AEC回声原理及消除
高保真IP指挥调度系统关键技术应用
高保真IP 指挥调度系统关键技术应用牛晓华1，袁素华2（1.北京跟踪与通信技术研究所，北京100094；2.广州智讯通信系统有限公司，广东广州510310）收稿日期：2021-03-160引言指挥调度系统[1]是实现组织指挥、协同会商及信息沟通的专用特种通信系统，目前已经广泛应用在交通、电力、消防及应急救险等多个行业和领域，主要用于保障各相关单位及人员迅速、准确、不间断地指挥调度、业务协调及协同通信，确保任务组织实施全过程中各项指令和各项工作按计划按步骤、按流程顺利实施，确保各级组织实施指挥调度顺畅高效。
高保真IP 指挥调度系统是在继承传统话音指挥调度系统的体系架构和业务应用模式的基础上，为更好地提升调度话音业务质量，满足未来指挥调度业务需求而研制的新一代话音指挥调度系统，以群为基本使用单位，以通播扬声为基本调度功能，通过群与群之间的级连，实现上级用户对下级用户基于主叫控制方式的点到多点的通播和会议模式。
1系统组成高保真IP 指挥调度系统由调度主机、操作维护控制台和调度单机组成[2]，系统组成如图1所示。
调度主机是高保真IP 指挥调度系统的核心设备，由公共控制模块和业务模块组成，2个模块以功能板卡的形态插入调度主机，其中公共控制模块内集成了会议控制、时隙交换、网络交换及会议混音功能，并通过冗余控制模块实现主、备公共控制模块的冗余热备份切换；业务模块包含实现系统业务功能的各种板卡，主要实现调度单机等终端设备的接入、用户发话电平信号采集及分发、多个调度群之间的级联和多个主机间的中继通道互联互通等。
操作维护控制台为用户提供可视化的人机交互界面，用户通过操作维护控制台提供的系统操作界面，将各种调度指令发送给调度主机，调度主机执行相应的指令，对调度单机等终端设备进行各项调度功能及话音控制，并将终端设备的当前状态返回给操作维护控制台进行反馈和集中显示。
调度单机作为用户终端设备直接面向用户使用，一方面采集模拟话音信号，经过音频编码算法转换为IP 话音包，通过IP 网络发送至调度主机。
详解低延时高音质：回声消除与降噪篇
详解低延时⾼⾳质：回声消除与降噪篇在实时⾳频互动场景中，除了我们上⼀篇讲到的编解码会影响⾳质与体验，在端上，降噪、回声消除、⾃动增益模块同样起着重要作⽤。
在本篇内容中我们将主要围绕回声消除和降噪模块，讲讲实时互动场景下的技术挑战，以及我们的解决思路与实践。
回声消除的三⼤算法模块优化在语⾳通信系统中，回声消除（Echo Cancellation）⼀直扮演着核⼼算法的⾓⾊。
⼀般来说，回声消除的效果受诸多因素的影响，包括：声学环境，包括反射，混响等；通话设备本⾝声学设计，包括⾳腔设计以及器件的⾮线性失真等；系统性能，处理器的计算能⼒以及操作系统线程调度的能⼒。
声⽹回声消除算法在设计之初，就将算法性能、鲁棒性和普适性作为最终的优化⽬标，这⼀点对于⼀个优秀的⾳视频 SDK 来说⾄关重要。
⾸先，回声是怎么产⽣的？简单来讲，就是你的声⾳从对⽅的扬声器发出，这个声⾳⼜被他的麦克风给收录了进去，这个被麦克风收录的声⾳⼜传回到你这⼀端，你就听到了回声。
为了消除回声，我们就要设计⼀个算法将这个声⾳信号从麦克风信号中去除掉。
那么声学回声消除模块（AEC, Acoustic Echo Cancellation）是如何消除回声的呢？具体的步骤见如下简图所⽰：第⼀步需要找到参考信号/扬声器信号（蓝⾊折线）跟麦克风信号（红⾊折线）之间的延迟，也就是图中的 delay=T。
第⼆步根据参考信号估计出麦克风信号中的线性回声成分，并将其从麦克风信号中减去，得到残差信号（⿊⾊折线）。
第三步通过⾮线性的处理将残差信号中的残余回声给彻底抑制掉。
与以上的三个步骤相对应，回声消除也由三个⼤的算法模块组成：延迟估计（Delay Estimation）线性⾃适应滤波器（Linear Adaptive Filter）⾮线性处理（Nonlinear Processing）其中「延迟估计」决定了AEC的下限，「线性⾃适应滤波器」决定了 AEC 的上限，「⾮线性处理」决定了最终的通话体验，特别是回声抑制跟双讲之间的平衡。
AEC回声原理及消除
AEC Automatic Echo Cancellation 自动回音消除“回音”是通讯产品及配件在实际使用的过程中，时常遇到的问题。
客观地说，无论模拟式通讯、还是数字式通讯，在使用过程中，都一定存在回音的现象。
因此，回音消除器产品成为了通讯业至今不息的论题。
在设计一款“回音消除”产品、或者模块化电路的时候，设计人员首先要了解“回音”产生的机理，而后从实际的条件入手，选择适合的产品方案。
