河北声学回声抑制算法

时间:2022年08月30日 来源:

    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。

     推出的双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。河北声学回声抑制算法

河北声学回声抑制算法,声学回声

    就得到了非线性滤波器的比较好解,它具有小二乘估计形式。第三步构建耦合机制。在介绍耦合机制之前,先说一下我对这种耦合机制的期望特性。我希望在声学系统的线性度非常好的情况下,线性滤波器起到主导作用,而非线性滤波器处于休眠的状态,或者关闭的状态;反过来,当声学系统的非线性很强时,希望非线性滤波器起到主导作用,而线性滤波器处于半休眠状态。实际声学系统往往是非线性与线性两种状态的不断交替、叠加,因此我们希望构建一种机制来对这两种状态进行耦合控制。为了设计耦合机制,就必须对线性度和非线性度特征进行度量。因此,我们定义了两个因子,分别是线性度因子和非线性度因子,对应左边的这两个方程。而我们进行耦合控制的基本的思想就是将这两个因子的值代入到NLMS算法和小二乘算法之中,调整二者的学习速度。为了便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识,我又画了一组曲线,左边一组对应的是线性回声的场景。我们首先来看一下NLMS算法,黄色曲线真实的系统传递函数,红色曲线是NLMS算法的结果。可以看到,在线性场景下,NLMS算法得到的线性滤波器可以有效逼近真实传递函数,进而能够有效抑制线性声学回声。下面再来看一下这个双耦合算法。

     河北声学回声抑制算法从非线性声学回声消除产生的原因、研究现状、技术难点出发。

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    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。

   

    一是恼人的异常音往往是比较轻微的,由于人工听音存在主观辨识性的问题,对于这类轻微的异常音疏于判断,但是终端客户可能不接受;二是在于产线测试环境嘈杂,普通的测试设备易受干扰,人耳对低阶次谐波的失真不敏感,所以在低阶的谐波失真导致的异音可能无法听出,但仪器有可能测出,从而导致误测,生产效率降低。要想准确检测出异常音,高性能的硬件采集和的软件算法缺一不可。指南测控的标准声学测试系统,通过规范的配备自研的高精度的测试传感器、高隔离度的环境环境、高灵敏度的GT-BT216C音频分析仪,辅以良好的减振结构设计,基于异常音包含大量的高次谐波失真成分这一基本原理,结合大量的生产测试经验和实验研究,形成了优于普通Rub&Buzz的独特的多达4种异常音检测指标,来检测异常音。下图TWS耳机中的右耳在播放低频成分较为明显的音乐或者声源时,人耳可以听出略微的异音感;左耳表现正常。通过指南测控的标准声学测试系统实际测试的结果,右耳喇叭播放时有略微异音,左耳喇叭听感正常。左右耳TWS组队声学测试,可以在喇叭播放特性的喇叭异常音测试步骤中看到,有异音的右耳的低频分量强度会变高,通过在指南GirantAudistic声学测试软件上测试异(常)音。

     AEC声学回声,电话的扬声器的声音(包括反射声),被麦克风拾取传送给远端,使远端说话人又听到自己的声音。

河北声学回声抑制算法,声学回声

    再次回授、无限循环而产生反馈现象,而系统在均衡声场后,该现象其实是可以得到明显改观的。但话筒的拾音灵敏度是不是可以无限大呢?不是,在足够电平条件下,它始终会因拾取到具有相干性频率相位关系的输入信号而建立起回授。该图片源于网络上述啸叫现象并不是本文重点,但它为我们讨论接下来的话题提供了一个前提,那就是(同一个声场环境中)话筒和音箱无论怎么摆都无法做到完全的隔离,更别说空间声场条件有限的小中型会议室了。在一套有扩声、有拾音的远程会议系统中,为了防止信号回授,我们通常会有意识地将远端输入信号不再路由给远端输出。然而无法抗拒的是,本地话筒因拾取到远端传送至本地扩声的信号,仍可将声音重新传送至远端。这也是一种回授,明显的远程回授现象可使得系统发生自激震荡。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通过一个简易的远程音频传输示意图,能帮助我们更容易地理解声音信号是怎样的流向。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。

    AEC声学回声,电话的扬声器的声音。河北声学回声抑制算法

非线性声学回声消除的技术难点。河北声学回声抑制算法

    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。

     河北声学回声抑制算法

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