声学回声消除器的结构和相关算法
回声消除几种常用的算法比较
回声消除几种常用的算法比较（1）LMS与RLS自适应滤波算法性能比较最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS 算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。
基于自适应噪声抵消系统，对比研究了两类自适应滤波算法在噪声抵消应用中的滤波性能。
计算机仿真实验结果表明，两种算法都能从高背景噪声中提取有用信号。
相比之下，RLS算法具有比LMS好得多的启动速度和收敛速度，对非平稳信号适应性强，其滤波性能明显好于LMS算法，但其计算复杂度高，不便于实时处理。
而LMS算法相对存在收敛速度不够快和抵抗突出值干扰能力不够强。
值得深入研究的是降低RLS算法的计算复杂度，进一步提高LMS算法的收敛速度并减少其残余(失调)误差。
(2)LMS与NLMS的比较通过理论分析和实验对比得出NLMS算法的复杂度最小且鲁棒性最好，但是遇到相关信号时，收敛速率最慢。
在实际应用中，NLMS算法便可以基本满足要求，但是NLMS算法步长选择一种收敛速度和收敛精度的折衷。
(3) NLMS算法与NBLMS算法的比较由于回声消除的效果除了与算法有关外，还与滤波器系数的个数、采样率、削波处理、近端语音信号检测等因素相关，因此对两个算法进行比较时，这些因素都取相同值．两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较两种算法在代码大小和所需指令周期上的比较见表1．由此可见：两种算法在性能上的差异与滤波器系数的个数N 和滤波器系数块大小M有关．上述的几种算法各有特点。
(1)RLS算法即使是在输入信号相关矩阵的特征值扩展比较大的情况都能实现快速收敛，且对输入参考信号特征值散布不敏感，但其实现都以增加计算复杂度和稳定性问题为代价，而这些问题对于基于LMS准则的算法来说却并不重要，因此实际应用中很少采用。
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。
声学回声消除原理与实现
回声消除常用方法声场环境材料处理墙壁、天花板换成吸音材料，有效的较少声音的反射，优缺点：可以较为直接的抑制间接噪声，但是直接噪声无法抑制；成本较高回声抑制器通过一个电平对比单元轮流打开和关闭扬声器和麦克风优缺点：导致功放设备的输出信号不连续，总体效果不好自适应回声抵消（用的最多）通过自适应算法来调整滤波器的迭代更新系数，估计出一个期望信号，逼近经过实际回声路径的回声信号，也就是去模拟回声信号，然后从麦克风采集的混合信号中减去这个模拟回声，达到回声抵消的功能如今解决 aec 问题最常用的方法，就是使用自适应滤波算法调整滤波器的权值向量，估计一个近似的回声路径来逼近真实回声路径，从而得到估计的回声信号，并在近端语音和远端回声的混合信号中除去此信号来实现回声的消除。
aec的基本原理$x(n)$为远端语音，$s(n)$为近端语音，近端说话的时候，远端经过未知的回声路径$w(n)$，会产生回声信号$y(n)=x(n)*w(n)$，那么近端麦克风接受的信号为 $d(n)= y(n) + s(n)$。
近端的自适应滤波器$\hat{w}(n)$就会参考远端信号$x(n)$估计回声$\hat{y}(n)$，并与近端麦克风信号$d(n)$相减得到误差信号$e(n)=d(n)-\hat{y}(n)$，$e(n)$应该接近于近端语音$s(n)$；在不考虑近端语音的情况下(单讲)，误差信号的值越小说明自适应滤波估计的回声路径就越接近真实的回声路径。
滤波器采用特定的自适应算法不停地调整权值向量，使估计的回声路径$\hat{w}(n)$逐渐趋近于真实回声路径$w(n)$。
显然，在aec 问题中，自适应滤波器的选择对回声消除的性能好坏起着十分关键的作用。
接下来将介绍几种解决 aec 问题的经典自适应滤波算法。
回声消除常用算法lsm算法通过上面aec的基本原理我们知道了误差信号$e(n)$等于近端麦克风信号$d(n)$减去滤波器估计信号$\hat{y}$：$$e(n)=d(n)-\hat{w}(n)x(n)$$运用最小均方误差准则，通过对其求导并令其等于0，求$|e(n)|^2$最小时的$\hat{w}$（因为$|e(n)|$在最小点不可导，所以使用的是$|e(n)|^2$），对于lms算法，其滤波器系数迭代公式为$$\begin{aligned}w(n+1) &=w(n)-\mu \frac{\partial e(n)^{2}}{\partial w} \\&=w(n)-2 \mu e(n) \frac{\partial(d(n)-\hat{w} * x(n))}{\partial w} \\&=w(n)+2 \mu e(n) x(n)\end{aligned}$$式中，$\mu$为固定步长因子，$\mu$的大小很大程度上决定了算法的收敛与稳态性能。
回声消除技术介绍
