这里假设读者具有自适应滤波器的基础知识.Speex的AEC是以NLMS为基础,用MDF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,这个结论可以记下,下面会用到的. 对于长度为N的NLMS滤波器,误差信号定义为期望信号与估计信号之差,表示如下: \[e(n) = d(n) - \hat y(n) = d(n) - \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {{{\hat w}_k}(n)x(n - k)} \] 则,滤波器的系数更

一.前言 因为工作的关系,笔者从2004年开始接触回声消除(Echo Cancellation)技术,而后一直在某大型通讯企业从事与回声消除技术相关的工作,对回声消除这个看似神秘.高端和难以理解的技术领域可谓知之甚详. 要了解回声消除技术的来龙去脉,不得不提及作为现代通讯技术的理论基础——数字信号处理理论.首先,数字信号处理理论里面有一门重要的分支,叫做自适应信号处理.而在经典的教材里面,回声消除问题从来都是作为一个经典的自适应信号处理案例来讨论的.既然回声消除在教科书上都作为一种经典的具体的应

speex 回声消除的用法 分类: speex AEC 回声消除 2012-11-13 11:24 1336人阅读 评论(0) 收藏 举报 speex的回声消息 就是speex_echo_cancellation函数的正确用法 回声消息的原理: 对参考声音(解码的对端原始语音包)做延迟(会有多个延迟,如麦克风直接采集到音箱的声音,经墙壁反射后再次采集),衰减, 从声卡里采集到的语音,做一个语音合成. 回声产生的条件: 通话中,有一方使用音箱(或者双方都用音箱). 在实际中如何使用speex_ec

回声消除AEC包含:   延时估计对齐+线性自适应滤波器+NLP(双讲检测.处理)+舒适噪声CNG 一.speex aec 1.没有NLP 2.只考虑实时DSP系统,即是没有延时对齐等 3.自适应滤波(MDF)使用双滤波器结构,自适应滤波器因子自动更新 二.webrtc aec 1.双讲检测没有,双讲时远端的声音会消没了 2.PBFDAF,固定自适应因子 0.6 3.抑制是使用相关性技术,近端误差,近端远端,由低频段相关性参数求出gain值 对于aec,webrtc主要依赖NLP,speex主要

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" #incl

背景:回声与啸叫的产生  http://blog.csdn.net/u011202336/article/details/9238397 参考资料:  http://www.speex.org/docs/manual 从代码分析,下边是Speex test demo #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <

1介绍 Speex是一套主要针对语音的开源免费,无专利保护的音频压缩格式.Speex工程着力于通过提供一个可以替代高性能语音编解码来降低语音应用输入门槛 .另外,相对于其它编解码器,Speex也很适合网络应用,在网络应用上有着自己独特的优势.同时,Speex还是GNU工程的一部分,在改版的BSD协议中得到了很好的支持. 2技术 Speex是基于CELP并且专门为码率在2-44kbps的语音压缩而设计的.它的特点有: ■窄带(8kHz),宽带(16kHz)和超宽带(32kHz)压缩于同一位流. ■

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特

写在前面的话,本文是因为工作中需要编写摄像头程序,因为之前没有做过这类产品,所以网上搜索的资料,先整理如下,主要参考文章如下,如果有侵权,请联系我:另外,转载请注明出处.本文不一定全部正确,如果发现错误请指正.如果有新的理解,会继续整理.   http://blog.csdn.net/xubin341719/article/details/7723725 http://blog.csdn.net/pengwentao/article/details/7180115 http://blog.csd

Speex manul中文版   在VOIP的音频算法中,回音处理已经成为一个关系通话质量的主要问题. 回声的产生在IP网络主要有两种:1.声学回声2.电路回声 声学回声主要又分成以下几种:a ) 直接回声:由扬声器产生的声音未经任何反射直接进入麦克风b ) 间接回声: 由扬声器发出的声音经过多次反射后,再进入Mic对于第二种回声,拥有多路径,时变性的特点.是比较难处理的. 由于IP网络下的传输的延迟较大,而一般情况下,对于人耳,如果声音延迟达到了10ms以上的话,那么回声就会越来越明显.一般来

webrtc的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块: 回声时延估计 NLMS(归一化最小均方自适应算法) NLP(非线性滤波) CNG(舒适噪声产生) 回声时延估计 这张图很多东西可以无视,我们重点看T0,T1,T2三项. T0代表着声音从扬声器传到麦克风的时间,这个时间可以忽略,因为一般来说话筒和扬声器之间距离不会太远,考虑到声音340米每秒的速度,这个时间都不会超过1毫秒. T1代表远处传到你这来的声音,这个声音被传递到回声消除远端接口(WebRtcAec_BufferF

视频笔记:音频专业级分析软件(Cooledit) 音质定义以语音带宽来区分,采样率越高,带宽越大,则保真度越高,音质越好.窄带(8khz采样),宽带(16khz采样),CD音质(44.1khz采样) 音频采集播放流程:采集-前处理(回声消除.噪声抑制.音量调节.混响处理等)-编码-传输-解码-后处理-播放 采样率:原始PCM数据每秒采样次数 比特率:编码压缩后的码率,每秒音频的大小.(所以在编码效果好的情况下也会有高采样率对应相对低的比特率) PCM(Pulse Code Modulation)

转自:http://www.cnblogs.com/fjutacm/p/220631977df995512d136e4dbd411951.html 写在前面的话,本文是因为工作中需要编写摄像头程序,因为之前没有做过这类产品,所以网上搜索的资料,先整理如下,主要参考文章如下,如果有侵权,请联系我:另外,转载请注明出处.本文不一定全部正确,如果发现错误请指正.如果有新的理解,会继续整理.   http://blog.csdn.net/xubin341719/article/details/77237

博客地址:http://blog.csdn.net/kevindgk GitHub地址:https://github.com/KevinDGK/MyAudioDemo 一简介 二局域网语音配置 三Speex 1 简介 2 技术特点 3 开发-语音压缩 4 相关计算 四Opus - 音频编解码器中的瑞士军刀 1 简介 2 技术 3 开发插件 4 版本信息 libopus 113稳定发行版 5 对比 6 模块API文档 61 Opus Encoder 类型定义 方法 详细描述 类型定义文档 方法文档

一.回声消除算法模型 先来分析下自适应回声消除的主要组成部分,大体上可以把回声消除模型分为两个部分 横向滤波器结构 滤波器系数自适应与步长控制 横向滤波器用脉冲响应w(n)[有的地方也称为回声路径]与远端说话者信号u(n)卷积得到回声估计,并用y(n)表示该估计.麦克风输出信号做为期望响应d(n),从期望响应d(n)中减去滤波器的”合成回声”,得到误差信号e(n).通过不断的调整滤波器系数w(n)使误差信号的均方值最小化,其结果就是:误差信号为本地语音提供了一个近似的估计.这就是为什么这样的结构

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介 原文链接:丢失.不好意思        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如

开源的Speex代码内部包含了VS2003,05,08工程,但是直接编译总有一些要设置的地方,虽说也不是很复杂,但是对于不是很了解VS的同学来说还是要折腾一阵,所以我弄了一个可以直接使用的版本,当然是用VS2010编译的. Speex有些方面比webrtc要好,比如说可以直接对44.1KHZ采样率的音频做降噪处理,而webrtc最高只能支持32K采样率,超过了必须重采样到32K.另外接口也比较简单,代码量也较少.当然了其中还包括回声消除,静音检测,声音增益,重采样模块,如果是想了解其中内部原理的

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),