以下所讨论的，仅限于视频会议行业常规的使用条件下的产品。
回音的产生回音的产生，最早是人们在一个空旷的峡谷中喊话，会多次听到自己的声音，这种现象是“声学回音”，指声源产生后，声波在某个物体的表面得到发射，形成“二次声源”，如果声波得到多次的反射，就会形成在峡谷中喊话的效果了。
中国北京天坛回音壁就是人为地采用了这种回音原理，建造出的历史景点。
在电话出现后，人们又发现，在通话过程中，会在一定的短暂延时之后，听到自己说的话。
这种回音现象，我们称之为“网络回音”，特别是采用两线式的电话系统，在两条铜线上要承载双向的语音信号，在电波延时后，就会出现“二次信号”了。
通讯中的回音，如果造成“多谐波”，就会发生“自激啸叫”，影响通讯效果。
但是在电话通讯中，一定水平的“网络回音”是有利于通话双方的沟通感觉。
目前的视频会议行业中所讨论的回音，同时包含了电路的信号延时产生的侧音和会场环境造成的声学回音两种因素，主要是由于声学回音Acoustic Echo造成，在下图中，解释了产生的原因：在通讯中，远端用户和本端用户形成了通讯的环路（Loop），一个双向的通信线路组成了一个封闭的环路。
图中所示：远端用户的语音信号经过话筒的采集后，以数据信号的方式通过通信线路传递到本端设备，通过扬声器播放出来；播放出来的声音和本端用户讲话的声音同时进入话筒，形成混合信号，再通过通信线路传递给远端用户。
经过这样的过程，远端用户从其扬声器中听到的声音信号包括了本端用户讲话的声音和自己讲话的声音，即形成“回音”。
AEC回声原理及消除
AEC回声原理及消除AEC的原理基于自适应滤波算法，通过分析音频信号的特征以及不同采样时刻的音频数据来估计回声路径，并产生一个和回声相等但振幅相反的信号进行抵消。
AEC通常由以下几个步骤组成：1.回声路径估计：AEC首先通过麦克风接收到的扬声器声音和自己已经发出的声音来估计回声路径。
估计过程中会考虑声音传播的时间延迟、衰减以及声音频率响应等因素。
2.回声抵消：根据回声路径估计的结果，AEC生成一个与回声相等但振幅相反的信号，通过扬声器输出，从而抵消回声。
3.双向滤波：为了进一步提高抵消效果，AEC还采用双向滤波器对输入信号和输出信号进行处理。
双向滤波器可以提高回声抵消的效果，并减少对输入信号的颜色损失。
4.自适应更新：由于回声路径可能会随着时间的变化而改变，AEC需要通过自适应更新来适应回声路径的变化。
通过监测输入信号和输出信号之间的差异，AEC可以动态地更新滤波器参数，以实时调整回声抵消的效果。
为了进一步提高AEC的效果，还可以结合其他技术和算法，如噪声抑制、立体声处理等。
噪声抑制可以削弱环境噪声对回声抵消的影响，提高回声的辨识度；立体声处理可以更好地分离扬声器和麦克风之间的声音，进一步提升回声抵消的效果。
尽管AEC技术已经相对成熟，但仍然存在一些挑战和限制。
首先，AEC需要高性能的处理器和存储资源，以实时处理音频信号并更新滤波器参数。
其次，AEC的效果受到回声响应的影响。
如果回声路径非常复杂或时间延迟较大，AEC可能无法完全消除回声，从而影响通信质量。
此外，AEC还可能将非回声信号误判为回声，从而导致输出信号的失真。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的AEC参数和算法，以平衡回声抵消和信号失真之间的关系。
视频会议室之回声消除
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。
aec 原理
aec 原理
AEC（自动曝光控制系统）原理是利用反馈机制，检测接收转换介质的表面剂量，如果达到预设剂量要求，就停止曝光。
这样，系统不管路径上如何衰减，只管达到接收转换介质的X线剂量是否达到预设值即可，从而确保X
线的接受转换介质接收到的X线剂量相对恒定，有利于影像质量的稳定控制。
此外，AEC也指声学回声消除技术，主要分为基于DSP等实时平台的回声
消除技术和基于Windows等非实时平台的回声消除技术。
声学回声消除技术主要是通过自适应建模滤波器来消除扬声器播放的声音经不同路径反射后进入麦克风所产生的回声集合，从而提高语音通信质量。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。
回声消除(AEC)原理
回声消除（AEC）原理回声消除（AEC）是一种用于音频通信系统的信号处理技术，主要用于解决回声问题。
在通信系统中，回声是指由于声音从扬声器输出到麦克风，然后再次传回扬声器产生的不完美效果。
这种回声会导致语音通信中的声音质量下降和通信的不便。
回声产生的原因主要有两个方面：声音的传播延迟和音频设备之间的声音耦合。
