n)后,被麦克风采集到的信号,此时经过房间混响以及麦克风采集的信号y(n)已经不能等同于信号x(n)了,我们记线性叠加的部分为y'(n),非线性叠加的部分为y''(n),y(n)=y'(n)+y''(n);s(n):麦克风采集的近端说话人的语音信号,即我们真正想提取并发送到远端的信号;v(n):环境噪音,这部分信号会在ANS中被削弱;d(n):近端信号,即麦克风采集之后,3A之前的原始信号,可以表示为:d(n)=s(n)+y(n)+v(n);s'(n):3A之后的音频信号,即准备经过编码发送到对端的信号。WebRTC音频引擎能够拿到的已知信号只有近端信号d(n)和远端参考信号x(n)。如果信号经过A端音频引擎得到s'(n)信号中依然残留信号y(n),那么B端就能听到自己回声或残留的尾音(回声抑制不彻底留下的残留)。AEC效果评估在实际情况中可以粗略分为如下几种情况(专业人员可根据应用场景、设备以及单双讲进一步细分):回声消除的本质在解析WebRTCAEC架构之前,我们需要了解回声消除的本质是什么。音视频通话过程中,声音是传达信息的主要途径,因此从复杂的录音信号中,通过信号处理的手段使得我们要传递的信息:高保真、低延时、清晰可懂是一直以来追求的目标。在我看来,回声消除。
先对非线性声学回声的特性进行分析。天津新一代声学回声介绍
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。甘肃无限声学回声是什么声学回声消除,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。
也能够更清楚地看到这里面可能存在的回授现象。部分工程师在调试远程会议系统时也许遇到过啸叫,那可不一定是本地系统没调好所造成的,你会发现,关掉终端一切非常正常。为什么绝大多数的远程系统没有啸叫呢?这还得感谢您还不算非常质量的网络。我们常说,距离产生延时,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。
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。如何处理非线性声学回声消除,效果又如何?
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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TWS耳机异音,底噪,回声测试难点,TWS耳机市场一直在迅猛发展和壮大,逐步提升在整个耳机市场中的份额,无论是坐公交,乘地铁,漫步,还是居家娱乐,都能看到TWS耳机的魅影。换个角度讲,TWS耳机正在融入人们的生活。与此同时,习惯了TWS的用户对于TWS耳机也有着更高的要求,比如音质,降噪,更好的无线连接,防水,续航,轻便,舒适等。近期市场调查反馈得知,消费者普遍把音质作为选购TWS耳机的首要指标。其中消费者直观感受到的几项指标,在生产环节又容易忽略及不易测试出来的。测试员在听音时因工厂环境原因也难以分辨出来,但在实际使用过程中又很容易发现的不良,造成客户投诉及批量退货。这就是异(常)音,底噪和回声问题。下面我们基于这三者的表象,原因以及测量方法做些介绍。一、耳机异(常)音异(常)音泛指耳机喇叭漏气、杂音、振音等非正常音。其产生原因大概有以下几项:1、喇叭音圈问题,如变形、散线、未对齐、尾部卷起大振幅时音圈碰擦到T铁或华司等。2、喇叭磁隙问题,有摩擦或松散微粒。3、喇叭振膜问题,脱胶,喇叭振膜边缘与钢架胶粘处分离,或振膜表面破损。4、耳机电气及悬挂系统的缺陷,导致干扰附加音。异常音之所以难测试。
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