Acoustic Technologies噪音及回声消除软件应用于基于HiFi音频-语音DSP的Maxim MAX98095

解密回声消除技术之一（理论篇）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用，也就是说在理论角度是没有什么神秘和新鲜的，那么回声消除的难度在哪里？为什么提供回声消除技术（不管是芯片还是算法）的公司都是来自国外？回声消除技术的神秘性在哪里？二、回声消除原理从通讯回音产生的原因看，可以分为声学回音（Acoustic Echo）和线路回音（Line Echo），相应的回声消除技术就叫声学回声消除（Acoustic Echo Cancellation，AEC）和线路回声消除（Line Echo Cancellation, LEC）。

声学回音是由于在免提或者会议应用中，扬声器的声音多次反馈到麦克风引起的（比较好理解）；线路回音是由于物理电子线路的二四线匹配耦合引起的（比较难理解）。

回音的产生主要有两种原因：1．由于空间声学反射产生的声学回音（见下图）：图中的男子说话，语音信号（speech1）传到女士所在的房间，由于空间的反射，形成回音speech1(Echo)重新从麦克风输入，同时叠加了女士的语音信号（speech2）。

此时男子将会听到女士的声音叠加了自己的声音，影响了正常的通话质量。

此时在女士所在房间应用回音抵消模块，可以抵消掉男子的回音，让男子只听到女士的声音。

2．由于2-4线转换引入的线路回音（见下图）：在ADSL Modem和交换机上都存在2-4线转换的电路，由于电路存在不匹配的问题，会有一部分的信号被反馈回来，形成了回音。

达芬奇声音降噪处理达芬奇声音降噪处理（DaVinci Noise Reduction）是一种基于数字信号处理技术的先进音频处理方法，旨在降低录音中的环境噪音和杂音，提高音频的清晰度和品质。

达芬奇声音降噪处理技术广泛应用于音频后期制作、影视制作、录音棚音频处理等领域，为音频制作提供了重要的技术支持和保障。

一、达芬奇声音降噪处理原理与技术特点达芬奇声音降噪处理技术的核心原理是通过数学模型和数字滤波算法对录音中的环境噪音进行识别、分析和去除，从而使得音频信号更加清晰、真实。

其技术特点主要包括以下几个方面：1. 高效性：达芬奇声音降噪处理技术能够高效地识别和降低各种环境噪音，包括背景噪音、风噪音、电磁干扰等。

通过智能算法和软件平台，能够实时响应并处理不同类型的噪音干扰。

2. 精准性：该技术具有高度的精准性和准确性，能够根据不同音频信号的特点，对噪音进行精准识别和处理，保留原始音频的真实性和完整性。

3. 灵活性：达芬奇声音降噪处理技术支持多种音频格式和设备，具有良好的兼容性和灵活性。

无论是录音棚、电影院、电视台还是移动设备等，都能够适用并有效处理音频信号。

4. 后期处理：除了实时降噪外，该技术还支持音频后期处理，包括混响、均衡、压缩等，提供了全方位的音频制作解决方案。

二、达芬奇声音降噪处理的应用领域达芬奇声音降噪处理技术在各种音频制作领域都有着广泛的应用，主要包括：1. 影视制作：在电影、电视剧、纪录片等影视作品的后期制作中，达芬奇声音降噪处理技术能够有效去除拍摄场景中的环境噪音，提高声音的清晰度和真实感，为影片音效的制作提供了便利。

2. 音乐制作：在音乐录音棚的音频处理和后期制作中，达芬奇声音降噪处理技术可以降低录音设备和环境带来的噪音干扰，使得音乐作品更加纯净和优质。

3. 语音通讯：在视频会议、远程教育、在线会议等语音通讯场景中，达芬奇声音降噪处理技术能够提高语音的清晰度和识别率，减少环境噪音对通讯质量的影响。

人工智能在音频降噪中的应用一、前言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涵盖计算机科学、数学、认知心理学等众多学科的领域，其最基本的目标是实现智能化的学习能力和决策能力。

