声学回声基本参数
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  • DIP
声学回声企业商机

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。右边的非线性声学回声场景。广东声学回声AEC算法

    什么是非线性声学回声?,什么是非线性的声学回声?这里我给出了一张图,的是声学回声的路径图,图的左边对应的是发射端,右边对应的是接收端。我们发出的信号首先要经过D/A变换,从数字域变换到模拟域,然后再经过功率放大器,放大之后驱动喇叭,这样就会发出声音。发出来的声音经过空气信道传播之后,到了接收端被麦克风采集到,然后再次经过功率放大器,再通过A/D变换,从模拟域又变回到数字域。那么这里的y[k]就是我们收到的回声信号。,我们接收到的回声y[k]到底是线性回声还是非线性回声呢?或者说我们应该怎么去判断它?我觉得要解决这个问题,就是要认识清楚这里面的每一个环节,看看它们到底是线性系统还是非线性系统,如果所有的环节都是线性的话,那么很自然y[k]就是一个线性的回声,否则只要有一个环节是非线性的,那么这个回声就是非线性回声。 河北通话声学回声通话非线性声学回声消除技术。

    在这里我将整个回声路径分成了A、B、C、D四个部分。我们一起来看一下,ABCD里面哪一个环节有可能是非线性的?答案应该是B。也就是回声路径里面的功率放大器和喇叭,具体的原因稍后会做详细分析。接下来我想再解释一下为什么A、C、D它们不是非线性的。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。

   

    以此来应对市面上绝大多数的移动设备。另外,线性滤波器虽然不具备调整延时的能力,但可以通过估计的index衡量当前信号的延时状态,范围为[0,kNormalNumPartitions],如果index处于作用域两端,说明真实延时过小或过大,会影响线性回声估计的效果,严重的会带来回声,此时需要结合固定延时与大延时检测来修正。非线性滤波非线性部分一共做了两件事,就是想尽千方百计干掉远端信号。(1)根据线性部分提供的估计的回声信号,计算信号间的相干性,判别远近端帧状态。(2)调整抑制系数,计算非线性滤波参数。非线性滤波抑制系数为hNl,大致表征着估计的回声信号e(n)中,期望的近端成分与残留的非线性回声信号y''(n)在不同频带上的能量比,hNl是与相干值是一致的,范围是[0,],通过图5(b)可以看出需要消除的远端部分幅度值也普遍在,如果直接使用hNl滤波会导致大量的回声残留。因此WebRTC工程师对hNl做了如下尺度变换,over_drive与nlp_mode相关,不同的抑制激进程度,drive_curve是一条单调递增的凸曲线,范围[]。由于中高频的尾音在听感上比较明显,所以他们设计了这样的抑制曲线来抑制高频尾音。我们记尺度变换的α=over_drive_scaling*drive_curve。

     声学回声的原理是什么?

    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。3.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。4.非线性声学回声消除技术研究现状我之前在IEEE的数字图书馆里搜索了“声学回声消除”的相关文献,一共找到了3402篇,其中有会议论文,还有期刊、杂志、书等。我用同样的方法搜索了“非线声学回声消除”,结果只找到了254篇文献,不到前面文献的1/10,这意味着非线性声学回声消除技术在整个声学回声消除领域是一个相对比较冷的研究方向。既然这个方向很有价值也很有意义。

     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。广东商显声学回声消除算法

双耦合声学回声消除算法的主要贡献体现在两个方面。广东声学回声AEC算法

    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。

    广东声学回声AEC算法

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