WebRTCAEC算法中开辟了可存储250个block大缓冲区,每个block的长度PART_LEN=64个样本点,能够保存的1s的数据,这也是理论上的大延时能够估计的范围,够用了。我们用610ms延时的数据测试(启用大延时调整需要设置delay_agnostic_enabled=1):我们还是设置默认延时为240ms,刚开始还是调整了-60个block,随后大延时调整接入之后有调整了-88个block,一共调整(60+88)*4=592ms,之后线性滤波器固定index=4,表示剩余延时剩余16ms,符合预期。③线性滤波器延时估计是固定延时调整和大延时调整之后,滤波器对当前远近端延时的直接反馈。前两者调整不当会造成延时过小甚至非因果,或延时过大超出滤波器覆盖能力,导致无法收敛的回声。因此前两者在调整的过程中需要结合滤波器的能力,确保剩余延时在滤波器能够覆盖的范围之内,即使延时小范围抖动,线性部分也能自适应调整。总结与优化方向WebRTCAEC存在的问题:(1)线性部分收敛时间较慢,固定步长的NLMS算法对线性部分回声的估计欠佳;(2)线性部分滤波器阶数默认为32阶,默认覆盖延时132ms,对移动端延时较大设备支持不是很好,大延时检测部分介入较慢。什么是非线性声学回声,它产生的原理、研究现状以及技术难点等问题。通话声学回声消除算法
随着秒新月异的科技发展,各项技术成果不断地应用在我们日益拓展的各领域需求当中,刷新着我们的生活和工作。地球村的崛起,不断以互联网、物联网等方式揭示着万物相连的关系。无论是飞机、高铁还是电话、网络,都成为托起地球新村时空纵横的重要载体。怎样拉近人与人之间的关系,如何建立起更行之有效的联络方式,提高远程协同工作、信息传达效率成为了一个重要命题。该图片源于网络远程会议的出现在很大程度上为这种多极化办公互动提供了质量的平台保障,在借助互联网便捷的远程通信架构下,通讯数据安全,稳定可靠,很长一段时间广受用户青睐。该图片源于网络然而美中不足的是,这样的(声音)系统仍逃不出的还是自然声学上的问题。有和业内朋友聊天中谈到,今后的扩声系统也许只保留两级传统装置了,那就是声电转换和电声转换的拾音和还原。而正是这两级客观存在的物理声学现象,造就了我们所讨论的内容。该图片源于网络在远程会议系统的终端(本地),为了实现多人互动、多人拾音等目的,系统声音免不了被放大还原,而在诸如此类的放大系统中,为本地音箱能够听到远端声音,并能把本地拾音信号传送到远端而互通。众所周知,话筒在拾取到放大后的音箱信号后。
河北商显声学回声噪声声学回声是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。
底噪也就是本底噪声,一般指在电声系统中,除去有用的信号外的总噪声。底噪有来自于固有的电子、电磁噪音,也有确是功放电路或电源性能问题导致的。理论上底噪是无法去除的,当然只有当底噪大到影响听感的时候才是问题。很多时候可以提高信噪比把底噪给压低,这确实可以降低听音乐时噪声的影响。但是总之人们还是有带耳机不听音乐的时候,典型的如ANC耳机降噪工作的时候,此时显得尤为重要,近期几大品牌都因为ANC底噪问题造成过批量退货。为了准确的检测产品底噪,我们需要知道目前行业内耳机功放工作类型大概有以下两种:1、产品处于蓝牙播放状态时,功放IC有打开,输入端无任何音源,喇叭输出端有底噪信号输出。2、产品处于蓝牙播放状态时,IC会被系统静音,信号输入端需要给一个很小信号触发功放IC打开,喇叭输出端有底噪信号输出。总的来说,底噪时需要多种指标和技术手段来验证和管控。指南测控整个标准声学测试系统通过极高灵敏度的仪器和声学传感器,采用多种评估底噪能量值的方法,以及专门为底噪测试而设计的箱体及治具结构,测试软件逻辑等一体化的设计,可以准确快速的进行底噪测试。下图TWS耳机中的左耳,在喇叭播放空声源时,喇叭端有略微的电流声底噪。
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。
声学回声的功能怎么样?
非线性声学回声消除技术,非线性的声学回声消除问题,在实际声学系统里面非常普遍也非常棘手,到目前为止还没有特别有效的办法来解决。目前介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。如何处理非线性声学回声消除的,效果又如何?将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,详细介绍双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。我要讲的内容是《非线性声学回声消除技术》,之所以选择这样的方向,主要是基于两个方面的原因: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,这个问题在实际的声学系统里非常普遍,同时又很棘手,到目前为止,还没有特别有效的办法。我猜测大家应该会对这个课题感兴趣。还有另外一个原因,我之前做过一些技术的调研,在现有公开的文献资料里,介绍非线性声学回声消除方面的资料非常少,我想借这样一个机会,介绍一些我们团队在这个领域的进展,希望能够对大家后续的研究有一些帮助,同时也想跟各位**做一下技术交流。我介绍的内容包括四个部分,个部分什么是非线性声学回声,它产生的原理、研究现状以及技术难点等问题;第二个部分重点介绍双耦合声学回声消除算法。
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)。通话声学回声消除算法
便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识。通话声学回声消除算法
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。
通话声学回声消除算法
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