北京智能音响声学回声喇叭抑制算法

    非线性声学回声消除的技术难点我从6个不同的维度比较了线性的和非线性这两种回声消除问题。首先个维度，系统传递函数。在线性系统里面，我们认为系统传递函数是一个缓慢时变的系统，我们可以通过自适应滤波的方式去逼近这个传递函数，来有效抑制回声。而在非线性系统里面，系统传递函数通常是快变、突变的，我们如果用线性的方法去逼近的话，会出现滤波器的更新速度，跟不上系统传递函数变化的速度，就会导致声学回声消除不理想。第二个维度是优化模型，在线性里面我们是有一套非常完备的线性优化模型，从目标函数的构建到系统优化问题的求解，整个脉络是很清晰的。而在非线性的系统里面，目前是缺少一种有效的模型来对它进行支撑的。接下来的四个维度对应4个问题，它们是线性回声消除领域普遍存在的4个难点问题。这些问题在非线性领域也同样存在。比如强混响问题，我们如果在一个小型会议室里开视频会议。那么声音会经过多次墙壁反射，带来很强的混响，混响的拖尾时间会很长。如果想抑制这样的强混响回声，就需要把线性滤波器的长度加长。这样会带来一个新的问题：按照Widrow的自适应滤波理论，滤波器的长度越长，其收敛速度越慢，同时权噪声越大。 非线性的声学回声消除问题是一个困扰了行业很多年的技术难题。北京智能音响声学回声喇叭抑制算法

    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。

    天津电脑声学回声抵消算法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。

    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。

    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。

    介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。

    我们常说，距离产生延时，而在模拟音频大举转向数字音频、网络音频的，网络信号的延迟也为音频领域赋予了新的现象，尤其应用在远程会议这样的音频传输系统当中，它能将一次次回授剥离成一次次听似回声的现象，这就是网络音频回声。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通常由A地发出的声源A在几乎不经过延迟处理的本地系统中，通过A地音箱扩声；而其经过网络终端编码送向远端时，除了考虑A地的上传时间X，还得考虑B地的下载时间Y。在这样一个架构在Internet网络传输环境中的声音，其到达B地扩声音箱出来的信号则是A+X+Y。经B地本地话筒拾取后的该信号，再由B地的上传网速（时间）Z、A地的下载时间W传送回A地扩声音箱，其表现出的信号则会出现一次A信号，及一次赋予了（X+Y+Z+W）时间的A信号。假设A地—B地传输时间总和为200ms，B地—A地传输时间总和为200ms，则信号的一去一回，体现在A扩声音箱中至少会存在A和A+400ms的信号，若反馈信号电平足够强，则再被话筒拾取，这将不止产生一次的回声，而是多次规律的回声现象。该图片来源于Motivity产品DP处理器AEC调试界面AEC即AcousticEchoCancellation（声学回声消除）技术简称。

    非线性声学回声消除的技术难点。河北通话声学回声抑制算法

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。北京智能音响声学回声喇叭抑制算法

    一是恼人的异常音往往是比较轻微的，由于人工听音存在主观辨识性的问题，对于这类轻微的异常音疏于判断，但是终端客户可能不接受；二是在于产线测试环境嘈杂，普通的测试设备易受干扰，人耳对低阶次谐波的失真不敏感，所以在低阶的谐波失真导致的异音可能无法听出，但仪器有可能测出，从而导致误测，生产效率降低。要想准确检测出异常音，高性能的硬件采集和的软件算法缺一不可。指南测控的标准声学测试系统，通过规范的配备自研的高精度的测试传感器、高隔离度的环境环境、高灵敏度的GT-BT216C音频分析仪，辅以良好的减振结构设计，基于异常音包含大量的高次谐波失真成分这一基本原理，结合大量的生产测试经验和实验研究，形成了优于普通Rub&Buzz的独特的多达4种异常音检测指标，来检测异常音。下图TWS耳机中的右耳在播放低频成分较为明显的音乐或者声源时，人耳可以听出略微的异音感；左耳表现正常。通过指南测控的标准声学测试系统实际测试的结果，右耳喇叭播放时有略微异音，左耳喇叭听感正常。左右耳TWS组队声学测试，可以在喇叭播放特性的喇叭异常音测试步骤中看到，有异音的右耳的低频分量强度会变高，通过在指南GirantAudistic声学测试软件上测试异（常）音。

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