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閱讀：175發(fā)布時(shí)間：2023-5-2
回聲消除是語(yǔ)音信號(hào)處理領(lǐng)域常見(jiàn)的處理方法，基于自適應(yīng)預(yù)測(cè)的回聲消除是基礎(chǔ)之一。然而，在許多博客中，一些細(xì)節(jié)沒(méi)有解釋清楚，這讓讀者感到困惑。這里有一個(gè)詳細(xì)的總結(jié)?；芈暦譃榫€路回聲和聲學(xué)回聲。本文重點(diǎn)關(guān)注聲學(xué)回聲。
產(chǎn)生和消除回聲的機(jī)制：回聲是由揚(yáng)聲器和麥克風(fēng)之間的聲波反射和聲學(xué)耦合引起的，在電話會(huì)議系統(tǒng)中，近端麥克風(fēng)接收了揚(yáng)聲器的輸出信號(hào)，這些信號(hào)是由房間內(nèi)的墻壁、地板等物體定向反射后產(chǎn)生的遠(yuǎn)端語(yǔ)音信號(hào)，導(dǎo)致回聲被送回遠(yuǎn)端。因?yàn)榛芈暤拇嬖诟蓴_了正常的通信，所以人們希望通過(guò)消除回聲來(lái)更好地進(jìn)行通信。一般的回聲消除算法包括以下步驟：
一、估計(jì)房間回聲路徑的特點(diǎn)
二、復(fù)制人工生成回聲信號(hào)
三、接著從麥克風(fēng)信號(hào)中減去回聲
通過(guò)上述三個(gè)步驟，可以達(dá)到消除回聲的目的?；谧赃m應(yīng)濾波的回聲消除，在這一點(diǎn)上，對(duì)應(yīng)于上一節(jié)的一般回聲消除算法，采用自適應(yīng)預(yù)測(cè)的回聲消除步驟如下：
一、估計(jì)回聲路徑特性，我們訓(xùn)練自適應(yīng)濾波器，使濾波器的聲學(xué)特性接近近端房間的聲學(xué)特性
二、通過(guò)我們訓(xùn)練的自適應(yīng)濾波器，產(chǎn)生回聲。
三、減去我們從麥克風(fēng)信號(hào)中產(chǎn)生的回聲。
這里需要注意的是，我們訓(xùn)練自適應(yīng)濾波器來(lái)獲得房間的聲學(xué)特性，許多博客介紹自適應(yīng)濾波器的目的是直接輸出純語(yǔ)音。我們單獨(dú)提取自適應(yīng)濾波部分，研究如下圖所示。這是一個(gè)FIR維納濾波器，旨在限度地減少輸出信號(hào)和預(yù)期信號(hào)之間的誤差。如果用LMS來(lái)衡量這個(gè)誤差，那就是基于LMS的自適應(yīng)濾波器。假定濾波器的權(quán)重為w，階數(shù)為p，期望信號(hào)為d。那濾波輸出就是輸入信號(hào)x(n)以及濾波器權(quán)重w的卷積：
那LMS誤差如下：
我們的目的是限度地減少這個(gè)誤差，所以我們需要更新濾波器的權(quán)重。自適應(yīng)濾波器的訓(xùn)練采用梯度下降法，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降。推送過(guò)程不會(huì)展開(kāi)，權(quán)重更新公式直接給出如下:
其中μ對(duì)于迭代步長(zhǎng)，相當(dāng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)速度。上述是基于LMS的自適應(yīng)濾波器訓(xùn)練過(guò)程。
事實(shí)上，完整的回聲消除過(guò)程，包括雙向通話檢測(cè)、自適應(yīng)濾波和非線性處理。雙向通話檢測(cè)是為了保證回聲消除的正常工作。畢竟，如果你繼續(xù)在沒(méi)有通話的情況下消除回聲，你肯定會(huì)犯錯(cuò)誤。非線性處理是在沒(méi)有近端語(yǔ)音信號(hào)的情況下或部分消除殘留信號(hào)。具體來(lái)說(shuō)，NLP單元慢慢消除回聲，增加舒適的噪音，讓語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)不那么突兀。
實(shí)現(xiàn)回聲消除算法：AEC在真實(shí)工程中比較復(fù)雜(可以參考開(kāi)源AEC算法，如WebRTC/Speex等)
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