声学回声消除
回声消除 (AEC) 是一项可阻止您在通话过程中听到自己的声音反弹的技术。
概述
It is the reason hands-free calls, smart speakers, and video meetings work without painful feedback loops.
深入探讨
当您使用免提电话或视频通话时，扬声器发出的声音会被您自己的麦克风拾取并发送回对方，然后对方会延迟听到自己的声音。 AEC 通过将远端信号（扬声器播放的信号）视为已知参考来解决此问题。自适应滤波器模拟声音如何穿过房间到达麦克风，然后从捕获的音频中减去预测的回声。由于房间会随着人们移动或门打开而发生变化，因此滤波器会不断实时重新估计此“回声路径”。现代系统将经典滤波器与神经网络配对，处理廉价扬声器的非线性失真和线性滤波器遗漏的残余回声。
技术洞察
经典 AEC 使用自适应滤波器（通常是归一化最小均方 (NLMS)）来估计房间的脉冲响应并从麦克风信号中减去合成回声。困难的部分是双向通话（两个人同时讲话，这可能会错误地推动滤波器发散）和非线性扬声器失真。深度学习 AEC 现在使用训练有素的神经网络对残差进行后处理，以抑制剩余回声，同时保留近端语音，即使在双方通话期间也是如此。
战略影响
交通与覆盖范围
它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。
成本与预算
媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。
速度与规模
面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。
声学回声消除的未来
AEC 正在从手动调整的信号处理转向端到端神经模型，在单个网络中联合处理回声、噪声和混响。设备上的深度学习让耳塞和笔记本电脑能够以极低的延迟和功耗消除回声。 Microsoft 的 ICASSP AEC 挑战赛加速了这一过程，推动了可在不匹配的采样率和故障硬件上工作的模型。预计个性化、房间感知的取消会在您穿过空间时立即适应。
现实世界的实施
Amazon Echo 等智能扬声器取消了自己的音乐播放，因此他们仍然可以在歌曲中听到“Alexa”。
视频会议应用程序（Zoom、Microsoft Teams、Google Meet）消除扬声器回声，以便笔记本电脑用户无需耳机即可免提。
汽车免提呼叫系统消除了仪表板麦克风拾取的车内扬声器的回声。
免提电话和会议室设备使用 AEC，因此远程呼叫者听不到自己延迟的声音。
风险与防护栏
如果未征得同意，语音滥用和冒充风险就会增加。
由于口音、方言或嘈杂的环境，准确性可能会下降。
如果没有明确的标签，合成音频可能会被误认为是真实的语音。
实施路线图
获得语音捕获、克隆和重用的明确同意。
测试不同扬声器和背景条件下的质量。
定义人员必须审查或批准输出的时间。
标记合成音频并保留来源记录以供问责。
不断探索
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常见问题
What is Acoustic Echo Cancellation?
回声消除 (AEC) 是一项可阻止您在通话过程中听到自己的声音反弹的技术。这就是免提通话、智能扬声器和视频会议无需痛苦的反馈循环的原因。
声学回声消除主要解决什么问题？
AEC 可消除扬声器中的音频被麦克风捕获并返回给正在通话的人时产生的回声。
AEC 系统依靠什么“参考”信号来预测回声？
AEC 确切地知道它发送到扬声器的音频（远端信号），因此它使用它作为模型的参考并减去产生的回声。
哪种情况对 AEC 来说非常困难并且可能导致自适应滤波器出现故障？
在双向通话期间，近端语音可能会被误认为是回声，这可能会破坏滤波器的估计，因此检测器用于冻结自适应。
经典 AEC 中的自适应滤波器实际上试图估计什么？
该滤波器模拟声音如何从扬声器通过房间传播到麦克风，因此它可以合成并减去匹配的回声。
为什么神经网络越来越多地添加到经典 AEC 滤波器之上？
廉价扬声器会使声音非线性失真，线性滤波器会留下残余回声；神经后置滤波器经过训练可以抑制剩下的内容，同时保留近端语音。