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。
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。
回声消除毕业论文
回声消除毕业论文回声消除技术在语音信号处理中起着非常重要的作用，它可以有效减少语音通信中产生回声的影响，提高语音信号质量和清晰度，在语音通信、语音识别和语音合成等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍回声产生机制、回声消除算法、回声消除系统的实现以及回声消除算法的优化。
一、回声产生机制回声是由于语音信号从主讲话人到转接站或对方电话机，再由转接站或对方电话机回传到主讲话人处所产生的信号。
因此，对于从广义上来说，回声产生机制主要有以下两种形式：1. 音频输出设备回音当一个人在说话时，声音会被麦克风采集并被发送给远程其他人。
如果某些机器的音频输出设备出现了缺陷，那么他发出的声音就会反射回到他自己的麦克风中，所形成的信号就是回音。
它通常在通话质量差的情况下出现，可以通过降低麦克风灵敏度、调整输入和输出音量控制来缓解。
2. 时差回声时差回声是在语音通信中产生的最常见的一种回声情况。
时差回声是指语音信号从发射端（主讲话人处）传输到接收端（通讯对方）后，一部分信号在接收端的扬声器播放时，被捕捉到发射端的麦克风中得到的声音。
这种回声通常是由于音频播放设备和采集设备之间的时间延迟所导致的。
它通常困扰着网络电话、视频会议和网络游戏。
二、回声消除算法回声消除技术的基本思想是在通过麦克风采集到的原始语音信号中分离出回声信号，并将其移除以达到消除回声的目的。
常见的回声消除算法包括数字滤波法、时域自适应滤波法和频域自适应滤波法等。
1. 数字滤波法数字滤波法是采用数字滤波器对输入的语音信号进行滤波以减少回声的算法。
其基本原理是，通过计算相应的滤波器系数，将回声信号从输入信号中滤出。
不同的数字滤波算法可以采用不同的滤波器类型和滤波器系数来减少回声效应，其中卡尔曼滤波法和有限时滤波法都是常见的数字滤波算法。
2. 时域自适应滤波法时域自适应滤波法（TDAS）是一种基于统计模型的算法，适用于对采样深度低但有足够信号能量的信号进行处理。
TDAS算法利用交线性变换原理，将输入信号分解为线性和非线性两部分，进而消除回声。
回声消除几种常用的算法比较
回声消除几种常用的算法比较在语音处理领域，回声是一个常见的问题，特别是在通信和语音识别应用中。
回声是由于语音信号在录制或传输过程中被反射或穿越不同媒介而产生的。
它会造成讲话者听到自己的声音回播，进而影响通信质量和语音识别的准确性。
为了解决这个问题，回声消除算法被广泛应用。
在本文中，将比较几种常用的回声消除算法。
1. 预测滤波器算法（Predictive filtering algorithm）预测滤波器算法是一种常见的基于自适应滤波器原理的回声消除算法。
它通过模型化回声路径，然后使用自适应滤波器来估计和减小回声。
该算法具有实时性好、处理延迟低的优点，但对于非线性回声和不稳定回声抑制效果较差。
2. 双谱减法算法（Double-talk Subtraction algorithm）双谱减法算法是一种常用的基于频域处理的回声消除算法。
它通过在频域上分析回声路径和语音信号，然后通过减去回声信号的频谱成分来抑制回声。
该算法适用于固定回声和低抑制要求的场景，但在存在多谈同时发生时效果较差。
滤波器组合算法是一种常见的基于模型匹配的回声消除算法。
它基于回声路径模型和语音信号模型，在时间域或频域上将它们进行组合。
通过有效地估计和消除回声，该算法在抑制回声和降低残余回声方面表现出色。
然而，该算法计算复杂度较高，对系统资源要求较高。
自适应滤波器组合算法是一种改进的滤波器组合算法，它结合了预测滤波器算法和滤波器组合算法的优点。
它通过自适应滤波器的迭代训练，寻找最佳的滤波器组合，以有效地抑制回声。
该算法不仅能够适应不稳定回声，而且具有良好的抗噪性能。
然而，该算法在处理低信噪比情况下的效果较差。
综上所述，不同的回声消除算法在抑制回声和降低残余回声方面有不同的优势和适用场景。
预测滤波器算法适用于实时性要求高的场景；双谱减法算法适用于固定回声和低抑制要求的场景；滤波器组合算法在效果上表现出色，但计算复杂度高；自适应滤波器组合算法结合了不同算法的优点，具有广泛适用性。
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。
lstm 回声消除算法
LSTM回声消除算法引言回声消除是一种用于语音处理的算法，旨在降低或消除语音信号中的回声。
回声是由于声音在传播过程中被反射或折射而产生的，常见于电话通信、语音会议等场景中。
回声会降低语音信号的质量，使得语音变得模糊不清，影响通信的可靠性和用户体验。
LSTM回声消除算法利用长短时记忆网络（LSTM）的特性，对输入的语音信号进行处理，以减少或消除回声。
