回声抑制算法

⑴ 即时语音中回声消除技术，到底是怎样实现的

用的自适应回声消除器

回声是由于扬声器放出来的声音经过衰减和延时然后又被麦克风收录产生的。自适应回声消除器简单说就是用一个参数可调的滤波器，通过一个自适应算法，模拟回声产生的信道环境，进而“猜测”回声信号，然后在麦克风收录的信号里“减去”这个信号。

⑵ 什么叫回声消除

回音消除（Acoustic Echo Cancelling）是透过音波干扰方式消除麦克风与喇叭因空气产生回受路径（feedback path）而产生的杂音。

在讲电话时，回声像是在峡谷大喊大叫。回声是听到的声音的反射经一段时间后，又听到延迟的原音。在电话上，如果延迟是相当明显（多于几百毫秒），它被认为是恼人的。
回声消除器是替代早期的回声抑制器 ，最初在20世纪50年代开发的控制造成长时间的延迟卫星通信电路的回声。回声消除理论是在AT＆T 贝尔实验室。回声消除器的概念是合成的回声的估计值从讲话者的信号，并减去该合成
贝尔实验室将回声消除算法进行了改进。像所有的回波消除过程，这些第一算法被设计预期的信号，这将不可避免地重新输入的传输路径。

听觉回声消除（AEC）的过程如下：

远端信号被传递到系统。
转载远端信号的扬声器在房间里。
也在房间里的麦克风拾取产生的直接路径的声音，和随之而来的混响声音作为近端信号。
将远端信号进行滤波并延迟到类似的（resemble）近端信号。
将过滤的远端信号是从近端信号中减去。
所产生的信号指不包括任何直接或回荡的声音通过扬声器在房间里的声音。

混合回声
从返回路径，而不是切换进/出的路径衰减。

⑶ 有哪些开源的回声消除算法

关于声学回声的算法其实在美国贝尔实验室60年代就有这方面的理论基础，但是受到处理器元件的计算速度限制，一直到上世纪90年代才投入正式运用；声学回声消除算法——分为线性消除和非线性消除两个部分，线性部分最多能抵消40dB，剩下的就要靠非线性来处理了（目前能处理到20dB),国际上处理AEC（声学回声）的及格线是45dB，这方面比较专业的国外公司有POLYCOM，国内的有朗谷、速嵌，浙大也有此方面的研究。背景噪音消除算法上世纪70年代就在使用噪声门的办法来处理，但是需要预先设置噪声门的阀值，遇到环境改变的情况，往往需要重新设置；第二种是采用麦克风阵列的算法来处理，典型的芯片有AUDIENCE（用于IPHONE4手机，华为、三星、摩托罗拉智能手机都在使用），国内的FORTMEDIA芯片，都是使用2-3支以上的麦克风来处理，一支麦克风来采集人声，另外的麦克风用于采集背景噪，在DSP中产生一个等幅反向的波形来抵消背景噪音；还有一个就是源自日本理化学所为日本机器人做的研究，语音分离技术，从控制论角度出发使用AI（人工智能算法）来区分噪音和语音（两种音源有不同的特征信号），使用自适应滤波滤除背景噪音，最大能消除15dB的背景噪音，使用单麦克风就可以实现消噪。。另外webrtc现在用的是以前GIPS的，挺好使。还有skype的回声消除做的不错，另外雅马哈和JBL的做的也不错，但是消耗非常大。另外还有speex与webrtc的aec，aecm再比如：OpenSSL，CyaSSL，jsCrypto，pidCrypt ，Botan 等等。