回声信号地产生与消除

回声信号地产生与消除
回声信号地产生与消除

数字信号处理课程设计

回声信号的产生与消除

姓名张针海

学号 10300123

专业电子信息工程

指导教师樊玲

年级 10级电信2班

日期 2013 .5 . 25

【摘要】本课程是利用Windows下的录音机,录制一段自己不小于10s的语音,然后在Matlab 软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录采样频率和采样点数。在抽样信号的基础上,通过采样后的的信号与原信号实现一次及多次延迟、叠加产生回波信号,再使用Matlab绘出有回声及无回声语音信号的时域波形和频谱图。再分别用频率抽样法设计的FIR滤波器和冲激相应不变法设

计设计的IIR滤波器消除回声,并记录滤波器的频域响应,再绘制滤波后信号的时域波形和频谱,并对前后信号进行对比,分析信号的变化。

[关键词] 录音 matlab 采样滤波抽样

[Abstract] this course is to use a tape recorder to record voice under Windows, a section of their own not less than 10s, then in Matlab software platform, sampling of the speech signal using the function wavread, and record the sampling frequency and sampling points. Based on the sampling signal, through its implementation of single and multiple superposition delay, echo, and use Matlab to draw the echo and echo free speech signal time-domain waveform and spectrum. FIR filter respectively by frequency sampling design method and impulse corresponding invariant IIR filter design to eliminate echo, and record the response of the filter in frequency domain, and then draw the time-domain waveform and spectrum of the filtered signal, and compared before and after the signal, analysis of signal changes

目录

1 设计目的及要求 (3)

1.1设计回音目的及要求 (3)

1.2设计滤波器目的及要求 (3)

1.2.1 FIR滤波器 (3)

1. 2. 2 巴特沃兹滤波器 (3)

1. 2. 3 距离估计要求 (3)

2 设计原理 (4)

3设计内容 (4)

3.1语音采集........ (4)

3. 2信号分析 (4)

3.3制作回音 (5)

3.4设计滤波器及滤波 (8)

3. 4. 1 设计FIR滤波器及滤波 (8)

3.4.1.1单回声的滤波 (8)

3. 4.2设计巴特沃兹滤波器及滤波 (11)

3.4.2.1设计巴特沃斯数字低通滤波器 (11)

3.5估算距离 (12)

3.5.1通过理论计算法 (12)

3.5.2程序返回测量法 (13)

4总结 (14)

5、参考文献 (15)

1 设计目的及要求

1.1设计回音目的及要求

现代通信中回波是影响通信质量的噪声,本课程设计是在matble库元件中搜索一段不小于10s的录音,再利用函数wavread对语音信号进行采样,并自身实现一次及多次延迟、叠加产生回波信号,再使用Matlab绘出有回声及无回声语音信号的时域波形和频谱图。在此过程中必须灵活运用matlab中 wavread函数对信号进行采样,同时加深对声频信号中噪声的认识。

1.2设计滤波器目的及要求

1.2.1 FIR滤波器

FIR滤波器是有限长冲激响应滤波器,它是通信,语音与图象处理模式识别及频谱分析等应用中一种基本的处理部件。他可以满足滤波器幅度和相位特性的严格要求避免模拟滤波器无法克服的电压漂移,温度漂移和噪声等问题。数字滤波器的作用是滤除信号中某一部分频率分量。信号经过滤波处理。就是相当于信号频谱与滤波响应相乘的结果。时域上看就是信号与滤波器的冲激响应卷积的结果。有限长冲激响应滤波器可以保证任何幅频特性的同时具有严格的相频特性,同时其单位冲激响是有限的。没有输入到输出的反馈,是稳定的系统。

1. 2. 2 巴特沃兹滤波器

欲消除回声,则需设计滤波器,绘出滤波器的频域响应,绘出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化,理想低通滤波器的一个非因果系统,如果允许低通滤波器的通带和阻带之间有一定的过渡带,且通带和阻带允许有一定的衰减,我们就可以用物理可实现的系统去逼近理想低通滤波器的频率特性,从而获得较好的滤波效果;巴特沃兹滤波器就是工程中常用的频率响应逼近理想低通滤波器的物理可实现系统,还原出原有音频信号。

1. 2. 3 距离估计要求

从信号y中估计反射物的距离,即回声延迟的时间,可理解为估算原有信号中的N值。也就是,估测y(n)中的原始声音信号x(n)与其延时衰减分量kx(n-N)的相关联的程度。

2 设计原理

语音采集:通过搜索在pc机的中matble库函数中chimes.wav,绘制其时域波形,对此音频信号用FFT作谱分析。

制作回音:利用MATLAB软件中的wavread函数进行采样分析得到的源噪声,通过叠加到原始语音

信号中,模仿语音信号被污染,并对其进行频谱分析;

消除回音:设计FIR和IIR数字滤波器的滤波器,对带有回声的声音信号进行滤波,恢复出原始信号。绘制所设计滤波器的幅频和相频特性,及滤波后的信号的

时域波形和频谱图,分析滤波后信号的时域和频域特征,回放语音信号。

估算距离:计算信号y中估计反射物的距离,可理解为估计延时序列中的N值。即估计y(n)中的原始声音信号x(n)与其延时衰减分量kx(n-N)的相关联的程度;

相关是指两个确定信号或两个随机信号之间的相互关系,对于随机信号,信

号一般是不确定的,但是通过对它的规律进行统计,它们的相关函数往往是

确定的,故在随机信号处理中,可以用相关函数来描述一个平稳随机信号的

统计特性,因而可通过相关分析法估算反射物的距离。

3设计内容

3.1语音采集

读取本地matble库中的自带的文件chimes.Wav。

3. 2信号分析

在matbal中绘制其时域波形,利用wavread()函数将其提取出来绘制其时域波形对此音频信号用FFT作谱分析,用plot()函数绘制其图形。

%声音信号的提取

fs=22050;

[x,fs,Nbits]=wavread('D:\chimes.wav'); %把语音信号进行加载入Matlab仿真软件平台中wavplay(x,fs);% 回放语音信号。或者sound(x,fs)

figure(1);

N=length(x);%求语音信号的长度

subplot(3,1,1);

plot(x(1:N));

title('原始信号波形');

y=fft(x,N);%傅立叶变换

subplot(3,1,2);

plot((0:N-1)/N*fs,abs(y));

title('原始信号幅值');

subplot(3,1,3);

plot(angle(y));

title('原始信号相位');

2,产生的原信号的波形,以及其幅度、相位谱如图1所示:

