導(dǎo)讀：語音通信，在當(dāng)代生活已經(jīng)成為了大家主要的溝通交流方式，而通話語音的質(zhì)量也是衡量每個廠商系統(tǒng)好壞的標(biāo)志之一。這次給大家分享網(wǎng)易云信是如何通過回聲消除算法保證通話語音質(zhì)量的。

文｜胡林艷

網(wǎng)易云信音視頻引擎開發(fā)工程師

?前言

?回聲產(chǎn)生原因?

在語音通信中，回聲一直是影響音質(zhì)的主要因素，它會帶來種種影響，比如在漏回聲、產(chǎn)生雜音、處理人聲斷續(xù)、忽大忽小、丟字、失聲等現(xiàn)象中，有一部分就是回聲或者工作失調(diào)的回聲消除算法引起的。所以，一個優(yōu)質(zhì)的回聲消除算法，將在很大程度上提升語音通信的音質(zhì)。所謂回聲，就是自己的聲音又傳回自己。

簡單來說，一個人的聲音傳到對方，經(jīng)過揚(yáng)聲器播放，通過空間聲場傳播被麥克風(fēng)采集到，這樣回聲 echo 就產(chǎn)生了。疊加了近端本身的聲音（包括近端語音，近端噪聲），這樣對端就聽到了自己的聲音（回聲 echo）+ 另一方聲音。

一端麥克風(fēng)采集的混合信號，有本端說話人的語音信號和對端說話人通過揚(yáng)聲器播放的語音產(chǎn)生的回聲（紅色信號），這樣疊加的語音信號（藍(lán)色信號）通過傳輸線路傳到對端揚(yáng)聲器播放，對端人就聽到自己剛剛的語音信號，即所謂的回聲。

所以混合信號中除了本地的語音之外，還有對方的回聲信號。回聲消除算法，就是要把這個紅色的回聲信號從藍(lán)色的麥克風(fēng)混合信號中去除掉。

?回聲帶來的影響?

回聲是不能在通話回路中存在的，一方面會引起對話的混淆，一方面也會帶來嘯叫，在會議中影響更大。所以通常會加入回聲消除算法進(jìn)行處理。

如果回聲沒有被算法完全消除，會因為消除產(chǎn)生畸變，導(dǎo)致聽起來像雜音，嚴(yán)重影響主觀感受。同時，回聲消除處理兩端同時說話的雙講數(shù)據(jù)時，可能會將近端語音當(dāng)作回聲處理，導(dǎo)致近端語音出現(xiàn)忽大忽小，甚至剪切的效果。因此，一個優(yōu)質(zhì)的回聲消除算法在通話中，極為重要。

?回聲消除原理

?回聲消除框架?

回聲消除算法實施時，參考信號是從播放端接收到的遠(yuǎn)端信號獲得的，聲音從揚(yáng)聲器播放出去，再被采集產(chǎn)生的回聲，分成直達(dá)聲和反射回聲。直達(dá)聲是最先到達(dá)并且能量最大的回聲，往往和設(shè)備本身、軟件系統(tǒng)設(shè)計、聲音傳播路徑有關(guān)。所以需要一個方法，找到參考信號/揚(yáng)聲器信號跟麥克風(fēng)信號之間的延遲，并調(diào)整緩沖區(qū)，使得算法獲取到的參考信號和回聲信號中間時延較小。

回聲經(jīng)過揚(yáng)聲器播放，聲音傳播，再到麥克風(fēng)采集，經(jīng)過了三個系統(tǒng)，而這三個系統(tǒng)中，揚(yáng)聲器、麥克風(fēng)系統(tǒng)為非線性系統(tǒng)的可能性很高，而聲音傳播的系統(tǒng)，是線性系統(tǒng)。所以整個過程中，有可能存在非線性部分，但是肯定存在線性部分，而在無法預(yù)知回聲特征前提下，去跟蹤線性回聲成為一種可行的辦法。跟蹤的線性回聲，從采集信號中減去，就得到了回聲的殘留信號。

而非線性的回聲，可以通過非線性的處理方式將殘差信號中的殘余回聲給徹底抑制掉。

如圖所示，一個完整的回聲消除算法框架，包含三個主要模塊

• 延遲估計模塊。

• 線性濾波模塊。

• 非線性處理模塊。

?時延估計模塊?

