运用声学处理来控制回声和混响,当有某个房间或建造一个录音棚时，如出现下述问题，就需要进行声学处理：（1）在墙边拍一下手，然后可听到颤动回声。这是由于声音在硬的平行墙面之间的来回撞击而产生的。（2）录音棚有非常活跃的环境，诸如像一个车库或是混凝土结构的地下室之类，可以听到很多的房间混响。（3）录音棚体积很小。（4）从录音作品中可以听到外界的噪声。（5）低音吉他放大器和音箱的声音有隆隆声。（6）缺乏在数英尺之外作不拾取噪声或不拾取过量房间混响的拾音的自由度。（7）在传声器信号中可听到大量的泄漏声。一些泄漏的例子，如吉他传声器拾取了鼓声，或是由于铙镲传声器拾取了电吉他的声音。如果有上述情况出现，则可按如下的建议来改善录音室的声学状况。混响和回声是由于房间表面的声音反射引起的，因此，强吸声的表面会有助于化解这些问题。高频吸收如要吸收高频，可使用诸如多孔的褶皱（凹凸不平的）的泡沫垫材料。这些材料是高可燃性的，所以，要作阻燃处理。把它们钉住或粘贴在墙面上，或者把它们固定在框架上。从效果上看，使用厚的泡沫材料要比薄的好。装在墙上的，这取决于声音撞击到泡沫材料上的角度。在泡沫材料嵌板之间要留有一些空隙。
对于耳机来讲，主要是声学回声，表现为收发环路的隔离度不好。福建声学回声是什么
这样有助于扩散或展开室内的声音，如图3所示。不要过多地填满泡沫材料，因为填满了的、“死寂”的房间对演奏来说是很不合适的，而保留一些反射声后能给声音加上“空间”和活泼的感觉。其他高频吸声体有睡袋、活动毯子、地毡毛毯、窗帘以及用细薄的棉布或粗麻布罩住的玻璃纤维等。如有可能，把这些材料与墙面之间留有数英寸的空间。这种间距会有助于吸收中低频率成分。有一种宽频段的吸声体，它是罩有细薄棉布或粗麻布的已压制好的（Owens-CorningType703,3lb/ft3）。首先在要进行录音的演奏者的前方或上方只安置一小部分吸声材料，每次只增加一些吸声体，直到所录得的声音满意时为止——通常覆盖总表面的50%~60%。吸声位置位于从混录位置方向观察为音箱的镜像位置上。吸声体置于音箱后面的墙上，也可把吸声板吊挂在混录位置与音箱之间半路中心的上方，用吊钩和线绳悬挂。另一种吸声体为位于传声器附近的安装的声学板。例如ModTrap及sERelexion滤波器。声学基本概念，你知多少？1.吸声声波通过某种介质或射到某介质表面时，声能减少并转换为其他能量的过程称为吸声。2.吸声的作用对同一个空间，改变室内声场的特性。吸声的主要作用是吸收室内的混响声,对直达声不起作用。
福建声学回声是什么非线性声学回声消除技术在整个声学回声消除领域是一个相对比较冷的研究方向。
声学回声消除应用技术，随着秒新月异的科技发展，各项技术成果不断地应用在我们日益拓展的各领域需求当中，刷新着我们的生活和工作。地球村的崛起，不断以互联网、物联网等方式揭示着万物相连的关系。无论是飞机、高铁还是电话、网络，都成为托起地球新村时空纵横的重要载体。怎样拉近人与人之间的关系，如何建立起更行之有效的联络方式，提高远程协同工作、信息传达效率成为了一个重要命题。远程会议的出现在很大程度上为这种多极化办公互动提供了质量的平台保障，在借助互联网便捷的远程通信架构下，通讯数据安全，稳定可靠，很长一段时间广受用户青睐。然而美中不足的是，这样的（声音）系统仍逃不出的还是自然声学上的问题。有和业内朋友聊天中谈到，今后的扩声系统也许只保留两级传统装置了，那就是声电转换和电声转换的拾音和还原。而正是这两级客观存在的物理声学现象，造就了我们所讨论的内容。在远程会议系统的终端（本地），为了实现多人互动、多人拾音等目的，系统声音免不了被放大还原，而在诸如此类的放大系统中，为本地音箱能够听到远端声音，并能把本地拾音信号传送到远端而互通。众所周知，话筒在拾取到放大后的音箱信号后。