02000400060008000100001200014000

-0.50

0.5原始信号波形

0.5

1

1.5

2

2.5x 10

4

0100

200原始信号幅值

02000400060008000100001200014000

-5

5原始信号相位

图1 原信号波形图

3.3制作回音

1 参数的设置:

因为人耳能分辨出的声音延迟至少是0.1s ,因此,最小延迟量不能小于0.1s 。在此先先延迟时间为0.2s,即最小延迟量N=0.2*fs=0.2*16000=3200。

在已有声音信号x 的基础上产生带回声的声音信号,可以表达为在于娜信号的基础上叠加其延时的分量。假设只有一个回声的情况下,可简化其模型为

y(n)=x(n)+kx(n-m) k 为反射系数;m 为延迟时间。 这里设m=3200 ; k=0.41 2 声音延迟:

,利用矩阵置零产生x 的延迟,以及得到y 信号:

为了保证图像的完整性,对读取的信号先延长4000个采样点,将原始信号延长3200个采样点,然后再在后面补上800个点,得到如下代码: 1—— %一次回波的产生

[x,fs]=wavread('D:\chimes.wav');%把语音信号进行加载入Matlab 仿真软件平台中。

N=length(x);%语音信号的长度。 x1=x(1:N); x2=x(1:N);

x1=[x1,zeros(1,4000)];%zeros(1,4000)产生1行3000列全零矩阵加到x1后面。 x2=[zeros(1,3200),0.4*x2,zeros(1,800)];%N+3200+x=N+4000,得x=800 y=x1+x2;%加入回音的信号。 figure(2);

subplot(3,1,1);

plot(y(1:3200.+N)); title('含回声信号波形'); y1=fft(y);

subplot(3,1,2); plot(abs(y1));

title('含回声信号幅值'); subplot(3,1,3); plot(angle(y1)); title('含回声信号相位'); sound(y,fs);

加入回声以后的波形,如图2所示:

020004000600080001000012000140001600018000

-0.50

0.5含回声信号波形

020004000600080001000012000140001600018000

0100

200含回声信号幅值

020004000600080001000012000140001600018000

-5

5含回声信号相位

图2 含一次回声波形图

2——%多次回声的产生

[x,fs]=wavread('D:\chimes.wav');%把语音信号进行加载入Matlab 仿真软件平台中。

N=length(x);%语音信号的长度。 x1=x(1:N); x2=x(1:N); x3=x(1:N);

x1=[x1,zeros(1,6400)];%zeros(1,4000)产生1行3000列全零矩阵加到x1后面。 x2=[zeros(1,3200),0.4*x2,zeros(1,3200)];%N+3200+x=N+4000,得x=800 x3=[zeros(1,3200),0.7*x3,zeros(1,3200)]; y=x1+x2+x3;%加入回音的信号。 figure(2);

subplot(3,1,1);

plot(y(1:3200.+N)); title('含回声信号波形'); h=fft(y,N);%傅立叶变换 subplot(3,1,2);

plot((0:N-1)/N*fs,abs(h)); title('含回声信号幅值'); subplot(3,1,3); plot(angle(y));

title('含回声信号相位'); sound(y,fs);

程序设计如图3所示:

020004000600080001000012000140001600018000

-0.50

0.5含回声信号波形

0.5

1

1.5

2

2.5x 10

4

0200

400含回声信号幅值

00.51 1.52 2.5x 10

4

-5

5含回声信号相位

图3 含多次回声波形图

3.4设计滤波器及滤波

3. 4.1 设计FIR滤波器及滤波

3.4.1.1单回声的滤波

%单个回声的滤波

[x,fs]=wavread('D:\chimes.wav');%把语音信号进行加载入Matlab仿真软件平台中。

N=length(x);%语音信号的长度。

x1=x(1:N);

x2=x(1:N);

x3=x(1:N);

subplot(6,1,1);

plot(x);

title('原信号波形');

h=fft(x,N);%傅立叶变换

subplot(6,1,2);

plot((0:N-1)/N*fs,abs(h));

title('原始信号幅值');

x1=[x1,zeros(1,4000)];%zeros(1,4000)产生1行4000列全零矩阵加到x1后面。

x2=[zeros(1,3200),0.8*x2,zeros(1,800)];%N+3200+x=N+4000,得x=800

y=x1+x2;%加入回音的信号。

subplot(6,1,3);

plot(y(1:3200.+N));

title('含回声信号波形');

y1=fft(y);

subplot(6,1,4);

plot(abs(y1));

title('含回声信号幅值');

b=1;

a=zeros(1,N);

a(1)=1;

a(3201)=0.4;

z=filter(b,a,y);

subplot(6,1,5);

plot(z);

title('滤波后信号波形');

z1=fft(z);

subplot(6,1,6); %3行1列排列第1个图

plot(abs(z1)); %画出abs(z1)

title('滤波后信号的幅值'); %绘图区标题

sound(z1,fs);

程序设计后运行结果如图4所示:

2000

4000

6000800010000

12000

14000

-0.50

0.5原信号波形

00.51 1.52 2.5x 10

4

100

200原始信号幅值

2000

4000

6000

80001000012000140001600018000

-0.50

0.5含回声信号波形

2000

4000

6000

80001000012000140001600018000

0200

400含回声信号幅值

2000

4000

6000800010000120001400016000

18000

-0.50

0.5滤波后信号波形

2000

4000

6000

8000

10000120001400016000

18000

0100

200滤波后信号幅值

图4 滤除单个回波后的波形图

3.4.1.2多次回声的滤波

%多个回声的滤除

[x,fs]=wavread('D:\chimes.wav');%把语音信号进行加载入Matlab 仿真软件平台中。 N=length(x);%语音信号的长度。 x1=x(1:N); x2=x(1:N); x3=x(1:N); subplot(6,1,1); plot(x);

title('原信号波形');

h=fft(x,N);%傅立叶变换

subplot(6,1,2);

plot((0:N-1)/N*fs,abs(h));

title('原始信号幅值');

x1=[x1,zeros(1,2400)];%zeros(1,4000)产生1行3000列全零矩阵加到x1后面。x2=[zeros(1,3200),0.4*x2,zeros(1,3200)];%N+3200+x=N+6400,得x=3200

x3=[zeros(1,5200),0.7*x3,zeros(1,5200)];

y=x1+x2+x3;%加入回音的信号。

subplot(6,1,3);

plot(y(1:3200.+N));

title('含回声信号波形');

y1=fft(y);

subplot(6,1,4);

plot(abs(y1));

%plot((0:N-1)/N*fs,abs(y1));

title('含回声信号幅值');

%subplot(6,1,5);

%plot(angle(y1));

