当前位置：文档之家 › 利用AEC(回声消除算法)实现TTSBarge-In(提示音打断)

利用AEC(回声消除算法)实现TTSBarge-In(提示音打断)

  • 格式：docx
  • 大小：21.02 KB
  • 文档页数：3

利用AEC（回声消除算法）实现TTS Barge-In（提示音打断）和Music Barge-In（音乐打断）功能

1. Music Barge-in 功能概述

1.1 什么是 Barge-in 通常，大部分语音识别的应用有个比较大的缺陷，就是如果当时设备在播放 的时候，由于此时设备 Speaker 同时在发出声音，声音会不可避免的传入到 麦克风里面，此时麦克风拾取的 audio 数据混杂了用户说出的命令和

Speaker 的回声，识别引擎已经不能很好的从中分辨需要识别的命令，导致 此时识别的效果大打折扣，用户的体验下降厉害。从而很多的语音识别场景 很不完整，比如新闻/邮件的朗读，音乐的播放，当用户通过语音指令要求 系统去朗读邮件/新闻或者是播放音乐的时候，却不能通过语音去停止，必 须通过手工去停止。

云知声的语音打断技术，也称为 barge-in，能有效的解决这个问题，在播放 的同时能够用语音进行打断，从而获得更好的用户体验。

1.2 Barge-in 关键技术描述

在 Barge-in 里使用的关键技术 AEC(Acoustic Echo canceling)叫回声消除技术， 这项技术最早起源于电话通话和 VOIP 的发展，基本原理和步骤是

1. 原始声音被采样，做为回声消除参考

2. 麦克风拾取语音输入.

3. 针对直接路径和反射路径建模

4. 语音输入和原始声音,相关分析(起始的延时和比对窗口 )

5. 自适应滤波器降噪处理.

云知声的 AEC 算法， 在能迅速的进行回声 消除处理的同时尽量保证原始信号不失真能被识别引擎有效的处理。

1.3 TTS Bargein 和 Music Barge-in 的区别

根据播放场景的不同， 云知声的 Barge-in 有两种方式，一种是 TTS Barge-in, 另一种是 Music Barge-in。

TTS Barge-in 是指应用在播放语音合成内容的时候能够打断，这个时候因为 应用自身在播放 TTS，应用完全知道 Speaker 正在播放 Audio 的数据，根据

TTS 播放的 Audio 做为回声消除的参考，做相关性算法计算将麦克风数据和 参考数据进行对齐，如果能够对齐成功后面就可以使用 AEC 模块去进行回声 消除处理。所有的算法处理可以由应用层全部完成。

Music Barge-in 则困难得多，因为 app 不知道原始的 audio 数据，没有参考 数据，也就无法进行回声消除。

1.4 Music Barge-in 实现的机会与挑战

如果上层应用能有可能获取 Speaker 播放的内容，问题就可以迎刃而解了。 事实上因为 Speaker 和麦克风都在同一个设备上， 上层应用还是有机会能获得送 给

Speaker 的 audio 数据的， 为了达到良好的效果，我们还需要 audio 能够 保证 2

点。

1. App 在接收到麦克风 audio 数据的同时能连续不断的获取 Speaker 的

数据。

2. 麦克风采样的数据和从底层获取的 Speaker 的 audio 数据要保证同步，

两者的时延必须严格的控制在 2ms 以内。 要达到上面的 2 个目标， 云知声需要和客户紧密的配合进行的深度合作。

2. 云知声软件Music barge-in 的实现概述

前面说过，对 Music BargeIn 功能来说，我们主要原理是 AEC模块提供了回 声消除算法去消除麦克风里面的回声以达到比较好的识别效果。 我们具体的实现过程是这样的。

1. 应用程序打开录音设备进行录音的同时应该有能力同步获取 Speaker

的音频数据，这是做为回声消除算法工作的基础。

2. 为了算法的有效工作， Speaker 的数据和 Microphone 的数据应该对齐， 组织在一起做为一路数据的多个 channel 交给AEC

3. 算法本身对 Speak 和 microphone 数据要求，两路音频数据的时差要

控制在 2 毫秒以内。 为了保证以上的要求，我们可以临时借用 Android

现成的立体声录音的功能， 通常情况下，因为系统只有一个麦克风，所以当我们调用立体声录音的时候， 左右声道的数据是完全一致没有任何差别的，在 Music Barge-in 的时候我们 会启动双声道的 Microphone 录音,录音开始的同时，采集一个声道 audio 包 给 Microphone 的时候同时从把给 Speaker 的包放入 Microphone 的另外一个 声道。然后依次一直进行下去，一直到录音的停止。 由于立体声录音的特性， 可以保证应用在录音的同时有能力同步的获取 Speaker 的数据。

