江苏商显声学回声识别

    男人说话的声频为～150Hz，女人说话声频为～230Hz,发动机声频为～250Hz，绝大部分机器的噪音也是以低频为主的中低频噪音）,9.声音频率(声频)声波在单位时间内的振动次数称为频率(frequency)，单位赫(Hz)。人耳能够听到的声音的整个范围是20~20000Hz，一般把声音频率分为低频（500Hz以下）、中频（500-1000Hz）和高频(1000Hz以上)三个频带。听觉好的成年人能听到的声音频率常在30~16000Hz之间，老年人则常在50~10000Hz之间。10.混响声源停止发音后，产生的声音延续现象。11.混响时间当声场达到稳定的状态后，突然关掉声源使其停止发声，声能逐渐减小到原来声能（稳定时具有的声能）的百万分之一所经历的时间，通常用声压级60dB所需要的时间，一般用T60表示（有时也用T），单位为秒（S）；(简而言之：声能密度衰减60dB所需要的时间)。12.混响时间计算公式塞宾公式T60=αS。其中A为总吸声量，α为吸声系数，S为样件面积，V为混响室体积。13.比较好混响时间对大量音质效果评价认为较好的各种用途的厅堂实测的500HZ和1000HZ满场（指实际使用状态）的混响时间进行统计分析，从而得到的混响时间称为比较好混响时间。14.直达声与混响声声源发出的直接到达的声音是直达声。

     声学回声消除，该技术的出现旨在消除这种因远程网络会议所带来的回授现象。江苏商显声学回声识别

    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。

    江苏商显声学回声识别实现对整个声学回声路径的变化进行有效跟进。

    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。

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。回声消除AEC（AcousticEchoCancellation）一般指的是声学回声消除，其主要用于抑制产品本身发出的声音。

    TWS耳机异音，底噪，回声测试难点,TWS耳机市场一直在迅猛发展和壮大，逐步提升在整个耳机市场中的份额，无论是坐公交，乘地铁，漫步，还是居家娱乐，都能看到TWS耳机的魅影。换个角度讲，TWS耳机正在融入人们的生活。与此同时，习惯了TWS的用户对于TWS耳机也有着更高的要求，比如音质，降噪，更好的无线连接，防水，续航，轻便，舒适等。近期市场调查反馈得知，消费者普遍把音质作为选购TWS耳机的首要指标。其中消费者直观感受到的几项指标，在生产环节又容易忽略及不易测试出来的。测试员在听音时因工厂环境原因也难以分辨出来，但在实际使用过程中又很容易发现的不良，造成客户投诉及批量退货。这就是异（常）音，底噪和回声问题。下面我们基于这三者的表象，原因以及测量方法做些介绍。一、耳机异（常）音异（常）音泛指耳机喇叭漏气、杂音、振音等非正常音。其产生原因大概有以下几项：1、喇叭音圈问题，如变形、散线、未对齐、尾部卷起大振幅时音圈碰擦到T铁或华司等。2、喇叭磁隙问题，有摩擦或松散微粒。3、喇叭振膜问题，脱胶，喇叭振膜边缘与钢架胶粘处分离，或振膜表面破损。4、耳机电气及悬挂系统的缺陷，导致干扰附加音。异常音之所以难测试。

     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），在系统中，为实现次回声过滤。河南语音识别声学回声自抑制算法

先对非线性声学回声的特性进行分析。江苏商显声学回声识别

    噪声抑制和声源分离同属于语音增强的范畴，如果把噪声理解为广义的噪声三者之间的关系,噪声抑制需要准确估计出噪声信号，其中平稳噪声可以通过语音检测判别有话端与无话端的状态来动态更新噪声信号，进而参与降噪，常用的手段是基于谱减法(即在原始信号的基础上减去估计出来的噪声所占的成分)的一系列改进方法，其效果依赖于对噪声信号估计的准确性。对于非平稳噪声，目前用的较多的就是基于递归神经网络的深度学习方法，很多Windows设备上都内置了基于多麦克风阵列的降噪的算法。效果上，为了保证音质，噪声抑制允许噪声残留，只要比原始信号信噪比高，噪且听觉上失真无感知即可。单声道的声源分离技术起源于传说中的鸡尾酒会效应，是指人的一种听力选择能力，在这种情况下，注意力集中在某一个人的谈话之中而忽略背景中其他的对话或噪音。该效应揭示了人类听觉系统中令人惊奇的能力，即我们可以在噪声中谈话。科学家们一直在致力于用技术手段从单声道录音中分离出各种成分，一直以来的难点，随着机器学习技术的应用，使得该技术慢慢变成了可能，但是较高的计算复杂度等原因，距离RTC这种低延时系统中的商用还是有一些距离。噪声抑制与声源分离都是单源输入。

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