近年来，随着计算能力的增强和算法的不断优化，AI技术在很多领域得到了广泛的应用，其中音频降噪就是一个重要的应用领域。

音频降噪是指通过信号处理技术，将音频信号中的噪声部分去除，使得音频信号更加清晰，从而提升音频质量。

传统的音频降噪技术主要是基于滤波器等信号处理器件实现的，其存在着一些问题，如信号失真、降噪效果不佳等。

而近年来，深度学习等AI 技术的发展，为音频降噪带来了新的思路和方法。

本文将对AI在音频降噪领域的应用进行全面的介绍。

二、常见的音频降噪方法1. 计算噪声模型在音频降噪中，首先需要建立一个噪声模型，即通过对噪声信号进行分析、统计和建模，将噪声信号的特征进行提取和描述。

根据噪声的不同特点，常见的噪声模型有高斯白噪声模型、纺锤形噪声模型、车辆噪声模型等。

通过计算噪声模型，可以对噪声进行建模，为音频降噪提供依据。

2. 信号滤波器传统的音频降噪方法主要是采用一些信号处理器件，如数字滤波器等，进行滤波来消除噪声对音频信号的影响。

其中，数字滤波器广泛应用于音频降噪中。

数字滤波器是一种将数字信号进行滤波处理的设备，采用差分方程计算实现信号的滤波处理。

数字滤波器简单、实用，但其降噪效果有限，且对信号的失真比较大，无法应对复杂的噪声场景。

3. Sparse Coding方法Sparse Coding方法是一种基于字典的信号分解方法，其思想是将信号分解为一个稀疏的系数矩阵与一个原子矩阵的乘积。

噪声可以看做是稀疏系数矩阵对信号的加性干扰，通过稀疏系数矩阵的约束，可以获取更准确的音频信号。

4. 神经网络方法神经网络方法是一种基于深度学习的音频降噪技术，其通过对大量的训练样本进行学习，实现对噪声的自动去除。

神经网络方法可以利用非线性的多层结构，对噪声信号进行特征提取和去噪处理，从而实现音频降噪。

声波消除技术原理：噪音抵消与声学隔离的科学基础
声波消除技术旨在减小或消除环境中的噪音，这通常通过噪音抵消和声学隔离等手段实现。

以下是声波消除技术的基本原理：
1. 噪音抵消技术：
1.1 相消干涉原理：
原理：噪音抵消技术基于相消干涉原理，即利用一个反相的声波与噪音相遇，两者相互抵消，减小或完全消除噪音。

应用：主要应用于噪音源固定或可预测的环境，如降低飞机引擎噪音、车辆引擎噪音等。

1.2 主动噪音控制：
原理：使用麦克风监测环境中的噪音，然后通过扬声器发出与噪音相位相反的声波，以达到噪音抵消的效果。

应用：主要用于降低低频噪音，例如飞机引擎、交通噪音等。

2. 声学隔离技术：
2.1 隔音材料的应用：
原理：使用隔音材料，如吸音材料和隔音墙，来减少声波的传播，从而降低噪音水平。

应用：适用于建筑、车辆内部、音频录音室等需要控制声音传播的场合。

2.2 振动隔离技术：
原理：利用弹性支撑或减震装置，阻止振动的传播，从而降低由振动引起的噪音。

应用：适用于机械设备、交通工具、建筑结构等需要控制振动传播的场合。

2.3 声屏蔽技术：
原理：利用吸音和反射原理，在特定区域内形成声学障碍，将噪音限制在特定区域。

应用：适用于办公室、工厂、会议室等需要限制噪音传播的场合。

3. 混合应用：
在实际应用中，通常采用综合的声波消除技术，结合噪音抵消和声学隔离手段，以提高噪音控制的效果。

声波消除技术的发展在改善环境噪音、提高工作和生活质量方面发挥着重要作用。

这些技术的选择取决于噪音的性质、来源和具体应用场景。

164研究与探索Research and Exploration ·智能检测与诊断中国设备工程 2024.04（下）片旋转与壳体的交变刮擦阻力。

断裂和开裂叶片的边缘存在疑似刮擦痕迹，由于真空泵已经投入运行，无法解体测量失效叶轮与壳体上部（偏心布局）的最小间隙，所以不能排除存在刮擦产生交变载荷的可能性。

（4）叶片焊接时产生的残余应力。

在隔板上，叶片的一端完成与泵轴的焊接，随后另一端与隔板完成焊接。

完成焊接后，叶片与隔板冷却收缩，实际所生成的轴向拉应力偏大，而这一轴向拉应力会在交变载荷内叠加，明显高于钢板的疲劳强度极限值。

3 水环式真空泵叶轮的故障处理与改进措施（1）针对叶片的焊接结构进行优化，利用一个整体的叶片替换原有的两个叶片作为单组叶片；将原有的整体环形隔板分割为19块，控制各个叶片先完成与泵轴的焊接，随后再与各个隔板进行焊接，以此促使轴向的焊接残余应力明显下降。