3. Music barge-in 技术实现的说明

我们推荐采用修改 Linux driver 层或者通过修改IIS引线去获取 Speaker

的 audio。 因为只有在 Linux Driver 层或者IIS最接近 Codec 硬件，而且通常情况下，录音和播 放是同样的 Codec 芯片所以会采用相同的采样率

(例如 48K，根据不同的

Codec 方案而定)， 所以我们期望在同一个采样周期里面，送给 Speaker

的audio 包和从 Microphone 取得的 Audio 包应该是对齐的，不会有时差。 这 是取得良好性能的关键，之前纯上层的 TTS Barge In 方案有延时的原因就是 要通过软件算法去尝试对齐，这是一个很耗时的运算。 整个

barge-in 的流程如下

1. 上层应用打开录音设备，要求系统进行双声道立体声录音。 2. Linux driver或者IIS芯片 在收到上层的调用之后，进行录音。

3. Linux driver 或者IIS芯片每次在收到麦克风来的 Audio 数据，放入左声道。

4. 同时把将要送给 Speaker 的数据，填入到右声道。

5. 上层应用收到双声道的数据，分离成两路数据。

6. 两路数据分别进行重新采样转换成 16K 的数据流。

7. 两路转换之后的音频数据流交给 AEC 做回声消除。

8. 回声消除之后的音频流送给引擎去进行识别。

4. 双方配合开发建议 我们客户功能开发过程有如下的建议。

1. 云知声介绍 Music Barge-in 实现原理

2. 客户内部评估能否从 Linux driver 层录音的同时获取 Speaker 数据。或者修改IIS取得speaker数据

3. 确定可行之后，可以完成一个 Linux 的小程序，在录音的同时将录音和Speaker 的数据同时分开保存成不同的 pcm 格式的文件给云知声评估

4. 云知声内部对两个文件进行评估，确定时延是否符合 2ms 的要求。

5. 云知声确认满足时延要求之后，客户开展 driver 层的修改实施工作。

6. 云知声同步进行测试程序的开发。

7. 实施完成，双方进行联调测试，看看打断效果。

8. 功能的进一步修改和完善。

5. 其他补充建议

•客户必须确保自动的切换，也就是音乐播放结束之后，确保右声道立刻 填充空数据。

•为了避免对 Android 系统本身功能产生影响。建议对 Android 系统做一 定的扩充，增加新的 AudioSource 如下：

android.media.MediaRecorder.AudioSource.VOICE_RECOG_UNISOUND_MUSIC_BARGE_IN =

11

合集下载

tts语音合成原理和流程

tts语音合成原理和流程

tts语音合成原理和流程

TTS（Text-to-Speech）语音合成技术是通过将文本转化为人工语音的过程。其主要原理是通过语音合成引擎将输入的文字转化为声音。下面是TTS语音合成的一般流程：

1. 文本预处理：对输入的文本进行预处理，包括拆分句子、词性标注、语法分析等。

2. 音素转换：将文本中的每个单词转化为对应的音素，音素是语音的最小单位，是构成语音的基本元素。

3. 音素拼接：将转换后的音素按照一定规则进行拼接，形成连续的音频流。

4. 声音合成：使用声音合成引擎，根据音素序列生成相应的语音波形。

5. 合成后处理：对合成出的语音进行后期处理，包括音量调整、语速控制、音色优化等。

6. 输出语音：将合成后的语音输出为音频文件或者直接播放出来。

整个流程的目标是通过模拟人类发声的过程，将输入的文本转化为自然流畅的人工语音，以便进行听觉交流。TTS技术在语音助手、语音导航、语音学习等领域有着广泛的应用。

tts语音合成原理

tts语音合成原理

tts语音合成原理

TTS语音合成原理

一、概述

TTS（Text-to-Speech）语音合成技术是一种将文本转换为语音的技术。通过对输入的文本进行自然语言处理和声学模型建模，最终生成与人类语言相似的语音。TTS技术在人机交互、智能客服、智能家居等领域有广泛应用。