時延產(chǎn)生原因

參考信號取自下行接收的數(shù)據(jù)，麥克風(fēng)信號取自采集的數(shù)據(jù)，中間存在時延、聲音傳播時間（無論內(nèi)外）、播放采集線程工作的 buffer、啟動時間差等。不同設(shè)備、不同環(huán)境下存在的時延不同。

時延估計模塊影響

時延的對齊可以減輕自適應(yīng)濾波器的壓力，減少濾波器的跟蹤長度，降低開銷， 如果沒有時延對齊模塊，就需要將濾波器跟蹤的長度設(shè)計成能夠覆蓋所有參考信號到回聲信號之間的時延，這經(jīng)常是上百毫秒的，計算量非常大。

時延的對齊影響濾波器的性能。時延沒對齊，濾波器跟蹤的參考信號和回聲信號相關(guān)性極低，濾波器收斂會受到影響。時延估計過量，濾波器跟蹤的信號緩沖區(qū)中根本找不到參考信號，濾波器同樣不能收斂。

時延的對齊速度，影響整個收斂速度，影響濾波器收斂，同時也影響非線性回聲處理。時延變化時，需要能夠快速跟蹤到時延的變化，并且迅速調(diào)整，否則就會偶現(xiàn)回聲。

時延估計設(shè)計

一般來說，由于設(shè)備揚(yáng)聲器和麥克風(fēng)的響應(yīng)影響，回聲的分布大致在中頻段，高頻低頻部分回聲很少，因此可以在中頻段去跟蹤回聲。

Webrtc 的 aec?模塊采用的是頻域 Binary Spectrum 的方法。將兩端的頻譜中間頻段的分布映射到二值化數(shù)據(jù)，尋找相似性最高的遠(yuǎn)端信號并計算對應(yīng)的時延，該方法計算量很低，但是受噪聲影響很大。

Webrtc 的 aec3 模塊采用的是線性濾波。匹配濾波器的方法是直接在時域信號做 NLMS (Normalized Least Mean Square) 處理，這個方法魯棒性很好。

時域信號互相關(guān)會出現(xiàn)多個峰值，導(dǎo)致時延估計不準(zhǔn)。我們考慮采用頻域互相關(guān)的方法，結(jié)合線性濾波，一方面保證魯棒性，一方面利用頻域互相關(guān)檢測速度快的特點，加快檢測速度。

?線性濾波模塊?

x(n) 為遠(yuǎn)端輸入信號，經(jīng)過未知的回聲路徑 h(n) 得到 y(n)=x(n)?h(n)，再加上觀測噪聲 v(n)，得到近端輸入信號 s(n)=y(n)+v(n)。x(n) 通過自適應(yīng)濾波器 w(n) 得到估計的回聲信號，并與近端輸入信號 s(n) 相減得到誤差信號 e(n)，即 e(n)=s(n)?conj(w(n))x(n)，自適應(yīng)濾波算法所估計的回聲路徑就越接近實際的回聲路徑，得到的誤差就越小，回聲殘留就越小。所以用得到的誤差大小作為自適應(yīng)調(diào)整的方向。

濾波器采用特定的自適應(yīng)算法不停地調(diào)整權(quán)值向量，使估計的回聲路徑 w(n) 逐漸趨近于真實回聲路徑 h(n)。這樣濾波器的輸出能夠逼近真實的回聲，從而使誤差信號中不存在回聲信號。

自適應(yīng)濾波器收斂階段，近端信號是完全的 echo，不能混雜有近端語音。因為近端和噪聲是會擾亂 h(n) 的收斂過程。也就是說要求回聲消除算法開始運(yùn)轉(zhuǎn)后收斂要非常快，最好要求對方的算法在你一說就收斂好了，收斂好之后，如果對方開始說話，這個 h(n) 系數(shù)就不要變化了，需要穩(wěn)定下來。

回聲路徑可能是變化的，一旦出現(xiàn)變化，回聲消除算法要能判斷出來，因為自適應(yīng)濾波器學(xué)習(xí)要重新開始，也就是 h(n) 需要一個新的收斂過程，以逼近新的回音路徑 H。自適應(yīng)濾波器需要在收斂速度和跟蹤性能、穩(wěn)態(tài)失調(diào)之間進(jìn)行平衡。

