AEC回声原理及消除

回声消除技术介绍
回声产生的原因通常一共有两个：一是由于音频信号在传输过程中被
扬声器播放出来，而微弱的音频信号又被麦克风捕捉到，形成了回音；二
是由于音频信号在不同的空间环境中发生反射，也会形成回音。

为了消除回响，回声消除技术采用了一系列的算法和处理方法。

其中
最常见的是自适应滤波器算法。

该算法通过模拟回声的声音特征，动态调
整滤波器的参数，将估计得到的回声信号与麦克风捕捉到的信号进行抵消。

这样可以有效地消除回音，改善音频质量。

此外，还有其他一些方法，如
频域双声道卷积算法、时域卷积算法和信号处理算法等。

除了回音消除技术外，还有一些相关的音频处理技术可以进一步提高
音频质量。

例如，降噪技术可以减少环境噪声的影响，增强语音信号的清
晰度。

自动增益控制技术可以自动调整音频信号的增益，避免声音过强或
者过弱。

自动音量控制技术可以根据音频的动态范围，自动调整音量的大小。

总的来说，回声消除技术是一种非常重要的音频处理技术，可以提高
音频质量和可理解性。

随着技术的不断发展，回声消除技术将会越来越智
能化和高效化，为我们的日常生活和工作带来更好的体验。

视频会议室之回声消除作者：彭兴明一、反馈和回声的区别声反馈的形成是音频系统输入的某些音频信号经过放大输出后又重新回到音频系统的输入而逐渐放大。

反馈产生后轻则导致啸叫发生，影响音质，重则烧毁音频设备。

为了避免声反馈的发生，可以通过增加反馈抑制器来防止反馈。

反馈抑制器原理和参量均衡基本相同，只不过反馈抑制器能够自动识别反馈频率点，并且迅速地在反馈点进行衰减，整个过程不需要人为干预，具体原理如图1。

反馈抑制器不是解决音频反馈的唯一办法，还有其他很多办法，这里不作为重点介绍。

回声的产生和反馈产生的原因类似，也是音频系统的输出回到音频系统的输入，讲话人能够从音箱中听见自己讲话的回声，具体原理如图2。

回声对于反馈来说主要有以下两点不同。

(1) 回声延时较长在召开视频会议时，本地视频会议终端和远端视频会议终端进行音频编码和解码所造成的延时，这一部分的延时时间相对较短，也不容易被察觉到，但理论上是存在的。

另一部分是声波从音箱出来又回到话筒中所产生的延时，声音在空气中传播速度较慢，不同大小的会议室音箱到话筒的距离也不相同，因此产生的延时长短也不相同。

(2) 回声不进行放大或放大较小回声在本地话筒到远端的会议终端和远端话筒到本地会议终端之间这一段是不进行放大的，放大的只是在本地会议终端到音箱和远端会议终端到音箱这一段。

从本地音箱到本地话筒和远端音箱到远端话筒这一段是在空气中以声波方式传输的，因此会有衰减。

当声波再次进入话筒时，信号经过延时和衰减，此时的强度不足以产生反馈时，就会听到讲话者的回声。

二、回声消除原理通过对上面回声产生的原理进行分析，可以得出如下结论：如果要消除系统回声就要保证本地会议终端和远端会议终端只输出讲话者的音频信号给对方的会议终端，换句话说，本地或者远端音箱的声音不能进入会议终端的话筒。