%title('含回声信号相位');

b=1;

a(1)=1;

a(3201)=0.4;

a(5201)=0.7;

z=filter(b,a,y);

subplot(6,1,5);

plot(z);

title('滤波后信号波形');

z1=fft(z);

subplot(6,1,6); %3行1列排列第1个图

%plot((0:N-1)/N*fs,abs(z1));

plot(abs(z1)); %画出abs(z2

title('滤波后信号的幅值'); %绘图区标题

sound(z1,fs);

程序设计后运行结果如图5所示:

:

02000400060008000100001200014000 -0.5

0.5

原信号波形

00.51 1.52 2.5

x 104 0

100

200

原始信号幅值

020004000600080001000012000140001600018000 -0.5

0.5

含回声信号波形

00.51 1.52 2.5

x 104 0

200

400

含回声信号幅值

00.51 1.52 2.5

x 104

-0.5

0.5

滤波后信号波形

00.51 1.52 2.5

x 104 0

100

200

滤波后信号的幅值

图5 滤除多个回波后的波形

3.4. 2设计巴特沃兹滤波器及滤波

3.4.2.1设计巴特沃斯数字低通滤波器

fp=2100;

fs=8000;

Fs=20000;

Rp=0.5;

Rs=30;

T=1/Fs; %设计指标

W1p=fp/Fs*2;

W1s=fs/Fs*2;%求归一化频率

[N,Wn]=buttord(W1p,W1s,Rp,Rs,'s'); %确定butterworth的最小介数N和频率参数Wn

[z,p,k]=buttap(N); %设计模拟低通原型的零极点增益参数 [bp,ap]=zp2tf(z,p,k); %将零极点增益转换成分子分母参数 [bs,as]=lp2lp(bp,ap,Wn*pi*Fs);%将低通原型转换为模拟低通

[bz,az]=impinvar(bs,as,Fs); %用脉冲响应不变法进行模数变换 sys=tf(bz,az,T);%给出传输函数H(Z)

[H,W]=freqz(bz,az,512,Fs); %生成频率响应参数 subplot(2,1,1);

plot(W,20*log10(abs(H))); %绘制幅频响应 grid on; %加坐标网格 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅/dB'); subplot(2,1,2); plot(W,abs(H)); grid on;

xlabel('频率/Hz');

ylabel('振幅/H');

运行后的结果所得波形如图6所示:

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

-40

-30-20-100

10振幅/d B

01000200030004000

5000600070008000900010000

0.5

1

1.5

频率/Hz

振幅/H

图6 巴特沃兹滤波器图

运行结果如下: N =4

bz = 0.0000 0.0999 0.1914 0.0252

az= 1.0000 -1.4336 1.0984 -0.4115 0.0627 可以得出:只需编程,结果非常直观

3.5估算距离

3.5.1通过理论计算法

(1) %计算单个回声方法

m=3200,而采样频率为fs=25050Hz ,可得延时t=m/fs=0.145s 设反射物距离为s ,声速为v ,则有2*s=v*t 得:s=v*t/2;

声速大概在340m/s左右,把t=0.13s,v=340m/s代入求得s=24.65m,即反射物的距离为24.65米。

3.5.2程序返回测量法

(2)采用相关分析法从带有多个回声的声音信号中估计反射物的距离。

%相关函数法测障碍物距离

运行后的结果所得波形如图7所示:

h=xcorr(y);

figure(4); %建立图形窗口

subplot(4,1,1) %4行1列第1个图

plot(abs(h)); %画出abs(h)

title('最值'); %绘图区标题

h1=h(17800:18000); %h1矩阵

[r1,t1]=max(h1'); %最大值

t1=t1+17800-1;

subplot(4,1,2); %4行1列第2个图

plot(h1) %画出h1

title('点1'); %绘图区标题

h2=h(21000:22000); %h2矩阵

[r2,t2]=max(h2); %最大值

t2=t2+21000-t1;

subplot(4,1,3); %4行1列第3个图

plot(h2); %画出h3

title('点2'); %绘图区标题

h3=h(23000:23200); %h3矩阵

[r3,t3]=max(h3); %最大值

t3=t3+23000-t1;

subplot(4,1,4); %4行1列第4个图

plot(h3); %画出h3title('点3'); %绘图区标题

t=[t2,t3];

00.51 1.52 2.53 3.5

4

x 10

4

50最值

50

100

150

200

250

300

350

400

450

-200

20点1

50

100

150

200

250

300

350

400

450

-200

20点2

50

100

150

200

250

300

350

400

450

-200

20

根据程序返回的结果,我们发现找到了三个延时的值(3200,5200)2个采样点,这和

我们起初产生回波时的2个回波的延时是一致的。假如我们得到延时的采样点个数为n ,那么我们就可以用t=n/fs 算出延时的时间,再用L=v*t 就可以算出距离,即L=v*n/fs ,最后根据实际中反射物,声源,接收器三者的相对位置就可以确定反射物与声源之间的距离了。

此次设计所选用的音频信号fs=22050Hz,故得声源距二个反射物的距离分别为: L1=340*3200/22050/2=24.7m L2=340*5200/22050/2=40.0m

4总结

这次的课程设计的大体经过:采集一个语音信号,加入回声,再设计滤波器并恢复原

信号,估算出反射物的距离,在误差允许的范围内,基本上可以实现此功能,通过这次课程设计的学习,我对于MATLAB 的强大功能有了初步的了解,同时也熟悉了如何用MATLAB 进行编程来解决一些声音信号的相关问题。这次课程设计的难点那就是后面设计滤波器滤波以及估算反射物的距离,这让我下了不少功夫,同时也非常的感谢我的指导老师,因此我也在该过程中学的了不少知识,同时我相信进一步加强对MATLAB 的学习与研究对我今后的学习将会起到很大的帮助。

5、参考文献

(1)李敏编,《MATLAB与信号与系统实验指导书》,2013;

(2)梁虹等,《信号与系统分析及MATLAB实现》,电子工业出版社,2002

(3)陈生谭等,《信号与系统》第三版,西安电子科技大学出版社,2003

(4)刘树棠译《数字信号处理——使用MATLAB》西安:西安交通大学出版社,2002 (5)程佩青.数字信号处理教程[M].北京:清华大学出版社,2002.