（2）对叶片钢板材质以及焊接质量进行提高。

消除叶片钢板中的板条铁素体；实在医学成像领域，核磁共振成像（MRI）已成为医院中一种广泛应用的无创诊断技术。

由于其能够生成清晰的软组织图像，MRI 对于疾病的早期诊断和治疗监测具有重要价值。

然而，MRI 在操作过程中会产生大量噪声，会达到90dB 或更高，这对患者和医护人员都构成了相当大的困扰。

患者会感到不适甚至心理恐慌，医护人员在噪声环境下会工作压力增大，甚至会影响身心健康。

本文基于以上背景，设计了一种基于声学原理的MRI 设备降噪系统，通过主动降噪技术（ANC）达到有效减少MRI 过程中噪音的目的，改善就医和医疗工作环境。

基金项目：大型医疗检测设备中的应用研究基于VR 技术的舒缓系统研发及其在临床；项目编号：MS201958。

通讯作者：徐自远。

基于声学原理的医疗检测设备噪音降低技术应用与研究李丽1，徐自远2（1.江苏省荣军医院医学影像部；2.江苏联合职业技术学院无锡机电分院，江苏 无锡 214000）摘要：随着医疗科技的发展，核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）已成为临床诊断的重要工具。

专利名称：噪声音频消除方法、语音识别方法专利类型：发明专利
发明人：曹学雨,周强,张华兵
申请号：CN202011618860.3
申请日：20201231
公开号：CN112863534B
公开日：
20220510
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种噪声音频消除方法，应用于电子设备，该方法包括：预先建立多个不同音量的音频信号和多个增益因子之间的映射关系，增益因子用于将相应音量的音频信号转化为模拟回声信号；获取电子设备通过音频采集装置所采集的混合音频信号；确定电子设备的当前播放音频信号的音量；根据映射关系确定对应于当前播放音频信号所对应的增益因子为目标增益因子；根据目标增益因子和当前播放音频信号确定目标模拟回声信号；根据模拟回声信号对混合音频信号进行噪声消除。

本实施例中采用了计算出来的模拟回声信号来进行噪声消除，避免了由于环境因素的影响导致采集的回声信号相对于实际播放音频失真导致的无法消除回声信号的缺陷。

申请人：思必驰科技股份有限公司
地址：215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋
国籍：CN
更多信息请下载全文后查看。

启英泰伦通话降噪方案，采用深度学习降噪算法，让通话更清晰生活中的通话应用场景无处不在，如电话、对讲机、远程会议、在线教育等。

普遍存在的问题是环境噪音、干扰声导致通话声音不清晰，语音失真等。

为了解决这一问题，启英泰伦基于自适应线性滤波联合非线性滤波的回声消除技术和基于深度学习的降噪技术推出了通话降噪方案。

利用该方案可以实时消除回声及环境噪声，支持多噪声类型及非稳态噪声，并通过算法优化提升语音信号的清晰度和逼真度，使得通话更加清晰、准确，提高语音交流的效率和舒适性，为用户提供更好的使用体验。

启英泰伦通话降噪方案具备以下特点：1、采用深度学习降噪算法：利用深度神经网络进行模型训练，从而达到降噪效果，让目标声音更清晰。

另一方面利用芯片NPU对神经网络算子进行运算加速，达到端侧实时处理效果，提升通话声音实时性。

2、采用通话AEC算法：启英泰伦通过基于自适应线性滤波联合非线性滤波的回声消除方案来抑制信号A，提高信号B的信噪比，从而改善通话质量。

3、防啸叫：啸叫声是由于麦克风采集到扬声器输出的声音并再次放大，形成了一个正反馈回路，导致高频振荡和噪音。

采用防啸叫技术可以防止声音失真，保护听力健康，提升通话体验。

4、通话EQ调节：EQ（Equalization）是一种音频处理技术，通过调整不同频段的音量、增益和频率响应，改变音频信号在不同频率上的能量分布，对通话音频信号进行均衡处理，以优化声音质量和听感体验。

启英泰伦通话降噪前后波形图通话降噪方案流程如下：麦克风拾音给到CI13XX语音识别芯片进行降噪处理，语音识别芯片把音频传给发射电路，发射出去。

对讲机收到音频后，发送给CI13XX进行降噪处理后，通过喇叭播放出来。

方案推荐：启英泰伦带插口单麦离线语音模块CI-D01GS01J。

该模块体积小巧，长宽为30mm×40mm，工作电压为3.6V-5.5V，板载功放，带一路麦克风、一路喇叭和一路5V电源及UART的接口，模块插入麦克风和喇叭直接供电即可使用，也可以直接通过接插件将UART连接到产品主控板，由产品主控板的5V电源进行供电，UART通信或GPIO控制，无需焊接。

声学回声消除技术(AEC)在会议扩声系统的应用潘晓东【摘要】从分析声学回声在电话会议的互联互通会议中的形成过程出发,解析了何为声反馈、回声及声学回声.详细讲解了声学回声的形成原理、过程以及危害所在,并提出在电话会议室会议扩声系统中消除声学回声的技术方法.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2012(036)002【总页数】6页(P10-14,24)【关键词】声反馈;回声;声学回声;声学回声消除;电话会议系统【作者】潘晓东【作者单位】安恒利(国际)有限公司,广东广州510100【正文语种】中文【中图分类】TB541 声反馈扩声系统的特点是声源和放声用的扬声器处于同一地区，在接收人语音信号的同时向听众播放。