让“本地或者远端音箱的声音不进入话筒”，听起来比较容易，但做起来很难，尤其是会议室面积比较大，不使用视频会议终端自带的话筒时，要满足这个要求就更难了。

回声消除芯片回声消除芯片是一种用于消除音频信号中的回声的技术。

它广泛应用于音频通信设备、会议系统、音乐录音等领域，有效提高音质和语音识别能力。

本文将介绍回声消除芯片的原理、应用和未来发展趋势。

回声是指音频信号在传输过程中被墙壁、地板等物体反射后再次传回麦克风。

这种回声会造成音质下降、语音混叠、对话困难等问题。

回声取消技术就是通过对原始音频信号和回音信号进行分析和处理，找出回声的原始成分，并将其从原始信号中消除。

回声消除芯片的主要原理是根据声音传播速度的不同，通过对输入信号进行实时分析并抵消回音信号。

具体步骤包括回声感知、回声模型建立、振幅和延时估计、回声抵消和误差控制等。

回声感知是指对输入信号和输出信号之间的相关性进行分析，确定回声的存在与否。

回声模型建立是指根据回声特点建立数学模型，用于对回声信号进行分析和抵消。

振幅和延时估计是指通过对回声信号进行时域和频域分析，估计回声信号的振幅和延时参数。

回声抵消是指根据振幅和延时参数对原始信号进行抵消，从而消除回声。

误差控制是指通过不断优化回声抵消算法，使得消除效果更加准确和稳定。

回声消除芯片的应用非常广泛。

首先，它可以应用于电话会议系统和语音通信设备中，提高语音质量和对话的清晰度。

其次，它还可以应用于音乐和录音设备中，消除因录音环境而产生的回声，提高音质效果。

此外，回声消除技术还可以应用于语音识别和语音控制系统中，消除回声对语音识别和控制的干扰，提高系统的可靠性和准确性。

目前，回声消除芯片已经取得了显著的进展，但仍存在一些挑战和改进的空间。

首先，回声消除芯片需要考虑不同环境条件下的回声特点，对于不同形状、材质的环境进行适应性处理。

其次，回声消除芯片需要提高对不同类型回声信号的适应性，比如近距离回声、远距离回声和多路径回声等。

另外，回声消除芯片还需要考虑实时性和系统复杂性的权衡，提高算法的效率和实用性。

未来，随着通信技术和音频处理技术的不断发展，回声消除芯片有望进一步提升性能。

⾳频算法speex中的aec分析以及解析算法原理： 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"#include "speex/speex_preprocess.h"#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <sys/types.h>#include <sys/stat.h>#include <fcntl.h>#define NN 128#define TAIL 1024int main(int argc, char **argv){FILE *echo_fd, *ref_fd, *e_fd;short echo_buf[NN], ref_buf[NN], e_buf[NN];SpeexEchoState *st;SpeexPreprocessState *den;int sampleRate = 8000;if (argc != 4){fprintf(stderr, "testecho mic_signal.sw speaker_signal.sw output.sw\n");exit(1);}echo_fd = fopen(argv[2], "rb");ref_fd = fopen(argv[1], "rb");e_fd = fopen(argv[3], "wb");st = speex_echo_state_init(NN, TAIL);den = speex_preprocess_state_init(NN, sampleRate);speex_echo_ctl(st, SPEEX_ECHO_SET_SAMPLING_RATE, &sampleRate);speex_preprocess_ctl(den, SPEEX_PREPROCESS_SET_ECHO_STATE, st);while (!feof(ref_fd) && !feof(echo_fd)){fread(ref_buf, sizeof(short), NN, ref_fd);fread(echo_buf, sizeof(short), NN, echo_fd);speex_echo_cancellation(st, ref_buf, echo_buf, e_buf);speex_preprocess_run(den, e_buf);fwrite(e_buf, sizeof(short), NN, e_fd);}speex_echo_state_destroy(st);speex_preprocess_state_destroy(den);fclose(e_fd);fclose(echo_fd);fclose(ref_fd);return0;} 命令: ./testecho speaker1.wav micin1.wav out1.wav 测试结果： 最新的speex的aec效果⾮常的好，超出了我的想象，回声消除效果不是⼀般的好，看来是speex更新了不少，因为⾃从2007年之后，speex很长⼀段时间都没有更新过代码。

基于MCU的AEC算法实现较之传统电话，VoIP语音质量较差。

影响因特网语音质量的关键因素之一是回声。

要提高因特网的语音质量，就必需在语音传输的过程中举行回声消退的处理。

AEC是基于自适应算法、可被应用于VoIP的回声消退技术。

本文用于AEC算法实现与讨论的硬件平台足以公司的MCF5235为核心的开发板。

MCF523x系列是以带有增加型乘加运算单元(eMAC)的ColdFire V2内核为核心，同时结合了增加型时序处理单元(eTPU)和10／100M以太网多媒体通道控制模块(MAC)的，具有强大的数据处理能力和丰盛的接口，能够满足VoIP电话终端对于数据处理速度以及刚络通信平安性的要求。

