山西信息化声学回声

    达到，接近于1。黄色曲线，对应的数据具有比较弱的非线性失真，所以在时间T变大了之后，短期相关度逐渐降低，趋于一个相对平稳的值。而红色曲线是我们选的一条具有强非线性失真的数据，为了对这三组数据进行有效对比，我们还给出了一条蓝色曲线，这条曲线是信号与噪声的短时相关度，它在整个时间T范围内都很小。通过这样一组曲线的对比，会得到两个结论，个结论就是我们构建的短时相关度函数，能够相对客观反映这个声学系统的线性度特征，线性度越好，这个值会越大。第二个结论：对于非线性失真很强的系统，其在短时观测窗内（如T<100ms）依然具有较强的相关度，这从红色的曲线可以看出来。也正是基于这样的特征，我们接下来就构建了一种新的误差函数，称之为“短时累积误差函数”。大家可以注意到我们在一个观测时间窗T内，对残差进行了累积。基于这样的误差函数，我们进一步构建了一种新的优化准则，称为“小平均短时累计误差准则”。我们希望通过优化准则的约束，得到的滤波器权系数能够满足两个特性，个特性是滤波器在统计意义上能够达到比较好，即全局比较好，因此我们在目标函数里加入了数学期望运算。同时。

     介绍双耦合声学回声消除算法。山西信息化声学回声

    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。

     上海自主可控声学回声实现对整个声学回声路径的变化进行有效跟进。

    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。

    在线性的回声场景里，双耦合的非线性滤波器是处于休眠的状态，所以它的值是趋于0的，这个时候起主导作用的是线性滤波器。接下来我们再看一下右边的非线性声学回声场景。我们假设非线性的失要出现在t1到t2这个时间段内，大家可以看到黄色线在这个时间里，出现了一次突变，对于NLMS算法，当出现非线性失真之后，它的线性滤波器会去逼近非线性失真。但是由于学习的速度跟不上滤波器变化的速度，所以它跟真实的值之间总是存在一个比较大的gap。同时当非线性失真消失之后，它还需要一段时间恢复到正常状态，因此在整个时间段里，都会出现回声泄露的问题。接下来我们再看双耦合算法，在非线性失真出现之后，线性滤波器会进入到一种相对休眠的状态，就是前面所提到的耦合机制，会降低它的更新速度，所以在整个非线性出现的这段时间里，他的值是缓慢变化的。进入非线性失真状态之后，非线性滤波器开始工作，它会快速非线性特性的变化，而当非线性失真消失之后，非线性滤波器又进入休眠状态。将这两个滤波器结合起来，就可以实现对整个声学回声路径的变化进行有效。这里只是给出了一个示例，实际情况往往要复杂很多。接下来我们对这2个滤波器做了特性比较，主要是从4个不同的维度。

     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。

    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。

    我们把声学回声消除这个技术变成一张实体的插件（设备插卡）。信息化声学回声内容

的是声学回声的路径。山西信息化声学回声

    这样有助于扩散或展开室内的声音，如图3所示。不要过多地填满泡沫材料，因为填满了的、“死寂”的房间对演奏来说是很不合适的，而保留一些反射声后能给声音加上“空间”和活泼的感觉。其他高频吸声体有睡袋、活动毯子、地毡毛毯、窗帘以及用细薄的棉布或粗麻布罩住的玻璃纤维等。如有可能，把这些材料与墙面之间留有数英寸的空间。这种间距会有助于吸收中低频率成分。有一种宽频段的吸声体，它是罩有细薄棉布或粗麻布的已压制好的（Owens-CorningType703,3lb/ft3）。首先在要进行录音的演奏者的前方或上方只安置一小部分吸声材料，每次只增加一些吸声体，直到所录得的声音满意时为止——通常覆盖总表面的50%~60%。吸声位置位于从混录位置方向观察为音箱的镜像位置上。吸声体置于音箱后面的墙上，也可把吸声板吊挂在混录位置与音箱之间半路中心的上方，用吊钩和线绳悬挂。另一种吸声体为位于传声器附近的安装的声学板。例如ModTrap及sERelexion滤波器。声学基本概念，你知多少？1.吸声声波通过某种介质或射到某介质表面时，声能减少并转换为其他能量的过程称为吸声。2.吸声的作用对同一个空间，改变室内声场的特性。吸声的主要作用是吸收室内的混响声,对直达声不起作用。

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