LSTM简介长短时记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络（RNN）的变体，专门用于处理序列数据。
LSTM通过引入记忆单元和门控机制，解决了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系。
LSTM的核心组件包括记忆单元（cell）、输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。
记忆单元负责存储和更新信息，输入门控制新信息的输入，遗忘门控制旧信息的遗忘，输出门控制输出的选择。
通过这些门控机制，LSTM可以选择性地存储和传递信息，从而解决了长期依赖问题。
LSTM回声消除算法原理LSTM回声消除算法基于LSTM网络，通过对原始语音信号进行训练，学习回声的特征，并将其从语音信号中去除。
算法的主要步骤如下：1.数据准备：收集包含回声的语音样本和对应的回声-free样本，并将其划分为训练集和测试集。
同时，对语音信号进行预处理，例如去除噪声、归一化等。
2.特征提取：将语音信号转换为LSTM网络的输入特征。
常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）和STFT（短时傅里叶变换）等。
3.搭建LSTM网络：根据任务的复杂度和需求，设计合适的LSTM网络结构。
可以包括多层LSTM单元、双向LSTM等。
4.模型训练：使用训练集对LSTM网络进行训练，通过反向传播算法更新网络参数。
训练过程中，需要定义损失函数，常用的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失等。
5.模型评估：使用测试集评估训练好的LSTM模型的性能。
声学回声消除技术AEC在会议扩声系统的应用
接和间接的传输。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分贝的稳定度，即系统的传声增益为负６分贝。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分贝以内．
其他原因返回的声波。在室内声学中回声有时可泛指由反射面传来的所有声波，时间延迟较短
的反射声不但不妨碍听音而且有助于加强声音。”
多重画卢（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｅｃｈｏ）是早个声探所芨芦音经仂室内多次反射而形成的一串可分辨的回
声。ｏ回声是导致可能导致啸叫的原园之一。它影响房间的频率传输特性及再生混响的形成。声
ＢＳＳ的ＡＥＣ输入模块包括４路话筒输入，可作为ＢＳＳ ８００及１００系列的输入卡使用。其 ＡＥＣ算法覆盖２０Ｈｚ－８１ｃＨｚ．充分包括人声的频谱，系统为全双工工作．非半双工工作。内部调 节如图１２所示，包括：
Ｉ）一致的ＡＥＣ参考取样ＡＥＣ消除功能选择；
２）Ｅｃｈｏ Ｐ，ａｔｕｒｎ Ｌｏｓｓ（ＥＲＬ）显示，显示ＡＥＣ远端参考取样信号与近端输入信号的差； ３）Ｅｃｈｏ Ｒｅｍｍ Ｌｏｓｓ ＥⅡｈａｎｃｅｍｅⅡｏ∞ｕＥ）显示，显示线性ＡＥＣ算法的回声消除；
随 我们将遇到以下问题．
第一个问题：声学回声，对系统产生再生混响干扰，使系统容易产生啸叫及声音模糊。如图５
所示。
国５基本电话会议系统声学回声 当一个远程呼叫者在远端说话．他们的声音通过电话两络传输到系统中，并通过本地会议 室内的扬声器传递给听众。远程呼叫者的声音除了被会议室内的听众听到以外，声音还通过房 间内的反射面间接的进入到会议室的话筒申。这些直接和间接的远端音频信号和会议室内听众 的声音混合在了一起。重新传给远端呼叫者，远端呼叫者会园为会议室反射导致的昕到的声音 模糊。 第二个问题，电话及交换机的传输延时。一般固网电话为单向５０ｍｓ延时，移动电话为单 向３００－６００ｎ丝，网络电话为单向５００－６００ｍｓ。如图６所示。
一个开源的声学回声消除器(Acoustic Echo Cancellation)
一个开源的声学回声消除器(Acoustic Echo Cancellation)前段时间，搞了一阵声学回声消除，非常郁闷，因为没有成功，但可以说学到一点东西吧，至少理论上懂了一点。
为什么需要声学回声消除呢？在一般的VOIP软件或视频会议系统中，假设我们只有A和B两个人在通话，首先，A的声音传给B，B然后用喇叭放出来，而这时B的MIC呢则会采集到喇叭放出来的声音，然后传回给A，如果这个传输的过程中时延足够大，A就会听到一个和自己刚才说过的话一样的声音，这就是回声，声学回声消除器的作用就是在B端对B采集到的声音进行处理，把采集到声音包含的A的声音去掉再传给A，这样，A就不会听到自己说过的话了。
声学回声消除的原理我就不说了，这在网上有很多文档，网上缺少的是实现，所以，我在这把一个开源的声学回声消除器介绍一下，希望对有些有人用，如果有人知道怎么把这消除器用的基于实时流的VOIP软件中，希望能一起分享一下。
