这里假设读者具有自适应滤波器的基础知识.Speex的AEC是以NLMS为基础,用MDF频域实现,最终推导出最优步长估计:残余回声与误差之比.最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比,这个结论可以记下,下面会用到的. 对于长度为N的NLMS滤波器,误差信号定义为期望信号与估计信号之差,表示如下: \[e(n) = d(n) - \hat y(n) = d(n) - \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {{{\hat w}_k}(n)x(n - k)} \] 则,滤波器的系数更

摘要 由于功率放大器或扬声器的限制,即使在回声路径完全线性的情况下,麦克风捕获的回声信号与远端信号也不是线性关系.线性回声消除器无法成功地消除回声的非线性分量.RES是在AES后对剩余回声进行抑制的一种技术.传统的方法是根据相关信号的估计统计量,使用维纳滤波或谱减法来计算RES增益.在本文中,我们提出了一种基于DNN的RES增益估计方法,该方法基于远端和AES输出信号在各频率点(frequency bins)的增益估计.采用一种适合于建立高维向量间复杂非线性映射模型的DNN结构,作为从这些信号到

先说明下,这里的代码流程是修改过的Speex流程,但与Speex代码差异不大,应该不影响阅读.   (1)用RemoveDCoffset函数进行去直流 (2)远端信号预加重后放入x[i+frame_size],近端信号预加重后放入input缓冲区 (3)前M-1帧的远端频域信号移位,为当前帧频域信号腾出空间 (4)用spx_fft函数进行FFT变换,变换后的系数存在X中 (5)计算当前远端信号当前帧的方差Sxx.(去直流操作后,意味着均值可以视为零) (6)当前远端时域信号移位,x[i] = x

speex 回声消除的用法 分类: speex AEC 回声消除 2012-11-13 11:24 1336人阅读 评论(0) 收藏 举报 speex的回声消息 就是speex_echo_cancellation函数的正确用法 回声消息的原理: 对参考声音(解码的对端原始语音包)做延迟(会有多个延迟,如麦克风直接采集到音箱的声音,经墙壁反射后再次采集),衰减, 从声卡里采集到的语音,做一个语音合成. 回声产生的条件: 通话中,有一方使用音箱(或者双方都用音箱). 在实际中如何使用speex_ec

Adobe Flash Player 已经成为音频和视频播放的非常流行的工具.实际上,目前大多数因特网视频均使用 Flash Player观看. Flash Player 通过将许多技术进行组合可以提供具有丰富视觉体验和效率的高质量的播放功能,这些技术包括高级音频和视频压缩方法 (H.264.MP3和 AAC codecs).通用媒体功能 (多速率流媒体.播放列表.搜寻和其它功能) 和高效的播放机制 (硬件解码和直接渲染)等. 由于Flash Player 在桌面计算机上的广泛应用已经在移动设备

Adobe Flash Player 已经成为音频和视频播放的非常流行的工具.实际上,目前大多数因特网视频均使用 Flash Player观看. Flash Player 通过将许多技术进行组合可以提供具有丰富视觉体验和效率的高质量的播放功能,这些技术包括高级音频和视频压缩方法 (H.264.MP3和 AAC codecs).通用媒体功能 (多速率流媒体.播放列表.搜寻和其它功能) 和高效的播放机制 (硬件解码和直接渲染)等. 由于Flash Player 在桌面计算机上的广泛应用已经在移动设备

算法原理: Speex的AEC是以NLMS(Normalized Least Mean Square)为基础,用MDF(multidelay block frequency domain)频域实现,最终推导出最优步长估计:残余回声与误差之比.最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比. 只有改与泄露系数相关部分的代码,才是对效果影响最大的地方,因为根据泄露系数,最终会估计出滤波器的最优步长. 使用实例: 测试代码: #include "speex/speex_echo.h" #incl

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2005.09237 自适应数字滤波与循环神经网络相结合的回声消除技术 摘要 回声消除(AEC)在语音交互中起关键作用.由于明确的数学原理和适应条件的智能特性,具有不同实现类型的自适应滤波器始终用于AEC,从而提供了可观的性能.但是,结果中会存在某种残留回波,包括估计和实际之间不匹配引起的线性残留以及主要由音频设备上的非线性分量引起的非线性残留.可以通过精细的结构和方法减少线性残留,但非线性残留难以抑制.尽管已经提出了一些非线性处理

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3367/attachments/779/817/Thu-1-10-6.pdf 利用循环神经网络抑制非线性残差回声 摘要 免提通信设备的声学前端会对扬声器和麦克风之间的线性回声路径带来各种失真.虽然放大器可能会引入一个无记忆的非线性,但从扬声器通过设备外壳传递到麦克风的机械振动会引起记忆的非线性,这很难弥补.这些失真极大地限制了线性AEC算法的性能.虽然针对个别用例