声音的传播延迟是指声音从扬声器到麦克风的时间差，通常由于音频信号在通信链路上的传输时间引起。
而声音耦合则是由于扬声器声音漏到麦克风上产生的。
回声消除技术的原理是通过自适应滤波器来模拟和去除由回声产生的音频信号。
自适应滤波器是一种能够根据输入信号自动调整其滤波特性的滤波器。
在回声消除中，自适应滤波器的输入信号是麦克风接收到的声音，输出信号是扬声器输出的声音。
自适应滤波器的工作原理是通过检测输入信号和输出信号之间的差异来调整滤波器的系数。
具体步骤如下：1.麦克风接收到输入信号，并经过A/D转换器转换为数字信号。
2.输入信号通过自适应滤波器，产生模拟的去除回声信号。
3.模拟的去除回声信号经过D/A转换器转换为数字信号。
4.数字信号经过扬声器输出。
5.扬声器输出的声音经过声学传播到麦克风，并经过A/D转换器转换为数字信号。
6.输入信号和输出信号之间的差异（即回声信号）被检测到。
7.回声信号经过自适应滤波器调整其滤波特性，并与输入信号相减，得到模拟的声音输出信号。
8.模拟的声音输出信号经过D/A转换器转换为数字信号。
9.数字信号被传输到对方的扬声器进行播放。
通过反复地调整自适应滤波器的系数，尽量使得输出信号与输入信号之间的差异减小至最小，从而达到去除回声的效果。
回声消除技术在实际应用中还会遇到一些挑战和难点。
例如，由于通信链路上可能存在传输延迟的变化，自适应滤波器的系数需要实时调整。
此外，在多麦克风或多扬声器的音频系统中，回声消除还需要解决麦克风和扬声器之间的耦合问题。
总结起来，回声消除是一种通过自适应滤波器来模拟和去除回声的技术，主要用于音频通信系统。
声学回声消除技术(AEC)在会议扩声系统的应用
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。
aec 原理 -回复
aec 原理-回复声音是我们日常生活中重要的交流工具之一。
但是，有时候由于各种原因，例如环境噪音、语言障碍等，我们可能无法准确地理解对方说的话。
在这种情况下，自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR）技术的开发就显得尤为重要了。
ASR技术是一种将语音信号转化为文本的技术，它应用广泛，包括语音识别、语音转换、语音合成等领域。
ASR技术的核心是语音识别的原理，其中最为基础的一种原理就是自动奥伊开科维奇编码（Autoregressive Hidden Markov Models，简称Arec-HMM）。
Arec-HMM 是ASR 技术的核心，它是一种基于统计机器学习算法的模型。
Arec-HMM模型基于声学特征向量（MFCC）构建，通过将输入声音信号转化为声学特征向量序列的方式，再通过HMM模型进行训练和推断，最终得到对应的词序列。
Arec-HMM 模型包含三个关键部分：状态空间、观测空间和转移概率。
状态空间表示了语音信号在识别过程中的状态，通常将语音信号分为几个不同的状态，如静音、音素等；观测空间表示了声学特征向量的集合，可以通过MFCC提取；转移概率则是描述了语音信号在不同状态之间转换的概率。
Arec-HMM 模型的训练是一个实质上的统计问题，其目标是通过已知的带标签的语音数据集，学习到模型的参数。
训练的过程中，需要计算每个状态到状态之间转移的概率，以及每个状态到观测向量的概率。
在训练过程中，使用了一种称为前向后向算法（Forward-Backward Algorithm）的动态规划算法，用于计算路径概率。
经过训练，可以得到准确的参数，用于接下来的语音识别任务。
在实际应用中，Arec-HMM 模型还需要解决一些挑战。
例如，环境噪音对语音信号的影响、不同说话人之间的差异、语言变体等。
为了提高识别的准确性，研究人员进行了大量的工作，例如使用深度学习模型Deep Neural Networks (DNN) 来代替传统的HMM模型，使用循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 来建模长时依赖信息等。
回声消除aec硬件方案
回声消除aec硬件方案回声消除（AEC）是一种常见的音频处理技术，用于消除音频信号中的回声。
在实际应用中，AEC通常作为硬件方案实现，以确保音频质量和通信效果的提升。
AEC硬件方案的设计目标是在将麦克风采集到的声音传输到扬声器输出之前，消除回声信号。
这样可以避免扬声器输出的声音再次进入麦克风，从而避免回声的产生。
在实现AEC硬件方案时，需要考虑以下几个关键技术要点：1. 回声路径估计（ERLE）：估计回声信号的传播路径，以便更准确地消除回声。