解密回声消除技术汇总

因为工作的关系,笔者从2004年开始接触回声消除(Echo Cancellation)技术,而后一直在某大型通讯企业从事与回声消除技术相关的工作,对回声消除这个看似神秘、高端和难以理解的技术领域可谓知之甚详。 要了解回声消除技术的来龙去脉,不得不提及作为现代通讯技术的理论基础——数字信号处理理论。首先,数字信号处理理论里面有一门重要的分支,叫做自适应信号处理。而在经典的教材里面,回声消除问题从来都是作为一个经典的自适应信号处理案例来讨论的。既然回声消除在教科书上都作为一种经典的具体的应用,也就是说在理论角度是没有什么神秘和新鲜的,那么回声消除的难度在哪里?为什么提供回声消除技术(不管是芯片还是算法)的公司都是来自国外?回声消除技术的神秘性在哪里? 二、回声消除原理 从通讯回音产生的原因看,可以分为声学回音(Acoustic Echo)和线路回音(Line Echo),相应的回声消除技术就叫声学回声消除(Acoustic Echo Cancellation,AEC)和线路回声消除(Line Echo Cancellation, LEC)。声学回音是由于在免提或者会议应用中,扬声器的声音多次反馈到麦克风引起的(比较好理解);线路回音是由于物理电子线路的二四线匹配耦合引起的(比较难理解)。 回音的产生主要有两种原因: 1.由于空间声学反射产生的声学回音(见下图): 图中的男子说话,语音信号(speech1)传到女士所在的房间,由于空间的反射,形成回音speech1(Echo)重新从麦克风输入,同时叠加了女士的语音信号(speech2)。此时男

子将会听到女士的声音叠加了自己的声音,影响了正常的通话质量。此时在女士所在房间应用回音抵消模块,可以抵消掉男子的回音,让男子只听到女士的声音。 2.由于2-4线转换引入的线路回音(见下图): 在ADSL Modem和交换机上都存在2-4线转换的电路,由于电路存在不匹配的问题,会有一部分的信号被反馈回来,形成了回音。如果在交换机侧不加回音抵消功能,打电话的人就会自己听到自己的声音。 不管产生的原因如何,对语音通讯终端或者语音中继交换机需要做的事情都一样:在发送时,把不需要的回音从语音流中间去掉。 试想一下,对一个至少混合了两个声音的语音流,要把它们分开,然后去掉其中一个,难度何其之大。就像一瓶蓝墨水和一瓶红墨水倒在一起,然后需要把红墨水提取出来,这恐怕不可能了。所以回声消除被认为是神秘和难以理解的技术也就不奇怪了。诚然,如果仅仅单独拿来一段混合了回音的语音信号,要去掉回音也是不可能的(就算是最先进的盲信号分离技术也做不到)。但是,实际上,除了这个混合信号,我们是可以得到产生回音的原始信号的,虽然不同于回音信号。 我们看下面的AEC声学回声消除框图(本图片转载)。

回声产生的原因

一、回声产生的原因 在通信网络中,产生回声的原因有两类:电学回声和声学回声。 1、电学回声:在目前几乎所有的通信网络中,信号的传递都是采用4 线传输,也就是在接收和发送两个方向上,各使用两条线传输信号,其中一条是参考地,另一条是信号线。 普通PSTN: 电话用户使用的话机都是通过2 线传输的方式接入本地交换机,一条线是参考地,另一条信号线上同时传输收发双向的信号。 在本地交换机中采用2/4 线转换(hybrid)实现这两种传输方式之间的转换。 由于实际使用的2/4 线变换器中混合线圈不可能做到理想状况,总是存在一定的阻抗不匹配,不能做到将发送端和接收端完全隔离,所以从4 线一侧接收的信号总有一部分没有完全转换到2 线一侧,部分泄露到了4 线一侧的发送端,因此产生回波(红色示意),如下图所示。 这种类型的回波称为电学回波,是回波的主要来源,一般的回波抵消器主要用来消除电学回波。 2、声学回声:由于话机问题导致话机在进行放音的过程中,部分音量从收话线路中被接受,产生回声(红色示意),如下图所示。 声学回波典型现象是在空旷的山谷中高声喊叫“哟——嗬——嗬——”,就能听到远处山谷的回声,还有北京天坛的回音壁与三音石也是同样道理。在通信网中,声学回波是因为在某些电话设备中,扬声器和传声器没有良好地隔离,发出的声音经空间多次反射回传到传声器而产生的,比如在空旷的房间或者汽车里使用免提电话就有这种情况。 从上述产生回音的原因可以看出,本端听到的回声是由对端造成的。 电学回声是1、本端说话的声音转换成电信号 2、传送到对端后从对端的二四线转换器 3、从对端的二四线转换器泄漏回来的; 声学回声是1、信号一直到达对端话机 2、转换成声音信号后从对方话机的麦克泄漏回来的。 二、感知回声的条件 通信网中的回声主要是由于电学回声导致的, 由回声产生的原理可以知道回声在电话网中总是存在的,但需要满足以下条件电话用户才能感受到回声:1、回波通路延时足够长 从发话者发出声音,到回波返回发话者,所经过的时间叫做回波通路延时。 如果回波通路延时很小,回波和用户发出的声音重叠在了一起,人是感觉不到回声的。对于大多数电话用户来说,如果回波通路延时时间:

电子科技大学雷达原理与系统期末考题

大四上学期雷达原理与系统期末考题(大部分) 一.填空选择: 1下列不能提高信噪比的是(B) A,匹配滤波器B,恒虚警C,脉冲压缩D,相关处理 2,若一线性相控阵有16个阵元,阵元间距为波长的一半,其波束宽度为(100/16) 3,模糊图下的体积取决于信号的(能量) 4,对于脉冲多普勒雷达,为了抑制固定目标,回拨方向加入对消器,这措施对运动目标的检测带来的影响是出现了(盲速) 5,雷达进行目标检测时,门限电平越低,则发现概率(越大),虚警概率(越大),要在虚警概率保持不变的情况下提高发现概率,则应(提高信噪比) 6,对于脉冲雷达来说,探测距离盲区由(脉冲宽度)参数决定。雷达接受机灵敏度是指(接收机接收微弱信号的能力,用接收机输入端的最小可探测信号功率Smin表示) 7,不属于单级站脉冲雷达系统所必要的组成部分是(B) A收发转换开关B分立两个雷达 8,若要求雷达发射机结构简单,实现成本低,则应当采用的结构形式是(单级振荡式发射机) 9,多普勒效应由雷达和目标间的相对运动产生,当发射信号波长为3m,运动目标与雷达的径向速度为240m/s,如果目标是飞向雷达,目标回波信号的频率是(100MHz+160Hz) 注:多普勒频率2drfv 10,在雷达工作波长一定情况下,要提高角分辨力,必须(增大天线间距d),合成孔径雷达的(方向分辨力)只与真实孔径的尺寸有关 11,只有同时产生两个相同且部分重叠的波束才能采用等信号法完成目标方向的测量 12,当脉冲重复频率fr和回波多普勒频率fd 关系满足(fr)》fd)时,不会出现(频闪和盲速) 13,只有发射机和接受机都是(相参系统),才能提取出目标多普勒信息14,大气折射现象会增加雷达(直视距离) 15,奈曼尔逊准则是在检测概率一定的条件下,使漏警概率最小,或者发现概率最大。16,相控阵雷达随着扫描角增加,其波束宽度(变大) 17,雷达波形模糊函数是关于(原点)对称的。

