广西光纤数据声学回声介绍

    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。

     非线性的声学回声消除问题，在实际声学系统里面非常普遍也非常棘手。广西光纤数据声学回声介绍

    26.声聚焦指凹面对声波形成集中反射、使反射声聚集于某个区域，造成声音在该区域特别响的现象。声聚集造成声能过分集中，使声能汇聚点的声音嘈杂，而其他区域听音条件变差，扩大了声场不均匀度，严重影响听众的听音条件。27.声影区由于障碍物或折射的原因，产生声音辐射不到的区域。在声影区内声压级很低，音量很轻。因此声影区的存在也是声压不均匀的原因。28.声染色由于室内频率响应的变化，使原始声音被赋予外加的音色特点。容积小的听音室，本征频率在低频端分布不够密集连续，因此在低频段易产生“共振”的音染现象。共振现象产生的声染色效应，引起声音信号的失真，产生主观听感上的厌恶情绪，严重影响听音效果。29.声闸（声锁）两道门之间保留较大的间距做成通常所称的“门斗”，并对其内表面做强吸声处理，以提高隔声效果，此“门斗”称为声闸（声锁）.30.声桥材料直接固定在龙骨上时，受声一侧板的振动会通过龙骨传到另一侧板，这种象桥一样传递声能的现象被称为声桥。31.浮筑结构（房中房）通常只有外部环境很差或声学环境要求较高的情况下才会考虑浮筑结构，即在原房间中再建一个房间（即内套和外套）。分轻质和重质两种。内套和外套之间设置弹性垫层。

    陕西无限声学回声介绍回声来自于非预期的泄露，一般分为电学回声和声学回声。

    也就是说吸声可提高音质,但对降噪能力效果不好。3.吸声系数在一定面积上被吸收的声能与射入声能之比称之为该界面的吸声系数（α）。当入射声能被完全反射时，α=0，表示无吸声作用；当入射声波完全没有被反射时，α=1，表示完全被吸收。一般材料或结构的吸声系数α=0~1，α值越大，表示吸声能越好，它是目前表征吸声性能常用的参数。4.吸声量又称等效吸声面积,等于吸声材料面积与其吸声系数的乘积。单位为平方米。5.吸声材料吸声系数大于(acousticalabsorptionmaterials)。吸声材料是多孔、疏散的材质,常用的吸声材料有玻璃棉、岩棉、聚酯纤维吸音板、羊毛毡、矿渣棉、卡普隆纤维、棉麻等植物纤维、泡沫微孔吸声砖等。雪也能吸声。6.隔声隔声是指声波在空气中传播时，一般用各种易吸收能量的物质消耗声波的能量使声能在传播途径中受到阻挡而不能直接通过的措施，这种措施称为隔声。7.隔声量声波从一空间向另一空间透射，被中间界面阻隔的声能。8.吸声降噪指采用吸声的材料吸收噪声、降低噪声强度的方法。一般利用吸声装置（吸声饰面、空间吸声体等）吸收室内的声能以降低噪声。在室内建筑厅堂和工厂降噪的声学设计中，主要是解决低频吸声降噪的问题。。

    喇叭发声单元跟麦克接收单元之间，通常是需要做隔振处理的，如果没有隔振处理的话，那么在喇叭发声的过程中，他所产生的振动会通过物理方式传递到麦克接收端。对麦克接收到的声学信号进行调制，而这种振动本质上是一种随机的、非线性的振动，所以它必然会带来非线性失真。手机声学特性调研我们之前针对市面上主要的手机机型做过一次调研，主要调查声学特性。结果我们很惊讶地发现，市面上超过半数的手机机型，声学特性不够理想，对应这里面的“较差”和“极差”这两档。我们平时用手机开外音玩游戏，或者语音通话时，经常会出现漏回声问题和双讲剪切问题，就与手机声学特性不佳有直接联系。当然这组数据只是针对手机这种电子产品，市面上类似于手机这样的电子产品还有很多，它们应该也有类似的问题。这组数据告诉我们，非线性失真问题在我们生活中的电子产品里是一个普遍存在的问题，我相信对这个问题的研究将会是一个很有价值也很有意义的方向。 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。

    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。

     非线性声学回声系统建模。陕西无限声学回声介绍

声学回声消除应用技术。广西光纤数据声学回声介绍

    首先是优化准则。NLMS算法是基于小均方误差准则，而双耦合算法是基于小平均短时累计误差准则，所以他们的优化准则是不一样的。第二个就是理论的比较好解，NLMS算法具有Wiener-Hopf方程解，而双耦合算法的线性滤波器也具有Wiener-Hopf方程解，非线性滤波器具有小二乘解。第三个维度就是运算量，NLMS运算量是O（M），M是滤波器的阶数，而双耦合算法运算量后面会多一个O（N2），因为他有两个滤波器，N是非线性滤波器的阶数，这里的平方是因为小二乘需要对矩阵进行求逆运算，所以它的运算量比线性的NLMS运算量要大很多。第三个就是控制机制，NLMS算法只有一个滤波器，它的控制主要是通过调整步长来实现的，控制起来要相对简单。而双耦合算法需要对两套滤波器进行耦合控制，控制的复杂度要高很多。实验结果分析,这里我主要是分了两个实验场景比较双耦合算法和NLMS算法的性能，个是单讲测试场景，第二个就是双讲测试场景。首先看一下单讲测试场景，个示例是针对强非线性失真的情况，左边分别原信号的语谱，NLMS算法进行回声消除之后的语谱、双耦合算法的语谱。颜色越深，能量越大。右边这个的是回声抑制比，值越大越好，红色的曲线是双耦合算法的回声抑制比。

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