回声路径估计可以通过采集麦克风和扬声器信号之间的差异来实现，通常使用自适应滤波器来估计回声路径的特性。
2. 自适应滤波器：自适应滤波器是AEC硬件方案中的核心组件，用于根据回声路径估计结果对输入信号进行滤波。
自适应滤波器的作用是将输入信号中的回声成分进行抵消，以减少回声对音频质量的影响。
3. 双通道处理：AEC硬件方案通常采用双通道处理的方式。
其中一个通道负责采集麦克风信号，另一个通道负责输出扬声器信号。
通过将这两个通道进行相互匹配和处理，可以更好地实现回声的消除。
4. 时延补偿：由于音频信号在传输过程中存在一定的时延，因此在AEC硬件方案中需要对时延进行补偿，以确保回声消除的准确性。
时延补偿可以通过延迟线或者缓存器来实现，具体的方式根据具体应用场景而定。
5. 音频质量评估：AEC硬件方案在设计和实现过程中，需要对音频质量进行评估和优化。
常见的评估指标包括信噪比、失真度、音频清晰度等。
通过对音频质量进行评估，可以根据具体需求进行调整和改进，以提高音频通信的效果。
AEC硬件方案是一种用于消除音频信号中回声的技术方案。
通过回声路径估计、自适应滤波器、双通道处理、时延补偿和音频质量评估等关键技术要点的应用，可以实现回声消除效果的提升。
在实际应用中，AEC硬件方案可以广泛应用于音频通信领域，如电话会议、语音识别、远程教育等，以提升音频质量和用户体验。
未来随着技术的不断发展和创新，AEC硬件方案有望在更多领域得到应用，并实现更高效、更精确的回声消除效果。
回声抑制算法：AEC回声抑制算法
回声抑制器:AEC回声抑制算法疯狂代码 / ĵ:http://Arithmetic/Article31436.htmlAEC回声抑制算法这个比较难目前可以使用directsound进行处理不过只能在xp下使用别系统不支持！目前gips对本算法有出色实现skype就是使用该引擎！要想自己实现恐怕很困难！AEC 模块是 Microsoft DirectSound 底层结构部分该组件包括下列特性和限制:AEC只在不超过 25×15×9 英尺小房间才会有效； AEC只对单声道有效当输出是多个通道立体声时候只有个通道能够具有回波抵消效果； AEC不能抵消来自其它声音源声音比如背景中收音机放出来歌曲；IDirectSoundFullDuplex8* DirectSoundFD;// IDirectSoundCaptureBuffer8*DirectSoundCaptureBuf8;//捕捉缓冲区接口指针 IDirectSoundBuffer8* DirectSoundBuf8;//回放缓冲区接口指针 IDirectSoundBuffer8* pIUnkown;//回放缓冲区接口指针extern "C" const GUID IID_IDirectSoundBuffer8 = {0x6825a449, 0x7524, 0x4d82,{ 0x92, 0x0f, 0x50,0xe3, 0x6a, 0xb3, 0xab, 0x1e}}; extern "C" const GUID GUID_DSCFX_MS_NS = {0x11c5c73b, 0x66e9,0x4ba1, {0xa0, 0xba, 0xe8, 0x14, 0xc6, 0xee, 0xd9, 0x2d}}; extern "C" const GUIDGUID_DSCFX_CLASS_NS = {0xe07f903f, 0x62fd, 0x4e60, {0x8c, 0xdd, 0xde, 0xa7, 0x23, 0x66, 0x65,0xb5}}; extern "C" const GUID GUID_DSCFX_MS_AEC = {0xcdebb919, 0x379a, 0x488a, {0x87, 0x65,0xf5, 0x3c, 0xfd, 0x36, 0xde, 0x40}}; extern "C" const GUID GUID_DSCFX_CLASS_AEC = {0xBF963D80L, 0xC559, 0x11D0, {0x8A, 0x2B, 0x00, 0xA0, 0xC9, 0x25, 0x5A, 0xC1}}; extern "C" const GUID DAlgorithm ={0x00000000, 0x0000, 0x0000, {0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00}};//1.