透過將 matlab/octave 演算法移植到 C 來實現 AEC 的最佳解決方案
完成!對自己有點印象。
我們的產品需要迴聲消除功能,確定了三種可能的技術方案,
1)利用MCU偵測audio out和audio in的音訊訊號,編寫演算法計算兩側聲音訊號的強度,根據audio out和audio in的強弱在兩個通道之間進行可選的切換,實現半雙工通話效果,但現在市面上都是全雙工通話效果,半雙工會讓產品競爭力降低
(2) 使用CPU廠商的迴聲消除演算法,實際測試經過各種可調參數的調優以及與廠商多次討論,迴聲消除效果不夠乾淨,與預期效果相去甚遠。供應商的回饋是改進外殼,使MIC與揚聲器盡可能隔離,但由於ID設計、音質和音量要求,沒有改變外殼的空間。
(3)從網路下載webrtc、speex等開源迴聲消除演算法,交叉編譯後移植到產品中。
4)從專門從事音訊演算法的公司購買演算法,但每個產品都需要額外的成本,這會大大降低產品的競爭力。
權衡之後,我決定深入研究使用開源演算法的解決方案;
所以,我從github、gitee等網站下載了一系列迴聲消除程式碼,都是C語言和matlab語言的。
以八度音程合成兩個聲音,產生一段包含近端麥克風捕捉語音和遠端參考語音的雙講場景。
然後運行線上下載的用於迴聲消除的程式碼,分析輸出音訊並選擇其中最有效的演算法。
從結果來看,webrtc音訊處理的AEC演算法不好,迴聲消除不乾淨,雙講場景有明顯的吞話現象。 webrtc音訊處理的AEC3演算法乾淨,但是對雙講另一端的聲音抑制非常大,聲音斷斷續續,不自然;
speex有輕微的迴聲,最好找一個matlab語言實現的aec演算法,迴聲消除得很乾淨,雙講只有輕微的吞字現象。
然後,我使用Visual Studio編譯偵錯WebRTC AudioProcessing AEC開源程式碼,參考Matlab上面的AEC演算法修改程式碼,使用線上偵錯設定斷點、單步運行等分析語句的值逐步變化,最後得到的資料與matlab語言的aec演算法的結果完全相同最終得到的數據與matlab的aec演算法的結果完全相同;
今天編譯到產品中,將MIC和SPEAKER增益調整到合理值,然後實際通話測試迴聲消除的效果,結果出奇的好。
這樣就有希望設計出一款能夠達到小目標之上銷售的產品。
以上是透過將 matlab/octave 演算法移植到 C 來實現 AEC 的最佳解決方案的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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