回声消退器介绍声学回声消退原理AEC是以扬声器信号与由它产生的多路径回声的相关性为基础，建立远端信号的语音模型，利用它对回声举行估量，并不断修改的系数，使得估量值越发靠近真切的回声。

然后，将回声估量值从话筒的输入信号中减去，从而达到消退回声的目的。

声学回声消退器的结构l所示。

y(n)代表远端语音信号，r(n)代表回声，x(n)是近端语音信号。

近端信号x(n)叠加了回声信号r(n)。

对同声消退器来说，将远端信号作为一个参考信号，自适应滤波器用它来产生回声的估量值r'(n)，从近端带有回声的语音信号中将r'(n)减去，估量出近端输出信号μ(n)。

在近端没有说话的状况下，即当x(n)=0时，μ(n)为回声的残差信号e(n)。

e(n)的计算方程为：此时，回声的残留信号的抱负值应为0。

自适应FIR滤波器在声学回声消退器里，横向结构的自适应滤波器通过采纳参考信号来产生回声的副本，假如这个横向结构的自适应滤波器的转换函数与回第1页共3页。

语音通讯系统中的消噪，消回音技术-富迪FMXX系列消噪芯片介绍美国fortemedia富迪的专业语音消噪芯片。

富迪的专业消噪芯片在全球一直处于领先地位，优异的性价比是众多产品设计公司及生产企业的明智选择。

富迪最开始是从回声消除做起。

逐步转入噪声压制研究。

富迪消回音产品功能：一，回声消除（AEC）在便携式语音通讯产品中，由于产品体积小，话筒和喇叭的位置靠的很近，（例如：手机在免提通话（HAND FREE）时）回声干扰是一个比较突出的问题。

这里需要区分的另一种类似回声的表现形式，即卡拉OK，或歌厅中，唱歌时，话筒靠近喇叭时产生噪声，那不属于回声，正确讲是属于自激啸叫（声反馈），即本身的话筒声音到喇叭时，喇叭把声音又传回话筒，再循环引起。

如果是象这种产品的应用，则只能是考虑用声音萃取技术，把喇叭过来的声音进行压制，而达到目的。

二，噪声压制（NS--NOISE SNPPRESION）由于噪声内也包含语音，所以只能用压制的方式，而不是消除（习惯称作消噪，消回音），把语音之外的噪声减小。

按噪声的不同总的了分类为：A：稳态噪声。

即有规律的声音。

如持续的风声，马达声，电机运转声。

一般来说这类噪声固定压制20DB，如压制太多，则人声也会被损害。

相比之下，这类噪声处理很多公司可以做，也比较容易处理。

B：非稳态噪声。

无规律，不可预测突发的声音，如人声，机器声，嘈杂声，这类噪声的处理也是富迪的特色之处。

富迪定义这个技术的名称为：语音萃取（正式推广的用词）。

之前一直是采用拾音束来宣传形容，但在其他品牌非议和攻击下容易做为一个缺点来定位，所以，正式宣传不采用拾音束的词句来形容。

但这项处理技术在免提状态下是无效的，也不可实现，只有用在个人通讯方式才有作用，即类似手机贴在嘴边打那种形式。

由于个人通讯方式也会存在不同的操作，如手机拿持的方式，和手机与使用者的位置，会产生效果上的差异和误解，所以富迪在产品新一代处理方式中有补充这个问题的地方，即在语音萃取方式上再加上自自适应处理，处理效果随噪声级别的增加而不同萃取方式。

回声消除技术--整理编１引⾔在语⾳通信中，有⼀个很影响通话质量的因素就是回声。

回声就是指说话者通过通信设备发送给其他⼈的语⾳⼜重新⼜回到⾃⼰的听筒⾥的现象。

回声会对说话者产⽣严重的⼲扰，必须想办法消除。

⼀般，回声分为两种，即“电路回声”和“声学回声”。

“电路回声”可以通过硬件设备的合理设计⽽消除，在此不作讨论。

最复杂和最难消除的应该是所谓的“声学回声”。

“声学回声”是指远端⽤户的声⾳从听筒出来以后，经过空⽓或其他的传播媒介传到近端⽤户的话筒，再通过话筒录⾳后⼜重新传到远端⽤户的听筒中形成的回声。

当近端⽤户的放⾳⾳量⽐较⼤⽽录⾳设备和放⾳设备距离⽐较近时回声尤其明显。

“声学回声”受近端⽤户环境的影响，可能产⽣多路回声，包括直接回声和反射回声，各个回声的路径不同，延迟也就不同，因⽽难以消除。

２声学回声消除器对于声学回声消除，常见的消除算法有２类，即回声抑制（acoustic echo suppression）算法和声学回声消除（acoustic echo cancellation）算法。