创建及化DirectSound WAVEFORMATEX WaveDataFormat={WAVE_FORMAT_PCM,1,8000,16000,2,16, 0}; //回放缓冲区render buffer DSBUFFERDESC desc; mem(&desc, 0, (desc));desc.dwSize = (desc); desc.dwFlags = DSBCAPS_CTRLFX | DSBCAPS_GLOBALFOCUS;desc.dwBufferBytes = 2000 * NUM_REC_NOTIFICATIONS;//待定 desc.dwReserved = 0;desc.lpwfxFormat = &WaveDataFormat;//捕捉缓冲区AEC和NS效果 DSCEFFECTDESC efft[2]; mem(efft, 0, (efft)); //AEC效果 efft[0].dwSize = (efft[0]); efft[0].dwFlags = DSCFX_LOCSOFTWARE; efft[0].guidDSCFXClass = GUID_DSCFX_CLASS_AEC; efft[0].guidDSCFXInstance = GUID_DSCFX_MS_AEC; //NS效果 efft[1].dwSize = (efft[1]); efft[1].dwFlags = DSCFX_LOCSOFTWARE; efft[1].guidDSCFXClass = GUID_DSCFX_CLASS_NS;efft[1].guidDSCFXInstance = GUID_DSCFX_MS_NS; //捕捉缓冲区capture buffer DSCBUFFERDESC cdesc; mem(&cdesc, 0, (cdesc)); cdesc.dwSize = (cdesc); cdesc.dwFlags = DSCBCAPS_CTRLFX;cdesc.dwBufferBytes = 2000 * NUM_REC_NOTIFICATIONS;//待定 cdesc.lpwfxFormat =&WaveDataFormat; cdesc.dwFXCount = 2; cdesc.lpDSCFXDesc = efft;HWND win = AfxGetApp->m_pMainWnd->m_hWnd; hr = DirectSoundFullDuplexCreate8(0,0,&cdesc, &desc,win, DSSCL_PRIORITY,&DirectSoundFD,&DirectSoundCaptureBuf8,&DirectSoundBuf8, 0); DXTRACE_ERR(TEXT("DirectSoundFullDuplexCreate8"), hr ); //成功创建DirectSoundFDDirectSoundCaptureBuf8DirectSoundBuf8均不为零(!FAILED(hr)) DirectSoundFD->QueryInterface(IID_IDirectSoundBuffer8, (void**)pIUnkown); //发现上面pIUnkown=0查询失败为什么？ AfxMessageBox("失败"); 2009-2-12 4:22:38疯狂代码 /。
回声消除
回声消除1.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。
如果在交换机侧不加回音抵消功能，打电话的人就会自己听到自己的声音。
不管产生的原因如何，对语音通讯终端或者语音中继交换机需要做的事情都一样：在发送时，把不需要的回音从语音流中间去掉。
试想一下，对一个至少混合了两个声音的语音流，要把它们分开，然后去掉其中一个，难度何其之大。
就像一瓶蓝墨水和一瓶红墨水倒在一起，然后需要把红墨水提取出来，这恐怕不可能了。
所以回声消除被认为是神秘和难以理解的技术也就不奇怪了。
诚然，如果仅仅单独拿来一段混合了回音的语音信号，要去掉回音也是不可能的（就算是最先进的盲信号分离技术也做不到）。
但是，实际上，除了这个混合信号，我们是可以得到产生回音的原始信号的，虽然不同于回音信号。
我们看下面的AEC声学回声消除框图(本图片转载)。
回声的消除实验报告
一、实验目的1. 了解回声消除（AEC）的基本原理和实现方法；2. 掌握自适应滤波器和神经网络在回声消除中的应用；3. 通过实验验证所提出的方法在回声消除中的有效性。
二、实验原理回声消除是指消除或减弱声音信号中的回声成分，提高通话质量。
在通话过程中，声音信号从扬声器发出，经反射、折射等途径到达麦克风，产生回声。
回声消除的基本原理如下：1. 时延估计：通过分析输入信号和参考信号，估计两者之间的时间差，实现信号的时延对齐。
