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广州机器人唤醒声学回声处理算法

来源: 发布时间:2022年12月05日

    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。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。AEC即AcousticEchoCancellation(声音回声消除)技术简称。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,以遏制次回声产生所需的必要条件来遏制多次回声的出现。

  声学回声是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。广州机器人唤醒声学回声处理算法

    运用声学处理来控制回声和混响,当有某个房间或建造一个录音棚时,如出现下述问题,就需要进行声学处理:(1)在墙边拍一下手,然后可听到颤动回声。这是由于声音在硬的平行墙面之间的来回撞击而产生的。(2)录音棚有非常活跃的环境,诸如像一个车库或是混凝土结构的地下室之类,可以听到很多的房间混响。(3)录音棚体积很小。(4)从录音作品中可以听到外界的噪声。(5)低音吉他放大器和音箱的声音有隆隆声。(6)缺乏在数英尺之外作不拾取噪声或不拾取过量房间混响的拾音的自由度。(7)在传声器信号中可听到大量的泄漏声。一些泄漏的例子,如吉他传声器拾取了鼓声,或是由于铙镲传声器拾取了电吉他的声音。如果有上述情况出现,则可按如下的建议来改善录音室的声学状况。混响和回声是由于房间表面的声音反射引起的,因此,强吸声的表面会有助于化解这些问题。高频吸收如要吸收高频,可使用诸如多孔的褶皱(凹凸不平的)的泡沫垫材料。这些材料是高可燃性的,所以,要作阻燃处理。把它们钉住或粘贴在墙面上,或者把它们固定在框架上。从效果上看,使用厚的泡沫材料要比薄的好。装在墙上的,这取决于声音撞击到泡沫材料上的角度。在泡沫材料嵌板之间要留有一些空隙。

     广州机器人唤醒声学回声处理算法回声消除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。

    为什么又这么冷呢?我能想到的一个答案是它太难了,它非常有挑战性。下面就来看一下它的技术难点。5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。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。

   

我们比较这两个之后就会发现,双讲段主要出现在中间这一段。我们评估双讲性能的主要指标是回声抑制比和近端语音失真度。上面这是经过回声消除之后的语谱,中间的是NLMS算法的结果。我们可以看到它的回声抑制不是很理想,不管在单讲段还是在双讲段,都有比较多的回声残留。而下面这个是采用双耦合算法得到的语谱,可以看到在单讲和双讲里面回声抑制得都比较干净,并且在双讲里,对近端语音的损伤也很小。这个数据对应视频会议场景,因此还需要做一步NLP的处理。上面这个就是基于双耦合算法,做了NLP之后的输出结果。我们可以看到处理完之后,整个语谱很清晰,回声去得很干净,而且语谱没有太大损伤,双讲很通透。我再来简单总结一下,主要是介绍了三个方面的内容,个就是认识了非线性声学回声、产生的原因、研究现状以及技术难点。接下来重点介绍了华为云音视频的双耦合声学回声消除算法,我们的主要贡献体现在两个方面,个方面就是构建一种双耦合自适应滤波器结构;第二个就是提出了小平均短时累计误差准则并进行求解。通过求解之后,我们会得到双耦合滤波器的线性滤波器是具有Wiener-Hopf方程解的比较好解这种形式,然后非线性滤波器具有小二乘解。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。

    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。为什么声学器件的小型化容易产生非线性的失真呢?这个需要从喇叭发声的基本原理说起,我们都知道声波的本质是一种物理振动,而喇叭发声的基本原理就是通过电流来驱动喇叭的振膜发生振动之后,这个振膜会带动周围的空气分子相应发生振动,这样就产生了声音。如果我们要发出一个大的声音的话,那么就需要在单位时间内用更多的电流去驱动更多的空气分子发生振动。假设有大小不同的两个喇叭,他们用同样的功率去驱动,对于大喇叭而言,由于它跟空气接触的面积要大一些,所以他在单位时间内能够带动更多的空气分子振动,所以它发出来的声音也会大一些。而小喇叭如果想发出跟大喇叭一样大的声音,就需要加大驱动功率,这样会带来一个问题:我们的功率放大器件会进入到一种饱和失真的状态,由此就会带来非线性的失真。这就是声学器件小型化容易产生非线性失真的一个主要的原因。这里廉价化比较好理解了,就不多说了。原因之二。就是声学结构设计的不合理。典型的一个实例就是声学系统的隔振设计不合理。

     声学回声消除,其主要用于抑制产品本身发出的声音。广州机器人唤醒声学回声处理算法

非线性的声学回声消除问题。广州机器人唤醒声学回声处理算法

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