楼宇对讲回音消除解决办法

楼宇对讲回音消除解决方法 近年,随着大数据时代的来临,很多楼宇对讲系统也相应的进入改造行列。传统的双线四线制对讲慢慢地进入衰老淘汰期,新兴的以太网传输网络一遍火热。但是在改造的过程中工程师们也将面临着一个新的挑战——回音消除! “回音”是通讯产品及配件在实际使用的过程中,时常遇到的问题。客观地说,无论模拟式通讯、还是数字式通讯,在使用过程中,都一定存在回音的现象。因此,回音消除器产品成为了通讯业至今不息的论题。 在设计一款“回音消除”产品、或者模块化电路的时候,设计人员首先要了解“回音”产生的机理,而后从实际的条件入手,选择适合的产品方案。以下所讨论的,仅限于视频会议行业常规的使用条件下的产品。 回音的产生,最早是人们在一个空旷的峡谷中喊话,会多次听到自己的声音,这种现象是“声学回音”,指声源产生后,声波在某个物体的表面得到发射,形成“二次声源”,如果声波得到多次的反射,就会形成在峡谷中喊话的效果了。中国北京天坛回音壁就是人为地采用了这种回音原理,建造出的历史景点。 在电话出现后,人们又发现,在通话过程中,会在一定的短暂延时之后,听到自己说的话。这种回音现象,我们称之为“网络回音”,特别是采用两线式的电话系统,在两条铜线上要承载双向的语音信号,在电波延时后,就会出现“二次信号”了。 通讯中的回音,如果造成“多谐波”,就会发生“自激啸叫”,影响通讯效果。但是在电话通讯中,一定水平的“网络回音”(侧音)是有利于通话双方的沟通感觉。 目前楼宇对讲中所讨论的回音,同时包含了电路的信号延时产生的侧音和会场环境造成的声学回音两种因素,以下主要是由于声学回音Acoustic Echo造成,在下图中,解释了产生的原因: 在通讯中,室内机用户和本端用户形成了通讯的环路(Loop),一个双向的通信线路组成了一个封闭的环路。 图中所示:室内机用户的语音信号经过话筒的采集后,以数据信号的方式通过通信线路传递到室外机设备,通过扬声器播放出来;播放出来的声音和室外机用户讲话的声音同时进入话筒,

富迪语音芯片在新型应用中的回音降噪问题解决

富迪语音芯片在新型应用中的回音降噪问题解决 视听在数码娱乐中的应用越来越广,产品同质化严重已经是一个很普遍的问题。于是对产品的差异化设计需求越来越突出。每家方案设计公司,都绞尽脑汁的在挖掘新创意。 我所在公司是做一些数码方面的应用方案,每每遇到客户聚会聊天,都是讨论如何打破常规,找出卖点的思路,最近在做的两个案子就是基于老常规功能上,花了蛮多时间和精力,找到一些新的方向,得到客户和市场的认可。 其实产品大家都很熟悉,一个是机顶盒,一个是网络监控产品。 先说机顶盒,传统的机顶盒只是下行数据的看电视而已,所以在应用方面很单调,也一直无法突破啥,持续着这么多年。 但ARM芯片的发展越来越高端,处理能力越来越强悍,随之智能型的机顶盒也出现了, 近些年高速网络的普及,也为这类产品的智能化提供了完美的铺垫,通过机顶盒看电视已经是最简单的诉求了,查资讯,点播视频,看网页,也成了新的主力功能。 而安卓系统的开源,更始给机顶盒产品注入了新活力,市场上目前几家主要的主流芯片,都推出了针对安卓平台的支持,但安卓应用的通用性,最终大家做出来的产品除了外观不一样,无法从APK应用上做到更多的差异出来。 在经过多次使用和评估中,发现安卓平台上提供的通话功能,比如QQ视频,SKYPE聊天,网络免费电话等等,是智能机顶盒应用的一个不错的方向,但平台本身对一些通话过程中的缺点,比如通话中的回音问题,环境的噪音问题,另外还有就是三米之外的声音大小问题,始终无法完善。

通话当然是对话筒电路的处理最重要,我们也做了很多实验,在机顶盒加上麦克风始终无法做到理想化,当然有些产品方案在设计中采用变通的方式,比如把麦克风设计在遥控器上,然后通过对着遥控器讲话,再无线传输给机顶盒。 这种方式虽然看似解决了问题,但带来的另一些问题又来了,抛开成本方面不说,光从使用习惯上已经是一种很不方便的问题处理。那有没有一种解决办法,就是把麦克风装在机顶盒上面,使用者不需要任何的附件东西,直接坐在客厅沙发上对着电视,与远方的亲戚朋友自由畅谈呢,,于是这个思路陷入困境,, 然后在多次的找芯片原厂和一些供应商的交流后,获悉,美国富迪科技的语音芯片就具有解决的思路,当然做之前我们也没把握,联系原厂后,原厂提供了一家代理商(代理商名叫深圳市高智创电子)让我们联络过去咨询。 这里必须谢谢他们的商务郭银光先生,和FAE王喻先生,按他们之前的推广市场,是没有针对机顶盒做应用的,但当我们提到需要解决的问题时,最初是帮我们推荐了FM1188,而后在具体了解到我们的使用环境后,王工说让我们直接选用新型号FM34,虽然在硬件连接上需要做些改进,但完全可以解决我所提出的问题,而后在设计中,根据王工的要求,把机顶盒上的麦克风位置做了一些结构优化,并在调试中,做了多次尝试性的设计思路,经过多次的评测调试,,最终把配置参数和性能找到了一个比较完美的平衡。 从产品图上,大家可以看到,这两款产品功能已经相当完善,产品带有摄像头,带有麦克风,系统为安卓4.0,除了保证常规的上网,看视频,看点播,视频语音聊天,已经很方便了。 而且能保证在5米的拾音距离不受影响,这是以前很多机器不敢想象的,关于这点,有做过的工程师就知道的,远距离拾音的话,使用者本人的声音必须保证足够清晰和足够大,但又不能被环境中的噪音给淹没,所以这就是富迪芯片的大作用了,富迪的FM34在进行AGC自动增益控制的基础上,再进行噪音压制,把不需要的环境噪音给消除掉,而保留需要的人声,这样整个产品的功能实用性出出来了,也是一个非常不错的感受体验,