2. 线性回声消除：利用自适应滤波器对参考信号进行滤波，模拟回声，再从输入信号中减去模拟的回声，达到消除回声的目的。
3. 双讲检测：当检测到双讲时，固定滤波器参数，避免滤波器系数发散。
4. 非线性回声消除：利用神经网络对残余回声、晚期混响和环境噪音进行抑制。
三、实验环境1. 硬件环境：计算机、麦克风、扬声器、音频采集卡等；2. 软件环境：Python、PyTorch、NumPy等。
四、实验步骤1. 数据采集：采集一段包含回声的语音信号作为实验数据。
2. 时延估计：利用互相关算法估计输入信号和参考信号之间的时延。
3. 线性回声消除：设计自适应滤波器，对参考信号进行滤波，模拟回声，再从输入信号中减去模拟的回声。
4. 双讲检测：设计双讲检测算法，检测通话过程中是否存在双讲现象。
5. 非线性回声消除：设计神经网络，对残余回声、晚期混响和环境噪音进行抑制。
6. 实验结果分析：对比不同方法的回声消除效果，分析方法的优缺点。
五、实验结果与分析1. 时延估计：通过互相关算法，成功估计出输入信号和参考信号之间的时延，为后续的线性回声消除提供了依据。
2. 线性回声消除：设计自适应滤波器，对参考信号进行滤波，成功模拟出回声，并从输入信号中减去模拟的回声，实现了线性回声消除。
3. 双讲检测：设计双讲检测算法，成功检测出通话过程中的双讲现象，避免了滤波器系数的发散。
4. 非线性回声消除：设计神经网络，对残余回声、晚期混响和环境噪音进行抑制，提高了回声消除的效果。
aec的原理与应用
AEC的原理与应用1. AEC的定义AEC（Acoustic Echo Cancellation），中文称为声学回声抵消，是一种用于通信系统中消除回声的技术。
当我们进行语音通话时，如果存在回声影响，会严重影响通话质量。
AEC的作用就是通过算法对回声进行预测并抵消，从而提高通话清晰度。
2. AEC的原理AEC的原理基于声学模型和信号处理技术。
在通话过程中，声音会从发话人的扬声器上播放出来，然后通过麦克风被接收回来。
这个回声会被AEC算法实时采集并分析，然后生成一个与回声相反的信号，并将其混合到接收到的信号中，从而抵消回声。
AEC的主要原理包括以下几个步骤： - 回声采集：AEC会通过麦克风实时采集到发话人的声音，并将其作为回声信号。
- 回声预测：AEC根据采集到的回声信号，利用声学模型进行预测，得到一个与回声相反的信号。
- 回声抵消：AEC将预测得到的信号与接收到的信号混合，从而抵消回声。
- 过滤器更新：AEC会根据实时的环境变化来更新声学模型和滤波器参数，以适应不同的通话环境。
3. AEC的应用AEC广泛应用于各种语音通信系统中，如电话、网络电话、视频会议等。
它可以显著提高通话质量，降低回声对双方通话的干扰。
以下是AEC的一些具体应用场景：3.1 电话通话在传统的电话通话中，由于声音会从扬声器回馈到麦克风上，导致双方都听到回声。
使用AEC技术可以实时消除回声，使得通话变得清晰可听。
3.2 网络电话网络电话是指通过互联网进行语音通话的方式。
由于网络传输的延迟和抖动，会导致回声出现，并严重影响通话质量。
采用AEC技术可以消除回声，改善通话效果。
3.3 视频会议在视频会议中，参会人员通常配备话筒和扬声器，由于大多数视频会议软件都会自动开启语音回声消除功能，因此参会人员可以清晰地听到其他与会人员的声音，有助于提高会议效率。
4. AEC的优势与不足4.1 优势•提高通话质量：AEC可以有效地消除回声，使得通话声音清晰可听。
回音抵消技术的探讨-厦门科技信息网-厦门科技信息网
回音抵消技术的探讨陈立峰回波的分类及产生原因通信系统中回波包括电学回声和声学回声。
在PSTN中，为了降低电话中心局与电话用户之间电话线的价格，用户线间的连接采用两线制；而电话中心局之间连接采用四线制。
在采用的混合电路中，由于阻抗的失配，会不可避免地产生电流泄漏。
电流泄漏使得一部分信号的能量反射回信号源，这种反射和信道延迟结合在一起，使讲话者听到自己的声音或者回声，听话者也听到回声，即为电学回声。
声学回声是指扬声器播出的声音在被受话方听到的同时,也通过多种路径被麦克风拾取到。
多路径反射的结果产生了不同延时的回声,包括直接回声和间接回声。
直接回声是指由扬声器播出的声音未经任何反射直接进入麦克风。
这种回声的延时最短,它同远端说话者的语音能量,扬声器与麦克风之间的距离、角度,扬声器的播放音量,麦克风的拾取灵敏度等因素直接相关;而间接回声是指由扬声器播出的声音经过不同的路径(如房屋或房屋内的任何物体)的一次或多次反射后进入麦克风所产生的回声的集合。
