北京电脑声学回声通话

    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。

     非线性声学回声产生的原因。北京电脑声学回声通话

32.隔声实验室由两个相连的混响室组成，在两个混响室之间应有一个安装试件的洞口。33.质量定律对于隔声存在一个普遍的规律，即材料越重（面密度，或单位面积质量越大）隔声效果越好。对于单层密致匀实材料，面密度每增加一倍，隔声量在理论上增加6dB，这种规律即为质量定律。34.吻合谷声波接触隔声材料后，隔声材料除了垂直方向的受迫振动以外，还有沿着板面方向的受迫弯曲振动。在某个特定频率上，受迫弯曲振动将和板固有的自由弯曲振动发吻合，这时隔声材料就非常顺从地跟随入射声弯曲，造成声能大量地投射到另一侧去，形成隔声量的低谷，这种现象被称作吻合效应。35.平方反比定律在自由场（freefield）条件下，话筒或扬声器与音源之间的距离每增加一倍，声音的强度就会下降6分贝。36.哈斯效应如果有两个不同声源发出同样的声音，在同一时间以同样强度到达时，声音呈现的方向大致在两个声源之间；如两个同样的声源中的一个延时5~35ms，则感觉声音似乎都来自未延时的声源；如延迟时间在35~50ms时，延时的声源可被识别出来，但其方向仍在未经延时的声源方向；只有延迟时间超过50ms时，第二声源才能象清晰的回声般听到。这种现象就是哈斯效应。江苏机器人唤醒声学回声交互通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。

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。

    我们还希望它在一个短时的观测时间窗的尺度里面也是比较好的，即局部比较好，所以在数学期望内部，我们又对误差进行了短时积分。这个优化准则跟传统的线性自适应滤波器是有本质区别的，因为传统的线性自适应滤波器基于小均方误差准则，它只是在统计意义上比较好，没有局部比较好约束。首先来求解这里的Wl，就是线性滤波器。主要求解方法是，假设Wn就是非线性滤波器是比较好解，把这个比较好解代入到前面的优化方程里，就会得到上面简化之后的优化目标函数。在这个地方，我们又做了一些先验假设，假设非线性的滤波器的一阶统计量和二阶统计量都等于0，我们就可以把上面的优化问题进一步简化，就得到我们非常熟悉的方程，就是Wiener-Hopf方程。这个结果告诉我们，线性滤波器的比较好解跟传统的自适应滤波器的比较好解是一致的，都是Wiener-Hopf方程的理论比较好解。所以我们就可以采用一些现有的比较成熟的算法，比如NLMS算法、RLS算法，对它进行迭代求解。这就是Wl的设计。接下来再看看Wn的设计。Wn的设计跟Wl的设计是类似的，也是需要将优化之后的线性滤波器，代入到开始的优化问题里，可以把前面的优化问题简化成下面的方程。接下来进行一系列的变量替换之后。

    介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。

    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。

     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）。福建智能音响声学回声打断算法

基于前面构建的短时相关度函数，我们对大量声学回声数据进行分析。北京电脑声学回声通话

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。北京电脑声学回声通话

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