因为传声器和扬声器处在同一区域内，所以经过放大并由扬声器辐射的声音会反馈到传声器，因而引起畸变或啸叫［1］。

声反馈(acoustical feedback)主要指室内同时使用传声器和扬声器，由扬声器到传声器直接和间接地传输。

扩声的一个特例，即声反馈系数为零就是放音系统，系统的传声增益大于0时，系统处于正反馈工作状态，系统失控。

因此为保证扩声系统正常工作，扩声系统应该远离自振点，一般至少有6 dB的稳定度，即系统的传声增益为－6 dB。

因此要减少啸叫就需使系统的频率传输特性平直，减少再生混响的干扰。

在国家多项扩声系统指标要求内，都要求系统的主频段内的频率传输特性在±4 dB 以内，实际包括了电声系统的频率传输特性和房间的频率传输特性;一般使用的传声器的频率传输特性在±3 dB以内，因此包括传声器在内的扩声系统的整个主频段频率传输特性一般控制在±4 dB以内，以减少产生啸叫的机会。

回声会使房间的频率传输特性变坏，同时也会产生更大的再生混响干扰。

由于扬声器的再生信号在传声器上引起声压逐渐降低的现象和室内混响过程类似，所以称为再生混响。

因为声反馈系数的频率特性不均匀度很大，所以各频率的再生混响时间的变化也非常大，它不像标准混响那样有利于音质的改进而是干扰了扩声系统的正常工作。

人工智能与信号处理算法结合于噪声去除领域人工智能（Artificial Intelligence, AI）和信号处理算法是两个不断发展和突破的领域。

随着技术的不断进步和应用的扩大，人工智能和信号处理算法的结合在许多领域中发挥了重要作用，其中之一就是噪声去除。

噪声是信号处理中常见的问题之一，它是由于环境、电子设备、传感器或信号传输中的干扰引起的非理想信号。

噪声的存在会降低信号的质量，对许多应用带来困难，如语音识别、图像处理、无线通信等领域。

因此，噪声去除一直被认为是一个重要的任务。

通过结合人工智能和信号处理算法，可以更好地解决噪声去除的问题。

首先，人工智能算法具有强大的学习能力和智能决策能力，可以通过对大量的信号样本进行学习，并自动调整参数以提高噪声去除的性能。

其次，信号处理算法可以提供一系列的数学工具和技术，用于对信号进行分析和处理。

结合两者可以在保留信号重要信息的同时，有效去除噪声。

其中一个常用的算法是基于深度学习的噪声去除方法。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，通过多个神经网络层次的抽象表示和特征提取，可以有效处理复杂的非线性问题。

在噪声去除任务中，深度学习算法可以学习到信号和噪声之间的复杂映射关系，并根据这种关系去除噪声。

另一个常见的算法是小波去噪算法。

小波去噪是一种基于小波变换的信号处理方法，通过将信号从时域转换到频域，在频域上去除噪声，并将去噪后的信号重新转换回时域。

小波去噪算法可以对不同频率的噪声施加不同的滤波效果，从而更好地去除噪声。

除了以上两种算法外，还有许多其他的方法用于噪声去除。

比如基于统计的方法，通过对信号和噪声的统计特性进行建模，来估计信号和噪声的参数，并采取相应的处理策略。

还有基于稀疏表示的方法，将信号表示为稀疏表示形式，通过优化问题求解来恢复原始信号。

这些方法都可以通过学习和调整参数来提高噪声去除的性能。

人工智能和信号处理算法的结合还可以在噪声去除领域带来其他的好处。

noise canceller原理Noise cancellation technology is based on the principle of using sound waves to counteract unwanted noise. 噪音消除技术是基于利用声波来抵消不需要的噪音的原理。

This is achieved by capturing the ambient sound with microphones, and then generating sound waves that are the exact opposite of the unwanted noise, effectively cancelling it out. 通过使用麦克风捕捉环境声音，然后产生完全与不需要的噪音相反的声波，有效地将其消除。

This technology has become increasingly popular in recent years, as it provides a way to block out distractions and enjoy a more peaceful and focused environment. 近年来，这项技术越来越受到欢迎，因为它提供了一种屏蔽干扰、享受更加宁静和专注环境的方法。

One of the key benefits of noise cancellation technology is its ability to improve the quality of sound in various settings. 噪音消除技术的一个关键优点是它能够在各种环境中改善声音的质量。

Whether it's listening to music, watching a movie, or participating in a phone call, noise cancellation technology can help to remove unwanted background noise, resulting in a clearer and more immersive audio experience. 无论是听音乐、看电影，还是参与电话通话，噪音消除技术都可以帮助消除不需要的背景噪音，从而获得更清晰、更沉浸式的音频体验。