通信電纜 網絡設備 無線通信 云計算|大數據 顯示設備 存儲設備 網絡輔助設備 信號傳輸處理 多媒體設備 廣播系統 智慧城市管理系統 其它智慧基建產品
廣州亮鑫電子科技有限公司
廣州亮鑫電子科技有限公司
閱讀：140發布時間：2023-5-2
回聲消除是語音信號處理領域常見的處理方法，基于自適應預測的回聲消除是基礎之一。然而，在許多博客中，一些細節沒有解釋清楚，這讓讀者感到困惑。這里有一個詳細的總結。回聲分為線路回聲和聲學回聲。本文重點關注聲學回聲。
產生和消除回聲的機制：回聲是由揚聲器和麥克風之間的聲波反射和聲學耦合引起的，在電話會議系統中，近端麥克風接收了揚聲器的輸出信號，這些信號是由房間內的墻壁、地板等物體定向反射后產生的遠端語音信號，導致回聲被送回遠端。因為回聲的存在干擾了正常的通信，所以人們希望通過消除回聲來更好地進行通信。一般的回聲消除算法包括以下步驟：
一、估計房間回聲路徑的特點
二、復制人工生成回聲信號
三、接著從麥克風信號中減去回聲
通過上述三個步驟，可以達到消除回聲的目的。基于自適應濾波的回聲消除，在這一點上，對應于上一節的一般回聲消除算法，采用自適應預測的回聲消除步驟如下：
一、估計回聲路徑特性，我們訓練自適應濾波器，使濾波器的聲學特性接近近端房間的聲學特性
二、通過我們訓練的自適應濾波器，產生回聲。
三、減去我們從麥克風信號中產生的回聲。
這里需要注意的是，我們訓練自適應濾波器來獲得房間的聲學特性，許多博客介紹自適應濾波器的目的是直接輸出純語音。我們單獨提取自適應濾波部分，研究如下圖所示。這是一個FIR維納濾波器，旨在限度地減少輸出信號和預期信號之間的誤差。如果用LMS來衡量這個誤差，那就是基于LMS的自適應濾波器。假定濾波器的權重為w，階數為p，期望信號為d。那濾波輸出就是輸入信號x(n)以及濾波器權重w的卷積：
那LMS誤差如下：
我們的目的是限度地減少這個誤差，所以我們需要更新濾波器的權重。自適應濾波器的訓練采用梯度下降法，這是神經網絡的梯度下降。推送過程不會展開，權重更新公式直接給出如下:
其中μ對于迭代步長，相當于神經網絡中的學習速度。上述是基于LMS的自適應濾波器訓練過程。
事實上，完整的回聲消除過程，包括雙向通話檢測、自適應濾波和非線性處理。雙向通話檢測是為了保證回聲消除的正常工作。畢竟，如果你繼續在沒有通話的情況下消除回聲，你肯定會犯錯誤。非線性處理是在沒有近端語音信號的情況下或部分消除殘留信號。具體來說，NLP單元慢慢消除回聲，增加舒適的噪音，讓語音聽起來不那么突兀。
實現回聲消除算法：AEC在真實工程中比較復雜(可以參考開源AEC算法，如WebRTC/Speex等)
智慧城市網 設計制作，未經允許翻錄必究 .? ? ?
請輸入賬號
請輸入密碼
請輸驗證碼