整体框图 参考信号：送往时延估计、AEC的状态计算 采集信号：送往时延估计、线性滤波器、AEC的状态计算 线性滤波器使用时延对齐后的参考信号和采集信号进行处理；线性滤波器处理后的结果送往NLP模块，最终得到处理结果。 类调用关系图 EchoCanceller3（入口） AnalyzeRender 该部分只是将AudioBuffer类型的参考信号insert到render_transfer_queue_，这是一个swapqueue，数据从结尾insert，从开头remove，这里没有什么可以说的【当然insert之前…
取消大小周了，周末有了更多的时间来自己学习。给自己立个flag，两周内把fullaec.m里面的线性滤波器、NLP等部分弄懂，发博客；再2~3周的时间看webrtc的AEC3的代码，同样发博客整理；然后再2~3周的时间看一下speex里面的AEC算法。 本次继续更新非线性处理部分。在学习过程中，参考了《实时语音处理实践指南》相关内容和网上有关博客的内容，在此对相关作者表示感谢。 非线性处理部分 计算完hnled，接下来开始计算ovrd。 hnlLocalMin是对hnlPrefAvgLow的最小值跟踪，其初始值为1…
取消大小周了，周末有了更多的时间来自己学习。给自己立个flag，两周内把fullaec.m里面的线性滤波器、NLP等部分弄懂，发博客；再2~3周的时间看webrtc的AEC3的代码，同样发博客整理；然后再2~3周的时间看一下speex里面的AEC算法。 本次更新非线性处理部分。在学习过程中，参考了《实时语音处理实践指南》相关内容和网上有关博客的内容，在此对相关作者表示感谢。 非线性处理 非线性处理的主要思想： WebRTC是利用信号之间的频域相干性c（0<=c<=1）来衡量误差信号中残留回声的大小的。首…
取消大小周了，周末有了更多的时间来自己学习。给自己立个flag，两周内把fullaec.m里面的线性滤波器、NLP等部分弄懂，发博客；再2~3周的时间看webrtc的AEC3的代码，同样发博客整理；然后再2~3周的时间看一下speex里面的AEC算法。然后再2~3周吃一吃公司的算法，但是这个整理只是自己学习用，不会做任何公开发布。 所以下面开始第一个flag的内容。这周只有空看完了线性部分，仿佛没有看到这里面有DTD的部分，所以先发一下线性部分，后面整理一下非线性部分。在学习过程中，参考了《实时语音处理实践指南》相…
第一节 回声消除原理 声学回声消除主要用来解决双端通信中回声干扰的问题。如下图所示，A、B两段正在进行远程语音通话，B端语音被麦克风采集后转换成电信号，经过网络传输到达A端，由A端扬声器播放出来，如果在A端没有做AEC处理，那么这个声音就会被A端的麦克风采集传回到B段，从而干扰正常的语音通信。 AEC目前已经形成了以自适应滤波处理联合回声后处理为主的技术方案。其中，自适应滤波器用来模拟和追踪真实的“回声路径”，并由收敛出的“回声路径”（实际为滤波器系数）估算出回声信号，再从近端纯净语音和回声的混合信号中减去估计的回…
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davidcheung 发布于 5 个月前（02月09日）
tk88 发布于 5 个月前（02月07日）
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