房屋内的任何物体的任何变动都会改变回声的通道。
因此,这种回声的特点是多路径的、时变的。
回音控制技术发展历史为控制回音的影响,人们最早提出的是“通过网络衰减”的方法。
该方法在发送和接收方向上分别插入一个衰减器,所以,回音的衰减比话音的衰减大2倍。
然而,当通信距离很长时,由于话路会经过许多衰减器,因此话音衰减随着传输距离的增加而增加,最后可能导致话音电平降到无法听清楚的地步。
这一缺点,使得“通过网络衰减”的方法的实用性受到很大限制。
20世纪50年代,人们在“通过网络衰减”技术的基础上提出了回音抑制器技术。
回音抑制器通过开启发送路径或在发送路径上插入较大的衰减来达到控制回音的目的。
理想情况下,回音抑制器应在远端用户说话时开启发送路径而在远端用户接收时关闭发送路径。
然而,这很难做到,即使是最好的回音抑制器也经常同时将远端用户的回音和一部分远端用户正在接收的话音同时去除，因此回音抑制器要求通话的双方都很礼貌。
回声消除原理
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回声的感觉 (延迟 vs. 电平)
Difference in level from original signal (dB)
0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 -35 -40 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Perceptible as Echo
• 网络延迟不是考虑的因素
收敛率
• • • • 过滤模型多快能完成工作或满足房间的需要 当接收的音频信号一出现收敛发生 多快收敛发生依赖于接收的音频信号的数量和特征 收敛作用于会议的整个过程
ERL
• 回声逆程损耗 • 接收的扬声器和麦克之间的音频信号（回声）电平 上的损耗，包括麦克和扬声器电平设置
ERLE
• 回声逆程损耗补偿 • 回声消除器补偿接收的音频信号（回声）电平的损 耗
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回声逆程损耗（ERL） 和回声逆程损耗补偿（ERLE）
ROOM B's ACOUSTIC ECHO CANCELLER
RECEIVE AUDIO (MIC AUDIO FROM ROOM A)
ROOM A
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分布式回声消除™
单通道回声消除 vs. 分布式回声消除 分布式回声消除的优点
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单通道回声消除
SINGLE ECHO CANCELLER
AUDIO FROM DISTANT SITE SAMPLE (EC REF)
ACOUSTIC ECHO
ECHO CANCELLED AUDIO
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aec设备使用方法
aec设备使用方法1.引言1.1 概述概述随着科技的不断发展，AEC（自适应噪声消除）设备越来越广泛应用于各个领域。
AEC设备是一种通过采集环境声音，并根据环境噪声特征自适应地进行处理，从而降低或消除噪音的设备。
这项技术在通信、音频录制、语音识别和语音增强等领域发挥着重要的作用。
AEC设备通过采集环境声音信息，并根据环境噪声的特征自动进行频谱分析、滤波和噪声衰减等处理，从而提高音频的质量和清晰度。
与传统的单纯去噪方法相比，AEC设备能够自适应地识别和减弱环境噪声，同时保留原始信号的有效信息，使得人们可以更清晰地听到目标声音。
因此，AEC设备具有很高的实用性和应用价值。
本文将主要介绍AEC设备的使用方法，包括基本操作方法和高级功能的使用方法。
通过学习和掌握这些使用方法，读者将能够更好地利用AEC 设备，提高音频的质量和清晰度。
同时，本文还将对AEC设备的使用方法提出一些建议，旨在帮助读者更好地理解和应用AEC设备。
接下来，我们将详细介绍AEC设备的基本操作方法，包括如何正确连接设备、如何进行设备设置和调节参数等内容。
同时，我们还将介绍AEC 设备的高级功能使用方法，包括如何进行噪声特征分析、如何调整自适应参数以及如何应对特定环境下的噪声等。
总之，AEC设备是一种强大的噪声处理工具，通过自适应的处理方法，可以降低或消除环境噪声，提高音频的质量和清晰度。
本文将为读者详细介绍AEC设备的使用方法，希望能够帮助读者更好地理解和应用AEC设备，并提供一些建议。