就得到了非线性滤波器的比较好解，它具有小二乘估计形式。第三步构建耦合机制。在介绍耦合机制之前，先说一下我对这种耦合机制的期望特性。我希望在声学系统的线性度非常好的情况下，线性滤波器起到主导作用，而非线性滤波器处于休眠的状态，或者关闭的状态；反过来，当声学系统的非线性很强时，希望非线性滤波器起到主导作用，而线性滤波器处于半休眠状态。实际声学系统往往是非线性与线性两种状态的不断交替、叠加，因此我们希望构建一种机制来对这两种状态进行耦合控制。为了设计耦合机制，就必须对线性度和非线性度特征进行度量。因此，我们定义了两个因子，分别是线性度因子和非线性度因子，对应左边的这两个方程。而我们进行耦合控制的基本的思想就是将这两个因子的值代入到NLMS算法和小二乘算法之中，调整二者的学习速度。为了便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识，我又画了一组曲线，左边一组对应的是线性回声的场景。我们首先来看一下NLMS算法，黄色曲线真实的系统传递函数，红色曲线是NLMS算法的结果。可以看到，在线性场景下，NLMS算法得到的线性滤波器可以有效逼近真实传递函数，进而能够有效抑制线性声学回声。下面再来看一下这个双耦合算法。
声学回声的原理是什么？
在这里我将整个回声路径分成了A、B、C、D四个部分。我们一起来看一下，ABCD里面哪一个环节有可能是非线性的？答案应该是B。也就是回声路径里面的功率放大器和喇叭，具体的原因稍后会做详细分析。接下来我想再解释一下为什么A、C、D它们不是非线性的。首先这里的A和D比较好判断，他们都属于线性时不变系统。比较难判断的是C，因为在一些比较复杂的场景下，声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端，同时会带有很强的混响，甚至在更极端情况下，喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化，导致回声路径也会随时间快速变化。这么多因素叠加在一起，往往会导致回声消除算法的性能急剧退化，甚至完全失效。有同学可能会问，难道这么复杂的情况，不是非线性的吗？我认为C应该是一个线性时变的声学系统，因为我们区分线性跟非线性的主要依据是叠加原理，前面提到的这些复杂场景，它们依然是满足叠加原理的，所以C是线性系统。这里还要再补充一点，细心的朋友会发现B里面有一个功率放大器，同时在C里面也有一个功率放大器，为什么经B的功率放大器放大之后，可能带来非线性失真，而C的功率放大器不会产生非线性失真呢？二者的主要区别在于B放大之后输出是一个大信号。
深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。福建声学回声是什么
我们把声学回声消除这个技术变成一张实体的插件（设备插卡），在系统中，为实现次回声过滤。福建声学回声是什么
WebRtcAec_Process接口如上，参数reported_delay_ms为当前设备需要调整延时的目标值。如某Android设备固定延时为400ms左右，400ms已经超出滤波器覆盖的延时范围，至少需要调整300ms延时，才能满足回声消除没有回声的要求。固定延时调整在WebRTCAEC算法开始之初作用一次,为什么target_delay是这么计算？inttarget_delay=startup_size_ms*self->rate_factor*8;startup_size_ms其实就是设置下去的reported_delay_ms，这一步将计算时间毫秒转化为样本点数。16000hz采样中，10ms表示160个样本点，因此target_delay实际就是需要调整的目标样本点数（aecpc->rate_factor=aecpc->splitSampFreq/8000=2）。我们用330ms延时的数据测试：如果设置默认延时为240ms，overhead_elements次被调整了-60个block，负值表示向前查找，正好为60*4=240ms，之后线性滤波器固定index=24，表示24*4=96ms延时，二者之和约等于330ms。②大延时检测是基于远近端数据相似性在远端大缓存中查找相似的帧的过程，其算法原理有点类似音频指纹中特征匹配的思想。大延时调整的能力是对固定延时调整与线型滤波器能力的补充，使用它的时候需要比较慎重。需要控制调整的频率，以及控制造成非因果的风险。
福建声学回声是什么