基于DSP平台的回声消除技术

一、前言 因为工作的关系,笔者从2004年开始接触回声消除(Echo Cancellation)技术,而后一直在某大型通讯企业从事与回声消除技术相关的工作,对回声消除这个看似神秘、高端和难以理解的技术领域可谓知之甚详。 要了解回声消除技术的来龙去脉,不得不提及作为现代通讯技术的理论基础——数字信号处理理论。首先,数字信号处理理论里面有一门重要的分支,叫做自适应信号处理。而在经典的教材里面,回声消除问题从来都是作为一个经典的自适应信号处理案例来讨论的。既然回声消除在教科书上都作为一种经典的具体的应用,也就是说在理论角度是没有什么神秘和新鲜的,那么回声消除的难度在哪里?为什么提供回声消除技术(不管是芯片还是算法)的公司都是来自国外?回声消除技术的神秘性在哪里? 二、回声消除原理 从通讯回音产生的原因看,可以分为声学回音(Acoustic Echo)和线路回音(Line Ech o),相应的回声消除技术就叫声学回声消除(Acoustic Echo Cancellation,AEC)和线路回声消除(Line Echo Cancellation, LEC)。声学回音是由于在免提或者会议应用中,扬声器的声音多次反馈到麦克风引起的(比较好理解);线路回音是由于物理电子线路的二四线匹配耦合引起的(比较难理解)。 回音的产生主要有两种原因: 1.由于空间声学反射产生的声学回音(见下图): 图中的男子说话,语音信号(speech1)传到女士所在的房间,由于空间的反射,形成回音speech1(Echo)重新从麦克风输入,同时叠加了女士的语音信号(speech2)。此时男子将会听到女士的声音叠加了自己的声音,影响了正常的通话质量。此时在女士所在房间应用回音抵消模块,可以抵消掉男子的回音,让男子只听到女士的声音。 2.由于2-4线转换引入的线路回音(见下图): 在ADSL Modem和交换机上都存在2-4线转换的电路,由于电路存在不匹配的问题,会有一部分的信号被反馈回来,形成了回音。如果在交换机侧不加回音抵消功能,打电话的人就会自己听到自己的声音。 不管产生的原因如何,对语音通讯终端或者语音中继交换机需要做的事情都一样:在发送时,把不需要的回音从语音流中间去掉。 试想一下,对一个至少混合了两个声音的语音流,要把它们分开,然后去掉其中一个,难度何其之大。就像一瓶蓝墨水和一瓶红墨水倒在一起,然后需要把红墨水提取出来,这恐怕不可能了。所以回声消除被认为是神秘和难以理解的技术也就不奇怪了。诚然,如果仅仅单独拿来一段混合了回音的语音信号,要去掉回音也是不可能的(就算是最先进的盲信号分离技术也做不到)。但是,实际上,除了这个混合信号,我们是可以得到产生回音的原始信号的,虽然不同于回音信号。 我们看下面的AEC声学回声消除框图(本图片转载)。

回声信号的产生与消除

回声信号的产生与消除

信号与系统 姓名:苏小平 班级:电网13-1 学号:1305080116 学院:电气与控制工程学院

回声信号的产生与消除 第一部分:阐述回声产生与消除的步骤、原理。 1.步骤: (1)利用软件GOLDWAVE录取一段音频来自陈学冬的“不再见”。(2)将音频导入MATLAB中,通过编写程序,在音频里加入回声,得到了‘加回声的音乐’。 (3)通过编写程序,将加入回声的音频通过滤波器,将回声滤除,得到了‘去掉回声的音乐’。 2.原理: 无线通信中,当接收机从正常途径收到发射信号时,可能还有其它的传输路径,例如从发射机经过某些建筑物反射到达接收端,产生所谓“回波”现象,又如,当需要完成室内录音时,除了直接进入麦克风的正常信号之外,经墙壁反射的信号也可能被采集录入,这也是一种“回声”现象,为了解决这种多径传输中的失真问题,需要消除

或削弱回声。 消除回声的系统框图如下图所示: x(n)w(n)y(n) h1(n)h2(n) 系统一系统二 第二部分:利用MATLAB对音频进行处理: 1.将音乐导入MATLAB后画出加回声之前的时域波形图、幅值和相位图,见一下图形:

2.将音乐导入MATLAB 后画出加回声之前的时域波形图、幅值和相位图,见一下图形: 01234567 8 x 10 5 -0.05 -0.04-0.03-0.02-0.0100.010.020.030.04原信号波形 01234567 8 x 10 5 100200300原信号幅值 1 2 3 4 5 6 7 8 x 10 5 -4-2024原信号相位

回声消除技术介绍

回声消除技术介绍 “在PBX或局用交换机侧,有少量电能未被充分转换而且沿原路返回,形成回声。如果打电话者离PBX或交换机不远,回声返回很快,人耳听不出来,这种情况下无关紧要。但是当回声返回时间超过10ms时,人耳就可听到明显的回声了。为了防止回声,一般需要回声消除技术,在处理器中有特殊的软件代码监听回声信号,并将它从听话人的语音信号中消除。对于IP电话设备,回声消除技术是十分重要的,因为一般IP网络的时延很容易就达到40~50ms。” 一、因特网语音通信中回声的特点 与传统电话相比,因特网上进行语音的实时传输,有其致命的弱点,那就是语音质量较差,影响因特网语音质量的因素是多方面的,最关键的因素之一是回声的影响。因此,要提高因特网的语音质量,就必须在因特网的语音传输过程中进行消回声的处理,也就是说,IP电话网关作为因特网的语音接入设备,几须具有回声的消除功能。由于因特网的语音传输是采用分组交换技术实现的一种全新的电信业务,传送的语音信号要经过编码、压缩、打包等一系列处理,这不仅造成回声路径的延迟较大,而且延迟抖动也较大。因此,在因特网的语音传输过程中,回声问题显得尤其突出,并具有如下特点。 1、回声源复杂 在传统电话系统中,存在着一种所谓的"电路回击"。该回声产生的主要原回是在系统中存在2-4线的转换。完成2-4转换的混合器因阻抗匹配,造成"泄漏",从而导致了"电路回声"。从因特网IP电话网关的连接方式可以看出,IP电话网关一端连接PSTN,另一端连接因特网。 尽管电路回声产生于PSTN中,但同样会传至于IP电话网关,是因特网语音传输中的回声源之一,因特网语音传输中的第二种回声源是所谓的"声学回声"。声学回声是指扬声器播放出来的声音被麦克风拾取后发回远端,这就使得远端谈话者能听到自己的声音。声学回声又分为直接回声和间接回声。直接回声是指扬声器播放出来的声音未经任何反射直接进入麦克风。这种回声延迟最短,它与远端说话者的语音能量,扬声器与话筒之间的距离、角度、扬声器的播放音量以及话筒的拾取灵敏度等因素相关。间接回声是指扬声器播放的声音经不同的路径一次或多次反射后进入麦克风所产生的回声集合。因为周围物体的变动,例如人的走动等,都会改变回声的返回路径,因为这种回声的特点是多路径、时变的。另外,背景噪声也是产生回声的因素之一。 2、回声路径的延迟大 在因特网中的语音传输中,延迟来源有三种:压缩延迟、分组传输延迟和处理延迟。语音压缩延迟是产生回声的主要延迟,例如在G.723.1标准中,压缩一帧