这个声学回声消除器是一个著名的音频编解码器speex中的一部分，1.1.9版本后的回声消除器才起作用，以前版本的都不行，我用的也是这个版本，测试表明，用同一个模拟文件，它有效果比INTEL IPP库4.1版中的声学回声消除器的还要好。
先说编译。
首先，从上下载speex1.1.9的源代码，解压，打开speex\win32\libspeex 中的libspeex.dsw，这个工作区里有两个工程，一个是libspeex，另一个是libspeex_dynamic。
然后，将libspeex 中的mdf.c文件添加到工程libspeex中，编译即可。
以下是我根据文档封装的一个类，里面有一个测试程序：//file name: speexEC.h#ifndef SPEEX_EC_H#define SPEEX_EC_H#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include "speex/speex_echo.h"#include "speex/speex_preprocess.h"class CSpeexEC{public:CSpeexEC();~CSpeexEC();void Init(int frame_size=160, int filter_length=1280, int sampling_rate=8000);void DoAEC(short *mic, short *ref, short *out); protected:void Reset();private:bool m_bHasInit;SpeexEchoState* m_pState;SpeexPreprocessState* m_pPreprocessorState; int m_nFrameSize;int m_nFilterLen;int m_nSampleRate;float* m_pfNoise;};#endif//fine name:speexEC.cpp#include "SpeexEC.h"CSpeexEC::CSpeexEC(){m_bHasInit = false;m_pState = NULL;m_pPreprocessorState = NULL; m_nFrameSize = 160;m_nFilterLen = 160*8;m_nSampleRate = 8000;m_pfNoise = NULL;}CSpeexEC::~CSpeexEC(){Reset();}void CSpeexEC::Init(int frame_size, int filter_length, int sampling_rate){Reset();if (frame_size<=0 || filter_length<=0 ||sampling_rate<=0){m_nFrameSize =160;m_nFilterLen = 160*8;m_nSampleRate = 8000;}else{m_nFrameSize =frame_size;m_nFilterLen = filter_length;m_nSampleRate = sampling_rate;}m_pState = speex_echo_state_init(m_nFrameSize, m_nFilterLen);m_pPreprocessorState =speex_preprocess_state_init(m_nFrameSize,m_nSampleRate);m_pfNoise = new float[m_nFrameSize+1];m_bHasInit = true;}void CSpeexEC::Reset(){if (m_pState != NULL){speex_echo_state_destroy(m_pState);m_pState = NULL;}if (m_pPreprocessorState != NULL){speex_preprocess_state_destroy(m_pPreprocessorState);m_pPreprocessorState = NULL;}if (m_pfNoise != NULL){delete []m_pfNoise;m_pfNoise = NULL;}m_bHasInit = false;}void CSpeexEC::DoAEC(short* mic, short* ref, short* out) {if (!m_bHasInit)return;speex_echo_cancel(m_pState, mic, ref, out, m_pfNoise);speex_preprocess(m_pPreprocessorState, (__int16 *)out, m_pfNoise);}可以看出，这个回声消除器类很简单，只要初始化一下就可以调用了。
回声消除几种常用的算法比较
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。
VoIP声学回声消除算法研究.