二、自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是TTS技术的基础。它包括分词、词性标注、句法分析等步骤，目的是将输入的文本转换为计算机可以理解和处理的形式。

1. 分词

分词是将连续的文本划分为一个个离散的单元，即词。中文分词需要考虑词汇歧义和新词发现等问题。

2. 词性标注

词性标注是给每个单词打上其所属的词性标记，如名词、动词等。它能够帮助计算机更好地理解句子结构和意思。

3. 句法分析

句法分析是对句子进行结构化分析，确定其各部分之间的关系。这一步骤可以帮助计算机更好地理解句子的意思和语法结构。

三、声学模型

声学模型是TTS技术的核心部分，它决定了最终生成的语音质量和流畅度。声学模型可以分为联合模型和分离模型两种。

1. 联合模型

联合模型是将文本和语音特征一起建模，直接将文本转换为语音。它的优点是生成速度快，缺点是需要大量数据进行训练，并且难以处理生僻词和新词。

2. 分离模型

分离模型是将文本和语音特征分别建模，先将文本转换为中间表示形式，再将中间表示形式转换为语音。它的优点是可以处理生僻词和新词，并且可以在不同语种之间进行转换。

四、合成过程

TTS技术的最后一步是将文本转换为声音。这一步骤包括基频提取、谐波加噪、声码器等步骤。

1. 基频提取

基频提取是指从人类声音信号中提取出其基频信息。基频信息决定了人类声音的音高。

2. 谐波加噪

谐波加噪是指通过对基频信号进行加权重构出语音信号。这一步骤可以使语音更加自然流畅。

3. 声码器

声码器是将文本转换为声音的核心部分。它通过对基频信号和语音特征进行处理，生成与人类语言相似的声音。

回声消除芯片

回声消除芯片

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。首先，利用深度学习和人工智能等技术，可以提高回声检测和建模的精确性和自适应性。其次，利用更高性能的处理器和硬件平台，可以提高回声消除算法的计算能力和实时性。此外，结合其他音频处理技术，如降噪、增益控制等，可以进一步改善音质和语音识别的性能。

回声抑制器工作原理

回声抑制器工作原理

回声抑制器工作原理

引言：

回声抑制器是一种常见的音频信号处理器，用于减少音频信号中的回声。在电话会议、语音通信和音频录制等场景中，回声是一个常见的问题，会影响语音的清晰度和可理解性。回声抑制器的工作原理是通过分析输入信号和输出信号之间的差异，识别并消除回声信号，从而提高音频的质量。本文将详细介绍回声抑制器的工作原理及其相关技术。

一、回声产生的原因

回声是由于音频信号在传输过程中遇到的反射而产生的。当我们在一个封闭的房间里说话时，声音会被墙壁、家具等物体反射，一部分反射声音再次回到我们的耳朵，形成回声。在电话通信中，回声是由于话筒接收到的扬声器输出的信号再次传回到对方的扬声器产生的。

二、回声抑制器的基本原理

回声抑制器的目标是减少或消除回声信号，使得接收到的音频信号更加清晰。其基本原理是通过识别回声信号并将其与输入信号进行相消，从而达到抑制回声的效果。

1. 回声检测

回声抑制器首先需要检测回声信号。它通过分析输入信号和输出信号之间的差异来判断是否存在回声。一般来说，回声抑制器会通过对输入信号进行采样并与输出信号进行比较，从而判断是否存在回声。

2. 回声消除

一旦检测到回声信号，回声抑制器就会采取相应的措施来消除回声。最常用的方法是使用自适应滤波器。自适应滤波器会根据回声信号的特征自动调整滤波器的参数，以便尽可能地消除回声信号。它通过对输入信号进行处理，生成一个与回声信号相反的信号，从而在输出信号中消除回声。

3. 回声回路

为了更好地抑制回声，回声抑制器通常还会建立一个回声回路。回声回路会将输出信号中的一部分作为反馈信号输入到输入信号中，从而进一步抑制回声。回声回路通常会根据输入信号和输出信号之间的差异来调整反馈信号的参数，以实现更好的抑制效果。

三、回声抑制器的实现技术

在实际应用中，回声抑制器往往需要结合多种技术来实现更好的效果。

1. 自适应滤波器

自适应滤波器是回声抑制器中最常用的技术之一。它可以根据回声信号的特征自动调整滤波器的参数，从而实现更好的回声抑制效果。