如何解决音频会议回声消除

如何解决音频会议回声消除 声学回声消除(AEC)是通过声音链路使房间内各个位置声音产生相关性的一种技术。只要是一个有多个房间同时参与的、无障碍的、全双工会议,并且会议话筒会拾取到音箱中的声音时,就需要用到AEC。 一、声学回声产生的原因 在一个典型的会议形式中(图1),从房间B中通过电话线或者其他音频网络传输到房间A的声音,又通过音频网络传了回去。在房间B里的人就会听到了一个经过音频网络和房间A之后有了延时的自己的声音。如果人们在交谈时听到了自己的回声,那么就很容易被分散注意力,而且也很难有一个非常自然的交谈。对于有效的沟通来说,消除回声是非常重要的。 消除声学回声有许多种方法。有一种方法是在话筒和音箱之间加入选择开关,使它们不能同时启用(图2)。这样就打破了声音产生回声的信号通路。但它也破坏了交流,使会话的进行一点都不自然,因为听者必须等到另一端的发言人讲完。在这一系统中的声音是半双工的。这种方法通常用于对讲机系统和双通道广播,但是由于交流的自然性受到限制,所以最

好不要在音频会议系统中使用。 另一种方法是在物理上把音箱和话筒隔离开来。一个简单的例子就是电话的听筒。因为听筒中的小喇叭离人耳非常近,所以就可以把声音的电平做的很小,这样既能够听清楚又不会被话筒拾取到。因为在听筒的喇叭与话筒之间没有联结,所以在远端也就不会有回声。当然,为每个人配发听筒也就无法兼顾会议的自然交流和正常活动。 AEC已经成为会议系统中提供全双工音频的标准方法。AEC是通过消除或者移除本地话筒中拾取到的远端的音频信号来阻止远端的声音返回去的一种处理方法。这种音频的移除都是通过数字信号处理来完成的。 二、回声消除的工作原理 尽管回声消除是非常复杂的技术,但我们可以从简单的描述中来了解一下这种处理方法: 1、房间A的音频会议系统接收到房间B中的声音

回声信号的产生与消除

M=4001; fs=8000; [B,A]=cheby2(4,20,[0.1 0.7]); Hd=dfilt.df2t([zeros(1,6) B],A); hFVT=fvtool(Hd); set(hFVT,'Color',[1 1 1]) H=filter(Hd,log(0.99*rand(1,M)+0.01).*sign(randn(1,M)).*exp(-0.002*(1:M))); H=H/norm(H)*4; plot(0:1/fs:0.5,H); xlabel('Time[sec]'); ylabel('Amplitude'); title('Room Impulse Response'); set(gcf,'Color',[1 1 1]); load nearspeech n=1:length(v); t=n/fs; plot(t,v); axis([0 33.5 -1 1]); xlabel('Time[sec]'); ylabel('Amplitude'); title('Near-End Speech Signal'); set(gcf,'Color',[1 1 1 ]); p8=audioplayer(v,fs); playblocking(p8); load farspeech x=x(1:length(x)); dhat=filter(H,1,x); plot(t,dhat); axis([0 33.5 -1 1]); xlabel('Time[sec]'); ylabel('Amplitude'); title('Far-End Echoed Speech Signal'); set(gcf,'Color',[1 1 1]); p8=audioplayer(dhat,fs); playblocking(p8); d=dhat+v+0.001*randn(length(v),1); plot(t,d); axis([0 33.5 -1 1]); xlabel('Time[sec]'); ylabel('Amplitude');

回声消除

回声消除 1.回声消除原理 从通讯回音产生的原因看,可以分为声学回音(Acoustic Echo)和线路回音(Line Echo),相应的回声消除技术就叫声学回声消除(Acoustic Echo Cancellation,AEC)和线路回声消除(Line Echo Cancellation, LEC)。声学回音是由于在免提或者会议应用中,扬声器的声音多次反馈到麦克风引起的(比较好理解);线路回音是由于物理电子线路的二四线匹配耦合引起的(比较难理解)。 回音的产生主要有两种原因: 1.由于空间声学反射产生的声学回音(见下图): 图中的男子说话,语音信号(speech1)传到女士所在的房间,由于空间的反射,形成回音speech1(Echo)重新从麦克风输入,同时叠加了女士的语音信号(speech2)。此时男子将会听到女士的声音叠加了自己的声音,影响了正常的通话质量。此时在女士所在房间应用回音抵消模块,可以抵消掉男子的回音,让男子只听到女士的声音。 2.由于2-4线转换引入的线路回音(见下图):

在ADSL Modem和交换机上都存在2-4线转换的电路,由于电路存在不匹配的问题,会有一部分的信号被反馈回来,形成了回音。如果在交换机侧不加回音抵消功能,打电话的人就会自己听到自己的声音。 不管产生的原因如何,对语音通讯终端或者语音中继交换机需要做的事情都一样:在发送时,把不需要的回音从语音流中间去掉。 试想一下,对一个至少混合了两个声音的语音流,要把它们分开,然后去掉其中一个,难度何其之大。就像一瓶蓝墨水和一瓶红墨水倒在一起,然后需要把红墨水提取出来,这恐怕不可能了。所以回声消除被认为是神秘和难以理解的技术也就不奇怪了。诚然,如果仅仅单独拿来一段混合了回音的语音信号,要去掉回音也是不可能的(就算是最先进的盲信号分离技术也做不到)。但是,实际上,除了这个混合信号,我们是可以得到产生回音的原始信号的,虽然不同于回音信号。 我们看下面的AEC声学回声消除框图(本图片转载)。 其中,我们可以得到两个信号:一个是蓝色和红色混合的信号1,也就是实际需要发送的speech和实际不需要的echo混合而成的语音流;另一个就是虚线的信号2,也就是原始的引起回音的语音。那大家会说,哦,原来回声消除这么简单,直接从混合信号1里面把把这个虚线的2减掉不就行了?请注意,拿到的这个虚线信号2和回音echo是有差异的,直接相减会使语音面目全非。我们把混合信号1叫做近端信号ne,虚线信号2叫做远端参考信号fe,如果没有fe这个信号,回声消除就是不可能完成的任务,就像“巧妇难为无米之炊”。 虽然参考信号fe和echo不完全一样,存在差异,但是二者是高度相关的,这也是echo 称之为回音的原因。至少,回音的语义和参考信号是一样的,也还听得懂,但是如果你说一