回声抑制算法是较早的⼀种回声控制算法。

回声抑制是⼀acoustic echo suppression种⾮线性的回声消除。

它通过简单的⽐较器将准备由扬声器播放的声⾳与当前话筒拾取的声⾳的电平进⾏⽐较，如果前者⾼于某个阈值，那么就允许传⾄扬声器，⽽且话筒被关闭，以阻⽌它拾取扬声器播放的声⾳⽽引起远端回声。

如果话筒拾取的声⾳电平⾼于某个阈值，扬声器被禁⽌，以达到消除回声的⽬的。

由于回声抑制是⼀种⾮线性的回声控制⽅法，会引起扬声器播放的不连续，影响回声消除的效果，随着⾼性能的回声消除器的出现，回声抑制已经很少有⼈使⽤了。

声学回声消除算法（AEC）是对扬声器信号与由它产⽣的多路径回声的相关性为基础，建⽴远端信号（s(n)）的语⾳模型，利⽤它对回声进⾏估计（e`(n)），并不断地修改滤波器的系数，使得估计值更加逼近真实的回声（e(n)）。

回声消除原理范文回声消除是一种音频信号处理技术，旨在减少或消除由于距离、反射、传播延迟等原因导致的回声现象。

回声通常是由扬声器输出的音频信号在环境中反射后再次被麦克风捕捉到的结果，这会导致听到的声音混入原始声音中，降低音频质量和听觉体验。

1.回声检测：回声检测的目标是确定回声信号在接收端麦克风中的存在和强度。

这个过程通常使用冲激响应（impulse response）来估计回声信号。

冲激响应是扬声器信号与环境反射后到达麦克风的系统响应。

首先，需要发送一个特殊的信号（如抵消序列），该信号包含一组已知的用于检测回声的冲激，通过扬声器播放到环境中。

然后，通过麦克风接收到的信号与已知信号进行相关分析，以识别回声信号的存在和强度。

回声检测可以帮助区分原始音频信号和回声信号，并为下一步的回声补偿提供基础。

2.回声补偿：回声补偿的目标是通过采取适当的信号处理方法，抑制或消除回声信号。

这可以通过减小扬声器音频信号中与回声相关的响应来实现，或者在接收端麦克风信号中添加反相的回声信号。

常见的回声消除方法包括：-自适应滤波器：自适应滤波器可以根据回声信号和麦克风信号之间的差异来动态地调整滤波器系数，以减小回声干扰。

这种方法依赖于扬声器信号和麦克风信号之间的相关性。

自适应滤波器可能会根据回声信号的特性进行快速迭代调整，以提供更好的回声消除效果。

- 预测滤波器：预测滤波器通过建立回声信号和麦克风信号之间的动态模型，对预测的回声信号进行后续减小。

通常采用递归最小二乘（recursive least squares，RLS）算法来估计回声路径的特性，并根据实时输入信号进行滤波。

-双向通信：双向通信方法通过同时处理扬声器播放的音频信号和麦克风接收到的信号，以更好地消除回声。

这种方法可以根据已有的回声模型，将麦克风信号中的回声成分与音频信号中的回声成分进行匹配，以实现更精确的回声消除。

需要注意的是，回声消除并非完美无缺的技术，仍然存在一些挑战和限制。

网络语音通话运用了哪些技术？当我们使用像Skype、QQ这样的工具和朋友流畅地进行语音视频聊天时，我们可曾想过其背后有哪些强大的技术在支撑？本文将对网络语音通话所使用到的技术做一些简单的介绍，算是管中窥豹吧。

