第三個部分是通過實驗來檢驗這個算法的性能；再做一些簡單的總結。非線性聲學回聲1什么是非線性聲學回聲？，什么是非線性的聲學回聲？的是聲學回聲的路徑，左邊對應的是發射端，右邊對應的是接收端。我們發出的信號首先要經過D/A變換，從數字域變換到模擬域，然后再經過功率放大器，放大之后驅動喇叭，這樣就會發出聲音。發出來的聲音經過空氣信道傳播之后，到了接收端被麥克風采集到，然后再次經過功率放大器，再通過A/D變換，從模擬域又變回到數字域。那么這里的y[k]就是我們收到的回聲信號。，我們接收到的回聲y[k]到底是線性回聲還是非線性回聲呢？或者說我們應該怎么去判斷它？我覺得要解決這個問題，就是要認識...

并與正常品的對比和設定合理的limits，可以快速準確的檢查出耳機的異常音不良。耳機底噪底噪也就是本底噪聲，一般指在電聲系統中，除去有用的信號外的總噪聲。底噪有來自于固有的電子、電磁噪音，也有確是功放電路或電源性能問題導致的。理論上底噪是無法去除的，當然只有當底噪大到影響聽感的時候才是問題。很多時候可以提高信噪比把底噪給壓低，這確實可以降低聽音樂時噪聲的影響。但是總之人們還是有帶耳機不聽音樂的時候，典型的如ANC耳機降噪工作的時候，此時顯得尤為重要，近期幾大品牌都因為ANC底噪問題造成過批量退貨。為了準確的檢測產品底噪，我們需要知道目前行業內耳機功放工作類型大概有以下兩種：1、產品...

只需要近端采集信號即可，傲嬌的回聲消除需要同時輸入近端信號與遠端參考信號。有同學會問已知了遠端參考信號，為什么不能用噪聲抑制方法處理呢，直接從頻域減掉遠端信號的頻譜不就可以了嗎？行為近端信號s(n)，已經混合了近端人聲和揚聲器播放出來的遠端信號，黃色框中已經標出對齊之后的遠端信號，其語音表達的內容一致，但是頻譜和幅度(明顯經過揚聲器放大之后聲音能量很高)均不一致，意思就是：參考的遠端信號與揚聲器播放出來的遠端信號已經是“貌合神離”了，與降噪的方法相結合也是不錯的思路，但是直接套用降噪的方法顯然會造成回聲殘留與雙講部分嚴重的抑制。接下來，我們來看看WebRTC科學家是怎么做的吧。信號...

這樣有助于擴散或展開室內的聲音，如圖3所示。不要過多地填滿泡沫材料，因為填滿了的、“死寂”的房間對演奏來說是很不合適的，而保留一些反射聲后能給聲音加上“空間”和活潑的感覺。其他高頻吸聲體有睡袋、活動毯子、地氈毛毯、窗簾以及用細薄的棉布或粗麻布罩住的玻璃纖維等。如有可能，把這些材料與墻面之間留有數英寸的空間。這種間距會有助于吸收中低頻率成分。有一種寬頻段的吸聲體，它是罩有細薄棉布或粗麻布的已壓制好的（Owens-CorningType703,3lb/ft3）。首先在要進行錄音的演奏者的前方或上方只安置一小部分吸聲材料，每次只增加一些吸聲體，直到所錄得的聲音滿意時為止——通常覆蓋總表面...

為什么要費那么大周折去抑制回聲？這個話題應該不言而喻了。會議、語音擴聲講究的即是STI語音清晰度（可懂度），而回聲是語言清晰度的比較大。設想踩腳跟式的語音信號傳達到耳朵，聽者難受，講者費勁，對于這樣的語音會議來說，那必將是一場災難。我們把聲學回聲消除這個技術變成一張實體的插件（設備插卡），在系統中，為實現次回聲過濾（過濾回聲源則過濾多次回聲）。這個技術應該插入在系統的哪個環節呢？我們不妨來找找系統中具備近乎相同/相似信號的一級進出環節。我們并不難發現一組具備相似信號的輸入輸出環節。而AEC技術認為，在這里對回聲下手是治根的辦法！市面上有多種類的回聲消除器，也有部分抑制器，其算法和解決辦法各...

這樣有助于擴散或展開室內的聲音，如圖3所示。不要過多地填滿泡沫材料，因為填滿了的、“死寂”的房間對演奏來說是很不合適的，而保留一些反射聲后能給聲音加上“空間”和活潑的感覺。其他高頻吸聲體有睡袋、活動毯子、地氈毛毯、窗簾以及用細薄的棉布或粗麻布罩住的玻璃纖維等。如有可能，把這些材料與墻面之間留有數英寸的空間。這種間距會有助于吸收中低頻率成分。有一種寬頻段的吸聲體，它是罩有細薄棉布或粗麻布的已壓制好的（Owens-CorningType703,3lb/ft3）。首先在要進行錄音的演奏者的前方或上方只安置一小部分吸聲材料，每次只增加一些吸聲體，直到所錄得的聲音滿意時為止——通常覆蓋總表面...

3.雙耦合濾波器設計當濾波器的結構確定下來之后，我們要去設計濾波器系數了。設計過程我把它總結成了三步，第一步就是構建優化準則，第二步是求解濾波器的權系數——Wl和Wn，一步就是構建耦合機制。第一步就是構建優化準則。我覺得構建優化準則，應該是整個濾波器設計里面重要的一步，因為它決定了濾波器性能的上限。什么樣的優化準則是一個好的優化準則呢？我覺得好的優化準則需要跟問題的物理特性有效匹配起來，所以在構建優化準則之前，我們先對非線性聲學回聲的特性進行分析，希望通過這種分析去挖掘非線性聲學回聲的一些物理特性。我們的分析是基于上面的函數，我們稱它為短時相關度，它所表示的是兩個信號，在一個短時的...

n)后，被麥克風采集到的信號，此時經過房間混響以及麥克風采集的信號y(n)已經不能等同于信號x(n)了,我們記線性疊加的部分為y'(n),非線性疊加的部分為y''(n),y(n)=y'(n)+y''(n)；s(n):麥克風采集的近端說話人的語音信號，即我們真正想提取并發送到遠端的信號；v(n)：環境噪音，這部分信號會在ANS中被削弱；d(n):近端信號，即麥克風采集之后，3A之前的原始信號，可以表示為：d(n)=s(n)+y(n)+v(n)；s'(n):3A之后的音頻信號，即準備經過編碼發送到對端的信號。WebRTC音頻引擎能夠拿到的已知信號只有近端信號d(n)和遠端參考信號x(n...

反映到聽感上就是回聲（遠端判斷成近端）或丟字（近端判斷為遠端）。（2）計算近端信號d(n)與估計的回聲信號e(n)的相干性，如圖5(b)，第二行為估計的回聲信號e(n)，第三行為二者相干性cohde，很明顯近端的部分幾乎全部逼近，WebRTC用比較嚴格的門限（>=）即可將區分絕大部分近端幀，且誤判的概率比較小，WebRTC工程師設置如此嚴格的門限想必是寧可一部分雙講效果，也不愿意接受回聲殘留。從圖5可以體會到，線性濾波之后可以進一步凸顯遠端參考信號x(n)與估計的回聲信號e(n)的差異，從而提高遠近端幀狀態的判決的可靠性。存在的問題與改進理想情況下，遠端信號從揚聲器播放出來沒有非線...