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

      由于自适应滤波器只能估算回音的近似值,因此它并不能将回音完全消除,也就是说,仍然有些残余的回音(Lres)留在信号当中.在任何时刻中,暂存器中的准确性正是决定残余回音音量的关键所在.如果残余的回音量大到听得见的音量,这时就得靠非线性处理器(non linear processor, NLP)来加以移除,NLP是每个迴音消除器组成架构中的一部分.非线性处理器处于 减法器和Sout端口之间,任务是限制低于特定门限值的信号通过.NLP不能区分回声和近端语音,所以如果持续作用,会影响近端语音

论文地址:深度学习用于噪音和双语场景下的回声消除 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14210359.html 摘要 传统的声学回声消除(AEC)通过使用自适应算法识别声学脉冲响应来工作. 我们将AEC公式化为有监督的语音分离问题,该问题将说话人信号和近端信号分开,以便仅将后者传输到远端. 训练双向长短时记忆的递归神经网络(BLSTM)对从近端和远端混合信号中提取的特征进行估计.然后应用BLSTM估计的理想比率掩模来分离和抑制远端信号,从而去除回波

论文地址:https://ieeexploreieee.fenshishang.com/abstract/document/9142362 神经网络支持的回声.混响和噪声联合多通道降噪 摘要 我们考虑同时降低回声.混响和噪声的问题.在真实场景中,这些失真源可能同时出现,减少它们意味着组合相应的失真特定滤波器.当这些过滤器互相接触时,它们必须被联合优化.我们建议使用多通道高斯建模框架对线性回声消除和去混响后的目标和剩余信号进行建模,并通过神经网络联合表示它们的频谱.我们开发了一个迭代的块坐标上升算

论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-10.pdf Attention Wave-U-Net 的回声消除 摘要 提出了一种基于U-Net的具有注意机制的AEC方法,以联合抑制声学回声和背景噪声.该方法由U-Net.一个辅助编码器和一个注意网络组成.在该方法中,Wave-U-Net从混合语音中提取估计的近端语音,辅助编码器提取远端语音的潜在特征,其中相关特征通过注意机制提供给Wave-U-Net.利用注意网络,可以有

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10-4.pdf 一种基于深度学习的鲁棒级联回声消除算法 摘要 AEC是用来消除扬声器和麦克风之间的反馈.理想情况下,AEC是一个线性问题,可以通过自适应滤波来解决.然而,在实际应用中,有两个重要的问题严重影响AEC的性能,即1)双讲问题和2)主要由扬声器和/或功率放大器引起的非线性失真.针对这两个问题,

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9414462 ICASSP 2021声学回声消除挑战:结合时间对准的自适应回声消除和基于深度学习的残余回声加噪声抑制 摘要: 本文描述了一种用于ICASSP 2021年声学回声消除挑战赛的三级声学回声消除和抑制框架.第一阶段采用分块频域自适应滤波,在不引入近端语音失真的情况下消除线性回声分量,并预先补偿远端参考信号与麦克风信号之间的时延.在第二阶段,提出了一种结合门控循环单元的深复杂U-Net

论文地址:https://ieeexploreieee.53yu.com/abstract/document/9414715 Netshell 中的 AEC:关于 FCRN 声学回声消除的目标和拓扑选择 摘要: 声学回声消除(AEC)算法在信号处理中具有长期稳定的作用,其方法可以改善诸如汽车免提系统.智能家居和扬声器设备或网络会议系统等应用的性能.就在最近,第一个基于深度神经网络(DNN)的方法被提出,采用DNN联合进行AEC和残余回声抑制(RES)/噪声降低,在回声抑制性能方面有显著改善.另一

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2106.07577 基于 F-T-LSTM 复杂网络的联合声学回声消除和语音增强 摘要 随着对音频通信和在线会议的需求日益增加,在包括噪声.混响和非线性失真在内的复杂声学场景下,确保声学回声消除(AEC)的鲁棒性已成为首要问题.尽管已经有一些传统的方法考虑了非线性失真,但它们对于回声抑制仍然效率低下,并且在存在噪声时性能会有所衰减.在本文中,我们提出了一种使用复杂神经网络的实时 AEC 方法,以更好地建模重要的相位信息和频率时间

论文地址:https://graz.pure.elsevier.com/en/publications/acoustic-echo-cancellation-with-cross-domain-learning 具有跨域学习的声学回声消除 摘要: 本文提出了跨域回声控制器(CDEC),提交给 Interspeech 2021 AEC-Challenge.该算法由三个构建块组成:(i) 时延补偿 (TDC) 模块,(ii) 基于频域块的声学回声消除器 (AEC),以及 (iii) 时域神经网络 (