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

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

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

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

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 <

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

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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

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

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

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

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

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

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

更新 [2015年2月15日] Bill 这段时间没有再关注 WebRTC 以及音频处理的相关信息,且我个人早已不再推荐单独编译 WebRTC 中的各个模块出来使用.实际上本文的参考价值已经很小了,甚至可能会产生误导.不删这篇文章的原因在于文后有很多读者的讨论,其中的一些仍具备一定的价值,请大家务必以批判和审慎的态度阅读文章. [2014年5月14日] 昨天有幸在 Google 论坛里询问到 AECM 模块的延迟计算一事,Project member 说捣腾这个延迟实际上对 AECM 的效果没有

前言 RTC(实时音视频通信)技术的快速发展,助力了直播.短视频等互动娱乐形式的普及:在全球疫情持续蔓延的态势下,云会议需求呈现爆发式增长,进一步推动了 RTC 行业的快速发展.为了给客户提供稳定可靠的服务,网络系统方面需要不断提升频道连通率,降低会议过程中的断流率,增强抗弱网能力:视频方面需要提升视频清晰度,降低视频卡顿率等,音频方面在追求端到端 MOS 的同时,也要重点关注音频 3A 算法的效果,这些都是各厂家必须修炼的 "内功",也是最终沉淀下来的核心竞争力.本文将重点阐述硬件设

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能

1介绍 Speex是一套主要针对语音的开源免费,无专利保护的音频压缩格式.Speex工程着力于通过提供一个可以替代高性能语音编解码来降低语音应用输入门槛 .另外,相对于其它编解码器,Speex也很适合网络应用,在网络应用上有着自己独特的优势.同时,Speex还是GNU工程的一部分,在改版的BSD协议中得到了很好的支持. 2技术 Speex是基于CELP并且专门为码率在2-44kbps的语音压缩而设计的.它的特点有: ■窄带(8kHz),宽带(16kHz)和超宽带(32kHz)压缩于同一位流. ■