一、概念模型网络语音通话通常是双向的，就模型层面来说，这个双向是对称的。

为了简单起见，我们讨论一个方向的通道就可以了。

一方说话，另一方则听到声音。

看似简单而迅捷，但是其背后的流程却是相当复杂的。

我们将其经过的各个主要环节简化成下图所示的概念模型：这是一个最基础的模型，由五个重要的环节构成：采集、编码、传送、解码、播放。

1. 语音采集语音采集指的是从麦克风采集音频数据，即声音样本转换成数字信号。

其涉及到几个重要的参数：采样频率、采样位数、声道数。

简单的来说：采样频率，就是在1秒内进行采集动作的次数；采样位数，就是每次采集动作得到的数据长度。

而一个音频帧的大小就等于：（采样频率×采样位数×声道数×时间）/8。

通常一个采样帧的时长为10ms，即每10ms的数据构成一个音频帧。

假设：采样率16k、采样位数16bit、声道数1，那么一个10ms的音频帧的大小为：（16000*16*1*0.01）/8 = 320 字节。

计算式中的0.01为秒，即10ms。

附：可以参考了解语音视频采集组件MCapture相关介绍及 Demo源码与SDK下载。

2. 编码假设我们将采集到的音频帧不经过编码，而直接发送，那么我们可以计算其所需要的带宽要求，仍以上例：320*100 =32KBytes/s，如果换算为bits/s，则为256kb/s。

这是个很大的带宽占用。

而通过网络流量监控工具，我们可以发现采用类似QQ等IM软件进行语音通话时，流量为3-5KB/s，这比原始流量小了一个数量级。

而这主要得益于音频编码技术。

反馈抑制算法及软件设计2014年1月15日目录1 背景与意义 (1)2 技术现状 (2)3 反馈抑制原理 (3)4 研究内容及技术方案 (5)4.1 方案一 (5)4.2 方案二 (7)4.3 方案三 (10)5 具体实施 (11)5.1 方案一 (11)5.2 方案二 (15)5.3 方案三 (16)1 背景与意义无论是剧场、会议厅、体育比赛场馆，还是卡拉OK演唱等各种类型的扩声系统都会遇到声音反馈引起的啸叫。

在扩声系统中,由于同时使用了扬声器和麦克风，普遍存在声反馈现象。

声反馈是指由扬声器系统发出的声音又返回到传声器的现象，声音可能通过不同的途径返回到传声器，与传声器的输入信号叠加，当相位相同即产生更强的输入信号进入系统，同时产生更强的输出信号，反馈到传声器，会引起扩声系统的自激震荡。

在室外扩音，声反馈主要由扬声器的直达声引起; 在室内扩音，声反馈除扬声器的直达声外，还有室内声场中来自各壁界面的反射声。

在传声器和扬声器同处在距离较近的现场才存在声反馈的问题; 在录音和还音系统中传声器和扬声器不在同室，不具备产生声反馈的条件; 在电影还音系统中扬声器距传声器很远，也不可能发生声反馈。

由于声反馈的存在，会使最终的声场频响特性不好，产生梳状滤波器效应；当这种反馈满足振荡条件时将产生啸叫现象，并且可以在很多个频率点产生啸叫。

最简单的抑制方法是减少增益，但是也降低了扩声系统的效率。

声反馈现象一旦发生，轻者会造成传声器通路音量无法调大，调大后啸叫非常严重，对现场演出造成恶劣的影响，或传声器声音开大后出现声音振铃现象（即位于声反馈临界点时传声器声音的尾音现象），声音存在混响感，破坏音质，重者导致音箱或功率放大器由于信号过强而烧毁。

声反馈对扩音系统的影响主要有以下四点：( 1) 声反馈会使声场产生梳状滤波器效应，直接破坏扩音系统的频率响应，严重影响系统音质。

( 2) 在一定条件下，自激现象可引起多个频率点产生啸叫，破坏系统的稳定性。

杰理回声消除算法-回复什么是杰理回声消除算法？杰理回声消除算法（Jeli Echo Canceling Algorithm）是一种数字信号处理算法，主要用于在语音通信中消除回声。