在实际使用中，读者可以根据自身需求和具体环境，合理调整AEC设备的参数，以获得最佳的效果。
1.2 文章结构文章结构的目的是为读者提供一个清晰的导航，帮助他们理解文章的整体框架和组织。
通过明确列出每个部分的主题和内容，读者可以更好地掌握整篇文章的主旨和思路。
本文的结构分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分包括概述、文章结构和目的。
在概述中，我们将介绍AEC设备是指什么以及它的重要性和应用范围。
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。
杰理回声消除算法
杰理回声消除算法
- 通话有回音：检查是否正确开启AEC算法模块，以及检查程序是否存在导致AEC算法不起作用的bug。
同时，回声消除或回音压制等算法模块的压制等级参数可能需要调大，或者需要确保回音处理算法模块已完全打开。
- 单麦回音消除不干净：若发现NLP处理结果存在部分残留，呈点状，与被消除部分的差异过大，则可尝试替换cpu.a和system.a库，修复硬件输入函数限制范围的问题。
在实际应用中，杰理回声消除算法的效果可能会受到多种因素的影响，如硬件问题、环境噪音等。
因此，在使用该算法时，需要根据具体情况进行调整和优化。
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AEC Automatic Echo Cancellation 自动回音消除
“回音”是通讯产品及配件在实际使用的过程中，时常遇到的问题。
客观地说，无论模拟式通讯、还是数字式通讯，在使用过程中，都一定存在回音的现象。
因此，回音消除器产品成为了通讯业至今不息的论题。
在设计一款“回音消除”产品、或者模块化电路的时候，设计人员首先要了解“回音”产生的机理，而后从实际的条件入手，选择适合的产品方案。
以下所讨论的，仅限于视频会议行业常规的使用条件下的产品。
回音的产生
回音的产生，最早是人们在一个空旷的峡谷中喊话，会多次听到自己的声音，这种现象是“声学回音”，指声源产生后，声波在某个物体的表面得到发射，形成“二次声源”，如果声波得到多次的反射，就会形成在峡谷中喊话的效果了。
中国北京天坛回音壁就是人为地采用了这种回音原理，建造出的历史景点。
在电话出现后，人们又发现，在通话过程中，会在一定的短暂延时之后，听到自己说的话。
这种回音现象，我们称之为“网络回音”，特别是采用两线式的电话系统，在两条铜线上要承载双向的语音信号，在电波延时后，就会出现“二次信号”了。
通讯中的回音，如果造成“多谐波”，就会发生“自激啸叫”，影响通讯效果。
但是在电话通讯中，一定水平的“网络回音”是有利于通话双方的沟通感觉。
目前的视频会议行业中所讨论的回音，同时包含了电路的信号延时产生的侧音和会场环境造成的声学回音两种因素，主要是由于声学回音Acoustic Echo造成，在下图中，解释了产生的原因：
在通讯中，远端用户和本端用户形成了通讯的环路（Loop），一个双向的通信线路组成了一个封闭的环路。
图中所示：远端用户的语音信号经过话筒的采集后，以数据信号的方式通过通信线路传递到本端设备，通过扬声器播放出来；播放出来的声音和本端用户讲话的声音同时进入话筒，形成混合信号，再通过通信线路传递给远端用户。
经过这样的过程，远端用户从其扬声器中听到的声音信号包括了本端用户讲话的声音和自己讲话的声音，即形成“回音”。
回音问题的产生影响了通讯效果，严重的情况下会造成“啸叫”，干扰通话过程。
回音消除的原理
我们都了解，声波作为一种传导波，包括两个参数，一个是波的相位、一个是波的幅度。
在波的逻辑关系中，反相、等量的信号，逻辑和的结果为零。
回音消除的基本原理就是：用一个人为干预的信号波，去消除通讯过程中产生的回音信号，同时保留其它正常的语音信号，以达到通讯的正常使用。
目前各品牌回音消除器产品的方案，基本都是在会场声源的输出端，同步获取一个音频信号，对此信号做一定延时的位移＋反相，同时根据使用条件的不同，将该信号的幅度放大到“二次声源”平均的幅度值范围。
处理后的信号与会场声源（话筒）输入端的信号进行逻辑加的处理，从而抵消回音信号。
会场其它的语音信号，因为没有抵消信号，所以正常输入系统。
目前，有相当一部分的软件产品采用了源自Skype的软件回音消除源码方式，来提升产品的质量。
软件回音消除的方式，同样也是通过AC97音频标准，增加音频的数字处理过程，来实现回音消除的效果。
对于声音的传送会造成本环节的延时，同时，在超过4用户的多用户通讯中，对语音的完整性和真实性产生影响。