線性濾波器設(shè)計

自適應(yīng)濾波器，目前常用的是 NLMS 濾波器和 Kalman 濾波器，這兩種濾波器各自有優(yōu)點和缺點。Kalman 濾波收斂速度快，收斂性能欠缺；NLMS 相對來說比較平穩(wěn)。基本上就是在于收斂速度和跟蹤性能、穩(wěn)態(tài)失調(diào)有不同的偏向。但是無論哪種濾波器，都是可以調(diào)整跟蹤的速度來改變收斂速度和跟蹤性能之間的平衡，NLMS 改變的是步長值，Kalaman 改變的是增益。

我們考慮用多種濾波器混合使用的方案，取不同濾波器的優(yōu)點，保證收斂速度，同時也相互限制發(fā)散。非線性濾波器也會參與估計回聲、雙講的狀態(tài)，從而控制自適應(yīng)濾波器跟蹤步長，根據(jù)狀態(tài)實現(xiàn)變步長跟蹤。

?非線性濾波模塊?

非線性處理模塊通常是計算參考信號、麥克風(fēng)信號、線性回聲信號以及殘差之間的相關(guān)性，估計殘留回聲，或者回聲的狀態(tài)。采用維納濾波的方式消除回聲，其重點在于如何估計殘留回聲，而估計殘留回聲的大小，也直接影響到最終消除的結(jié)果。殘留回聲估計不足，回聲處可能會有殘留；殘留回聲估計太過，雙講處會對近端語音損傷。

非線性濾波器設(shè)計

我們的非線性處理模塊針對參考信號、麥克風(fēng)信號、線性回聲信號以及殘差信號，采用峰值相關(guān)性、頻域相關(guān)性、幅值相似性等特點，聯(lián)合判斷得到雙講狀態(tài)、回聲狀態(tài)等信息。除了上述的相關(guān)性外，還可以利用線性濾波器的更新權(quán)值去獲得回聲的狀態(tài)。而影響最終輸出結(jié)果的，是殘余回聲或者回聲大小的估計。殘余回聲的估計，采用了回聲的狀態(tài)和濾波器的 ERL (Echo Return Loss) 估計相結(jié)合的方法。

業(yè)務(wù)中回聲消除算法設(shè)計

?不同場景對回聲的需求?

根據(jù)業(yè)務(wù)的需求，我們結(jié)合場景分類模塊，將通話場景分成音樂場景和語音場景，而不同的場景下，回聲的特點和對回聲消除的要求不同，從而可以調(diào)整回聲和雙講的平衡。

在音樂對話場景下，雙講占比較多，希望保留音樂，音樂下回聲不明顯，所以在整個非線性檢測上，偏向于雙講的檢測。在語音對話場景下，雙講占比小，回聲要求干凈，所以非線性檢測上，偏向于回聲的檢測。

?不同模式對回聲的需求??

通過檢測外設(shè)情況，分成耳機(jī)模式、外放模式。耳機(jī)下通常是沒有回聲的，部分由于線路耦合產(chǎn)生的回聲，或者耳機(jī)密封性不好外漏的回聲，線性特點明顯，回聲較小，但是耳機(jī)下對回聲和雙講的剪切感都比較明顯，可以結(jié)合線性濾波器的殘差結(jié)果，調(diào)整殘留回聲的估計。而常用的外放模式下，基本上回聲都非常大，信回比低，對回聲的殘留比較敏感，所以殘留回聲估計時，會比較偏向于回聲估計，從而達(dá)到最優(yōu)的聽覺效果。

結(jié)語

以上技術(shù)方案就是本次分享的全部內(nèi)容，通過回聲消除技術(shù)，能夠提升用戶的聽感，適應(yīng)各種場景切換和環(huán)境變化，保證不受回聲干擾。每塊技術(shù)都比較重要，也是經(jīng)過多次優(yōu)化調(diào)優(yōu)的結(jié)果。網(wǎng)易云信也將繼續(xù)打磨音頻技術(shù)，給行業(yè)帶來更好的服務(wù)。

?作者介紹?

胡林艷，網(wǎng)易云信音視頻引擎開發(fā)工程師，負(fù)責(zé)音頻引擎的回聲消除算法開發(fā)，在傳統(tǒng)語音增強(qiáng)算法設(shè)計方面有豐富的經(jīng)驗。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的技术干货 | 为高音质保驾护航 - 通信中的回声消除的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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