自适应回声消除的基本思想是估计回音路径的特征参数,产生一个模拟的回音路径,得出模拟回音信号,从接收信号中减去该信号,实现回音抵消。其关键就是得到回声路径的冲击响应,由于回音路径通常是未知的和时变的,所以一般采用自适应滤波器来模拟回音路径。自适应回音消除的显著特点是实时跟踪,实时性强。 图中y(n)代表来自远...
回声消除不仅仅是算法调试,更多的是工程设计的调试。 上图中第一行为近端信号 s(n),已经混合了近端人声和扬声器播放出来的远端信号,黄色框中已经标出对齐之后的远端信号,其语音表达的内容一致,但是频谱和幅度(明显经过扬声器放大之后声音能量很高)均不一致,意思就是:参考的远端信号与扬声器播放出来的远端信号已经是“...
由图3可看出,随着步长的增大,算法收敛速度先有所提高,之后又下降,而算法精度却逐渐减小。 由以上两组仿真实验可以看出,算法自适应收敛时收敛速度和精度是一对矛盾,步长大,即收敛系数大,收敛速度可能有所改善,但精度却变差,反之亦然。 由于LMS算法中步长是不变的,所以很难找到一个适当的步长来解决这一矛盾;而NLMS...
非线性滤波抑制系数为 hNl,大致表征着估计的回声信号 e(n) 中,期望的近端成分与残留的非线性回声信号 y”(n) 在不同频带上的能量比,hNl 是与相干值是一致的,范围是 [0,1.0],通过图 5(b) 可以看出需要消除的远端部分幅度值也普遍在 0.5 左右,如果直接使用 hNl 滤波会导致大量的回声残留。 因此WebRTC 工...
WebRTC回声消除采用的随机数生成算法是线性加乘同余法。线性加乘同余法的基本原理是利用线性同余方程来生成随机数。具体而言,它使用以下公式生成随机数序列:X(n+1) = (a * X(n) + c) mod m,其中,X(n) 是当前的随机数,X(n+1) 是下一个随机数,a、c 和 m 是预先定义的参数。在WebRTC回声消除中实现...
1 NLMS算法原理 回声消除系统基本结构如图1所⽰。 图1 回声消除系统基本结构 设置⾃适应滤波器系数w的所有初始值为0,即w(0) = 0,其长度为M。对输⼊信号进⾏采样,每次迭代取M个数据进⾏处理,输⼊⽮ 量为 x(n) = [x1(n) x2(n) … xM(n)]T = [x(n)x(n-1) … x(n-M+1)]T...
NXP平台回声消除算法原理及应用
WebRTC回声消除采用的随机数生成算法是线性加乘同余法。线性加乘同余法的基本原理是利用线性同余方程来生成随机数。具体而言,它使用以下公式生成随机数序列:X(n+1) = (a * X(n) + c) mod m,其中,X(n) 是当前的随机数,X(n+1) 是下一个随机数,a、c 和 m 是预先定义的参数。在WebRTC回声消除中实现...