VoIP 声学回声消除算法研究0 引言近年来，VoIP(Voice over IP) 技术及其业务的迅速发展，对传统的电信业务造成了巨大的冲击，与传统电话相比，IP 电话以其网络带宽利用率高，通话成本低，可灵活地提供丰富的增值功能而备受市场青睐。
然而，由于VoIP 的语音在与其他数据一起在网络中传输时要经过压缩、编码、打包等一系列处理，造成回声路径的延迟较大，延迟抖动也较大，严重影响了话音质量，阻碍了VoIP 市场的拓展。
因此，在VoIP 终端上增加回声消除算法已成为必然。
1 声学回声消除技术的原理1．1 声学回声产生原理根据回声的产生原因，回声可以分为声学回声和电学回声两类。
电学回声是由于电路阻抗不匹配造成的，通常影响比较小。
随着消除回声技术的发展，当前回声消除研究的重点已由“电学回声”的消除转向了“声学回声”的消除。
声学回声指设备的一部分声音信号回馈到同一设备的受话器，分为直接回声和间接回声。
直接回声指扬声器的声音未经任何反射直接进入麦克风，这种回声延迟最短。
间接回声是指扬声器播放的声音经不同的路径一次或多次反射后进入麦克风所产生的回声集合，其主要特点是回声路径冲激响应变化范围大，变化快，冲激响应持续时间长，一般在50~300 ms。
这使得自适应建模滤波器的阶数很高，因而成为语音通信系统回声的主要难题。
1．2 声学回声消除的原理自适应回声抵消的基本思想是估计回声路径的特征参数，产生一个模拟的回音路径，得出模拟回声信号，从接收信号中减去该信号，实现回声抵消。
图1给出了单向传输的声学消回声器AEC的原理图。
图 1 中，y(n) 代表来自远端的信号；r(n) 是经过回声通道而产生的不期望的回声；x(n)是近端的语音信号；D口的近端信号叠加有不期望的回声。
对消回声器来说，接收到的远端信号作为参考信号，消回声器根据由自适应滤波器产生回声估计值，将r1(n) 从近端带有回声的语音信号减去，就得到近端传送出去的信号讥n)=x(n)+r(n) -r1(n)。
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（2）回声抑制器 回声抑制器是使用较早的一种回声控制方法。回声抑制器是一种非线性的回声消除。它通过简单的比较器将接收到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全阈值，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，回声抑制器已很少人使用了。
（3）声学回声消除器 声学回声消除的另一方法是使用声学回声消除器（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，建立远端信号的语音模型，利用它对回声进行估计，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。然后，将回声估计值从话筒的输入信号中减去，从而达到消除回声的目的，AEC还将话筒的输入与扬声器过去的值相比较，从而消除延长延迟的多次反射的声学回声。根椐存储器存放的过去的扬声器的输出值的多少，AEC可以消除各种延迟的回声。
声学回声消除器的结构和相关算法
随着消回声技术的发展，当前回声消除研究的重点，已由"电路回声"的消除，转向了"声学回声"。
(1) 周围环境的处理
分析声学回声的产生的机理，可以知道：声学回声最简单的控制方法是改善扬声器的周围环境，尽量减少扬声器播放声音的反射。例如，可以在周围的墙壁上附加一层吸音材料，或增加一层衬垫以增加散射，理想的周围环境是其回响时间或RT-60（声音衰减60dB所需要的时间）在300ms~600ms之间。因为这样的环境一方面可以控制反射，又可以不会使讲话者感到不适。改善环境可以有效地抑制间接声学回声，但对直接声学回声却无能为力。