回声是由于声音在传输过程中遇到障碍物或者反射面而产生的，如果不进行处理，回声会对语音通信质量造成严重的影响。

为什么需要杰理回声消除算法？在语音通信中，回声是一个常见的问题。

当我们打电话或进行视频会议时，我们经常会听到自己的声音通过对方的麦克风反馈给我们。

这种回声会干扰我们的听觉，使通信变得困难。

回声消除算法可以有效地解决这个问题，提高语音通信的质量和清晰度。

回声消除算法的原理是什么？杰理回声消除算法的原理是基于自适应滤波器的原理。

它通过分析音频信号中的回声和听到的声音，找到相似的模式和特征，然后进行修正，以减少回声的影响。

具体而言，该算法分为两个步骤：回声检测和回声取消。

回声检测的目的是确定回声的特征和模式。

首先，算法会通过麦克风获取原始音频信号，并通过扬声器播放出去。

然后，算法会分析从麦克风获取的回声信号，并与原始音频信号进行比较。

通过比较两个信号的波形和频谱特征，算法可以确定回声的存在和特征。

回声取消的目的是根据回声的特征对声音信号进行处理，以减少回声的影响。

回声取消算法会通过自适应滤波器对声音信号进行处理，根据回声特征调整滤波器的参数。

这样，当声音通过扬声器播放时，滤波器可以实时地消除回声，使得听到的声音更加清晰。

杰理回声消除算法的应用前景如何？杰理回声消除算法在语音通信领域有着广泛的应用前景。

它可以应用于电话、视频会议、语音识别等领域，提高语音通信的质量和效果。

在电话通信中，杰理回声消除算法可以使电话通话更加清晰，减少回声的干扰。

在视频会议中，该算法可以消除麦克风和扬声器之间的回声，使得会议参与者能够更清晰地听到对方的声音。

在语音识别领域，回声消除算法可以提取出清晰的语音信号，提高语音识别的准确性。

与传统技术相比，杰理回声消除算法具有许多优势。

回声消除几种常用的算法比较在音频信号处理中，回声消除是一项重要的任务，旨在从一个录音信号中消除由反射引起的回声。

回声消除是一项复杂的任务，需要各种算法和技术来实现。

下面将介绍几种常用的回声消除算法，并进行比较。

1.自适应滤波算法自适应滤波算法基于自适应滤波器的原理，它通过建立一个与回声路径相似的模型，并通过最小化误差信号的均方根误差来调整滤波器的系数。

自适应算法可以有效地抑制回声，但对于一些环境条件下的不完善回声模型可能会存在问题。

2.频域延迟估计算法频域延迟估计算法是一种通过分析频域特征来估计回声延迟的方法。

它基于信号的频谱分析，通过计算信号的相位差来确定回声延迟，并使用延迟滤波器来减少回声。

这种算法对于短延迟的回声效果很好，但对于长延迟的回声可能不太有效。

3.时域延迟估计算法时域延迟估计算法是一种通过分析时域特征来估计回声延迟的方法。

它基于信号的时域采样，通过寻找信号的最佳匹配点来确定回声延迟，并使用延迟滤波器来消除回声。

这种算法对于各种延迟情况都比较有效，但计算复杂度较高。

4.双麦克风阵列算法双麦克风阵列算法基于两个麦克风的录音信号，通过分析两个麦克风之间的差异来估计回声延迟，并使用延迟滤波器来消除回声。

这种算法对于近距离的回声消除效果最好，但对于远距离的回声消除效果较差。

5.混合滤波器算法混合滤波器算法是一种将前面几种算法进行结合的方法，它通过结合自适应滤波器、频域延迟估计以及时域延迟估计等多种技术来进行回声消除。

这种算法可以根据具体情况自适应地选择最合适的方法进行回声消除，从而提高消除效果。

在实际应用中，不同的回声消除算法适用于不同的场景和情况。

例如，在会议室或演播室等环境中，双麦克风阵列算法可能表现最佳，而在远程通信或音频会议等应用中，混合滤波器算法可能更适用。

总的来说，回声消除是一个复杂的音频信号处理任务，需要综合考虑信号的频域和时域特征，选择合适的算法进行处理。

不同的算法有各自的优缺点，因此在实际应用中需要根据具体情况选择最适合的算法来进行回声消除。