回声就是声音信号经过一系列反射之后,又听到了自己讲话的声音,这就是回声.一些回声是必要的,比如剧院里的音乐回声以及延迟时间较短的房间回声:而大多数回声会造成负面影响,比如在有线或者无线通信时重复听到自己讲话的声音(回想那些年我们开黑打游戏时,如果其中有个人开了外放,他的声音就会回荡来回荡去).因此消除回声的负面影响对通信系统是十分必要的. 针对回声消除(Acoustic Echo Cancellation,AEC )问题,现如今最流行的算法就是基于自适应滤波的回声消除算法.本文从回声信号的两种分

回声消除AEC包含:   延时估计对齐+线性自适应滤波器+NLP(双讲检测.处理)+舒适噪声CNG 一.speex aec 1.没有NLP 2.只考虑实时DSP系统,即是没有延时对齐等 3.自适应滤波(MDF)使用双滤波器结构,自适应滤波器因子自动更新 二.webrtc aec 1.双讲检测没有,双讲时远端的声音会消没了 2.PBFDAF,固定自适应因子 0.6 3.抑制是使用相关性技术,近端误差,近端远端,由低频段相关性参数求出gain值 对于aec,webrtc主要依赖NLP,speex主要

一.回声消除算法模型 先来分析下自适应回声消除的主要组成部分,大体上可以把回声消除模型分为两个部分 横向滤波器结构 滤波器系数自适应与步长控制 横向滤波器用脉冲响应w(n)[有的地方也称为回声路径]与远端说话者信号u(n)卷积得到回声估计,并用y(n)表示该估计.麦克风输出信号做为期望响应d(n),从期望响应d(n)中减去滤波器的”合成回声”,得到误差信号e(n).通过不断的调整滤波器系数w(n)使误差信号的均方值最小化,其结果就是:误差信号为本地语音提供了一个近似的估计.这就是为什么这样的结构

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

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

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

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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

单独编译和使用webrtc音频降噪模块(附完整源码+测试音频文件) 单独编译和使用webrtc音频增益模块(附完整源码+测试音频文件) 说实话很不想写这篇文章,因为这和我一贯推崇的最好全部编译并使用webrtc音频处理模块相悖.可是不知不觉已经把降噪和增益写出来,回声消除如果用户可以得到完美利用也不失为一个很好的方法.但是还是那句话,最好还是全部编译和使用webrtc的整个音频处理模块.另外这篇文章已经不单单的回声消除模块了,其中包括了降噪,增益,静音检测,如果有需要可以选择其中的一部分单独提取

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没

本文为「Dev for Dev 专栏」系列内容,作者为声网音视频实验室工程师 黄译庆. 音频质量的优化是一个复杂的系统工程,回声消除是其中一个老生常谈的话题,一般来说,回声消除的效果受设备本身的声学设计.声学环境.以及软件系统等诸多因素的影响.传统的方法做回声抵消包括线性回声抵消与滤波非线性处理,但目前回声消除的前沿领域仍面临着非线性回声抵消.近端能量小于回声能量.立体声的回声问题.麦克风与参考信号时钟不一致.参考信号不精准.缺乏可靠的时延预估方法等难题.声网音频技术团队基于自己的实践,推出了特

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

背景:回声与啸叫的产生  http://blog.csdn.net/u011202336/article/details/9238397 参考资料:  http://www.speex.org/docs/manual 从代码分析,下边是Speex test demo #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <

一.前言 因为工作的关系,笔者从2004年开始接触回声消除(Echo Cancellation)技术,而后一直在某大型通讯企业从事与回声消除技术相关的工作,对回声消除这个看似神秘.高端和难以理解的技术领域可谓知之甚详. 要了解回声消除技术的来龙去脉,不得不提及作为现代通讯技术的理论基础——数字信号处理理论.首先,数字信号处理理论里面有一门重要的分支,叫做自适应信号处理.而在经典的教材里面,回声消除问题从来都是作为一个经典的自适应信号处理案例来讨论的.既然回声消除在教科书上都作为一种经典的具体的应

webRTC中回声消除(AEC)模块编译时aec_rdft.c文件报错. 原因是: 局部变量ip跟全局变量冲突的问题,可以将局部变量重新命名一下,就可以通过编译了. aec_rdft.c修改以后文件代码为: /* * http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html * Copyright Takuya OOURA, 1996-2001 * * You may use, copy, modify and distribute this code fo

1. 条件传送指令 日常编程中有很多根据某个条件对变量赋不同值这样的模式,比如: int cmov(int num) { int result = 10; if(num<10){ result = 1; }else{ result = 0; } return result; } 如果不进行编译优化会产出cmp-jump组合,即根据cmp比较的结果进行跳转.可以使用gcc -O0查看: cmov(int): push rbp mov rbp, rsp mov DWORD PTR [rbp-20],

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特

本文由“逆流的鱼yuiop”原创分享于“何俊林”公众号,感谢作者的无私分享. 1.引言 直播行业的竞争越来越激烈,进过2018年这波洗牌后,已经度过了蛮荒暴力期,剩下的都是在不断追求体验.最近正好在做直播首开优化工作,实践中通过多种方案并行,已经能把首开降到500ms以下,借此机会分享出来,希望能对大家有所启发. 本文内容的技术前提: 1)基于FFmpeg的ijkplayer,最新版本0.88版本: 2)拉流协议基于http-flv. http-flv更稳定些,国内大部分直播公司基本都是使用ht

java多线程02-----------------synchronized底层实现及JVM对synchronized的优化 提到java多线程,我们首先想到的就是synchronized关键字,它在我们多线程学习的前期帮助我们解决了绝大多数的问题,但是大多数包括我在内的很多开发人员并不了解它的实现机制,最近看了一些关于synchronized的博文和书籍,在此总结一下. 我们都知道,当一个线程执行synchronized代码块或方法前,都必须获得锁,那么究竟这个锁在什么地方? 想要了解这个问题

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介 原文链接:丢失.不好意思        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如