题。

    n)中的回声是扬声器播放远端参考x(n)，又被麦克风采集到的形成的，也就意味着在近端数据还未采集进来之前，远端数据缓冲区中已经躺着N帧x(n)了，这个天然的延时可以约等于音频信号从准备渲染到被麦克风采集到的时间，不同设备这个延时是不等的。苹果设备延时较小，基本在120ms左右，Android设备普遍在200ms左右，低端机型上会有300ms左右甚至以上。（2）远近端非因果为什么会导致回声？从（1）中可以认为，正常情况下当前帧近端信号为了找到与之对齐的远端信号，必须在远端缓冲区沿着写指针向前查找。如果此时设备采集丢数据，远端数据会迅速消耗，导致新来的近端帧在向前查找时，已经找不到与之对齐的远端参考帧了，会导致后续各模块工作异常。如图10(a)表示正常延时情况，(b)表示非因果。WebRTCAEC中的延时调整策略关键而且复杂，涉及到固定延时调整，大延时检测，以及线性滤波器延时估计。三者的关系如下：①固定延时调整只会发生在开始AEC算法开始处理之前，而且调整一次。如会议盒子等固定的硬件设备延时基本是固定的，可以通过直接减去固定的延时的方法缩小延时估计范围，使之快速来到滤波器覆盖的延时范围之内。下面结合代码来看看固定延时的调整过程。

    只需要近端采集信号即可，傲娇的回声消除需要同时输入近端信号与远端参考信号。有同学会问已知了远端参考信号，为什么不能用噪声抑制方法处理呢，直接从频域减掉远端信号的频谱不就可以了吗？行为近端信号s(n)，已经混合了近端人声和扬声器播放出来的远端信号，黄色框中已经标出对齐之后的远端信号，其语音表达的内容一致，但是频谱和幅度(明显经过扬声器放大之后声音能量很高)均不一致，意思就是：参考的远端信号与扬声器播放出来的远端信号已经是“貌合神离”了，与降噪的方法相结合也是不错的思路，但是直接套用降噪的方法显然会造成回声残留与双讲部分严重的抑制。接下来，我们来看看WebRTC科学家是怎么做的吧。信号处理流程WebRTCAEC算法包含了延时调整策略，线性回声估计，非线性回声抑制3个部分。回声消除本质上更像是音源分离，我们期望从混合的近端信号中消除不需要的远端信号，保留近端人声发送到远端，但是WebRTC工程师们更倾向于将两个人交流的过程理解为一问一答的交替说话，存在远近端同时连续说话的情况并不多（即保单讲轻双讲）。因此只需要区分远近端说话区域就可以通过一些手段消除绝大多数远端回声。

     回声消除AEC（AcousticEchoCancellation）一般指的是声学回声消除，其主要用于抑制产品本身发出的声音。

    需要注意的是，如果index在滤波器阶数两端疯狂试探，只能说明当前给到线性部分的远近端延时较小或过大，此时滤波器效果是不稳定的，需要借助固定延时调整或大延时调整使index处于一个比较理想的位置。线性部分算法是可以看作是一个固定步长的NLMS算法，具体细节大家可以结合源码走读，本节重点讲解线型滤波在整个框架中的作用。从个人理解来看，线性部分的目的就是很大程度的消除线性回声，为远近端帧判别的时候，很大程度地保证了信号之间的相干值(0~1之间，值越大相干性越大)的可靠性。我们记消除线性回声之后的信号为估计的回声信号e(n)，e(n)=s(n)+y''(n)+v(n)，其中y''(n)为非线性回声信号，记y'(n)为线性回声，y(n)=y'(n)+y''(n)。相干性的计算（Matlab代码）,两个实验（1）计算近端信号d(n)与远端参考信号x(n)的相关性cohdx，理论上远端回声信号的相干性应该更接近0（为了方便后续对比，WebRTC做了反向处理:1-cohdx），如图5(a)，行为计算近端信号d(n)，第二行为远端参考信号x(n)，第三行为二者相干性曲线:1-cohdx，会发现回声部分相干值有明显起伏，比较大值有，近端部分整体接近，但是有持续波动，如果想通过一条固定的门限去区分远近端帧，会存在不同程度的误判。

     非线性声学回声系统建模。安徽智能音响声学回声通话

声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端。上海机器人唤醒声学回声交互

    至于双讲恢复能力WebRTCAEC算法提供了{kAecNlpConservative,kAecNlpModerate,kAecNlpAggressive}3个模式，由低到高依次不同的抑制程度，远近端信号处理流程,NLMS自适应算法（上图中橙色部分）的运用旨在尽可能地消除信号d(n)中的线性部分回声，而残留的非线性回声信号会在非线性滤波（上图中紫色部分）部分中被消除，这两个模块是WebrtcAEC的模块。模块前后依赖，现实场景中远端信号x(n)由扬声器播放出来在被麦克风采集的过程中，同时包含了回声y(n)与近端信号x(n)的线性叠加和非线性叠加：需要消除线性回声的目的是为了增大近端信号X(ω)与滤波结果E(ω)之间的差异，计算相干性时差异就越大（近端信号接近1，而远端信号部分越接近0），更容易通过门限直接区分近端帧与远端帧。非线性滤波部分中只需要根据检测的帧类型，调节抑制系数，滤波消除回声即可。下面我们结合实例分析这套架构中的线性部分与非线性分。线性滤波线性回声y'(n)可以理解为是远端参考信号x(n)经过房间冲击响应之后的结果，线性滤波的本质也就是在估计一组滤波器使得y'(n)尽可能的等于x(n)，通过统计滤波器组的比较大幅值位置index找到与之对齐远端信号帧，该帧数据会参与相干性计算等后续模块。

     上海机器人唤醒声学回声交互

深圳鱼亮科技有限公司是一家从事智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪研发、生产、销售及售后的服务型企业。公司坐落在龙华街道清华社区建设东路青年创业园B栋3层12号，成立于2017-11-03。公司通过创新型可持续发展为重心理念，以客户满意为重要标准。在孜孜不倦的奋斗下，公司产品业务越来越广。目前主要经营有智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪等产品，并多次以通信产品行业标准、客户需求定制多款多元化的产品。Bothlent为用户提供真诚、贴心的售前、售后服务，产品价格实惠。公司秉承为社会做贡献、为用户做服务的经营理念，致力向社会和用户提供满意的产品和服务。深圳鱼亮科技有限公司以市场为导向，以创新为动力。不断提升管理水平及智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪产品质量。本公司以良好的商品品质、诚信的经营理念期待您的到来！