回声消除技术

连载八:回声消除技术 一、因特网语音通信中回声的特点 与传统电话相比,因特网上进行语音的实时传输,有其致命的弱点,那就是语音质量较差,影响因特网语音质量的因素是多方面的,最关键的因素之一是回声的影响。因此,要提高因特网的语音质量,就必须在因特网的语音传输过程中进行消回声的处理,也就是说,IP电话网关作为因特网的语音接入设备,必须具有回声的消除功能。由于因特网的语音传输是采用分组交换技术实现的一种全新的电信业务,传送的语音信号要经过编码、压缩、打包等一系列处理,这不仅造成回声路径的延迟较大,而且延迟抖动也较大。因此,在因特网的语音传输过程中,回声问题显得尤其突出,并具有如下特点。 1、回声源复杂 在传统电话系统中,存在着一种所谓的"电路回击"。该回声产生的主要原因是在系统中存在2-4线的转换。完成2-4转换的混合器因阻抗匹配,造成"泄漏",从而导致了"电路回声"。从因特网IP电话网关的连接方式可以看出,IP电话网关一端连接PSTN,另一端连接因特网。 尽管电路回声产生于PSTN中,但同样会传至于IP电话网关,是因特网语音传输中的回声源之一,因特网语音传输中的第二种回声源是所谓的"声学回声"。声学回声是指扬声器播放出来的声音被麦克风拾取后发回远端,这就使得远端谈话者能听到自己的声音。声学回声又分为直接回声和间接回声。直接回声是指扬声器播放出来的声音未经任何反射直接进入麦克风。这种回声延迟最短,它与远端说话者的语音能量,扬声器与话筒之间的距离、角度、扬声器的播放音量以及话筒的拾取灵敏度等因素相关。间接回声是指扬声器播放的声音经不同的路径一次或多次反射后进入麦克风所产生的回声集合。因为周围物体的变动,例如人的走动等,都会改变回声的返回路径,因为这种回声的特点是多路径、时变的。另外,背景噪声也是产生回声的因素之一。 2、回声路径的延迟大 在因特网中的语音传输中,延迟来源有三种:压缩延迟、分组传输延迟和处理延迟。语音压缩延迟是产生回声的主要延迟,例如在G.723.1标准中,压缩一帧(30ms)的最大延迟是37.5ms。分组传输延迟也是一个很重要的来源,测试表明,端到端的最大传输延迟可达250ms以上。处理延迟是指语音包的封装时延及其缓冲时延等。 3、回声路径的延迟抖动大 在因特网的语音传输过程中,由于回声路径、语音压缩时延、分组传输路由等存在诸多不确定因素,而且波动范围较大,一般在20~50ms之间。 二、声学回声消除器的结构和相关算法 随着消回声技术的发展,当前回声消除研究的重点,已由"电路回声"的消除,转向了"声学回声"。 1、声学回声的消除法 (1) 周围环境的处理 分析声学回声的产生的机理,可以知道:声学回声最简单的控制方法是改善扬声器的周围环境,尽量减少扬声器播放声音的反射。例如,可以在周围的墙壁上附加一层吸音材料,或增加一层衬垫以增加散射,理想的周围环境是其回响时间或RT-60(声音衰减60dB所需要的时间)在300ms~600ms之间。因为这样的

《信号与系统》课程设计——回波的产生与消除

《信号与系统》课程设计——回波的产生与消除 【设计题目】回波的产生与消除 【设计要求】 (1) 产生信号x和带有回波的声音信号y。 (2) 从带有回波的信号y中消除回波。 (3) 从y中估计回波的延迟时间。 【设计工具】MATLAB 【设计原理】 1、声音信号x的产生: 声音信号x,既可以从现成的声音文件(.wav)中获取;也可以利用MATLAB 命令产生各种不同形式的信号。 2、带回波的声音信号y产生: 带回波的声音信号,可以表达为在原信号的基础上叠加其延时衰减的分量。假设只有一个回波的情况下,可简化其模型为: y(n)=x(n)+a x(n-N) (式1)a为反射系数;N为延迟时间。 思考1: 分别改变反射系数a和延迟时间N的大小,播放产生的回声信号y,分析反射系数a和延迟时间N对原始声音的影响。 思考2: 按照以上思路,当有两个、三个或更多回声时,就有更多的信号叠加,程序编制变得繁琐。有什么更好的办法产生回声? 3、回波消除 如何从信号y中恢复出信号x?即是(式1)的一个逆向求解过程。因此回波消除的关键可以通过(式1)的模型建立从信号y中恢复信号x的模型。只要恢复模型建立,即可将信号y作为输入信号,求得恢复后的信号x’。 4、从信号y中估计回波的延迟时间 从信号y中估计回波的延迟时间,即估计(式1)中的N。也就是,估计y(n)中的原始声音信号x(n)与其延时衰减分量a x(n-N)的相关联的程度。下面简单介绍一下信号相关的概念。 在统计通信及信号处理中,相关的概念是一个十分重要的概念。相关函数和信号的功率谱有密切关系。所谓相关是指两个确定信号或两个随机信号之间的相

一键消除电脑语音有回音

一键消除电脑语音有回音(直接点“百度快照”可复制文档内容),电脑语音有回音原因很多,如果不是硬件设备本身、附近有干扰磁场等原因,那就得进行电脑系统的设置了,点修复工具可自动检测原因发现问题所在,再点修复重新启动即可解决电脑语音有回音问题。 文件地址:https://www.360docs.net/doc/689545414.html,/file/6266692 1.初学者学习过程中最好是理论和实机操作相结合,不要看太多的理论而不去实践,也不要尽看教程而不学理论,尽量在实例中理解photoshop的功能。 2.不要迷惑在众多的photoshop图书中,其实有相当大部分是重复又重复的,只是里面某些应用的例子不同,功能的讲解基本上是一致的。这类‘从入门到精通’的书千万不要买多,否则吃力不讨好。 3. 如果你是刚刚进入photoshop大门的菜鸟,我建议你不要去买“试图把photoshop所有的功能都讲清楚”的学习书。这类书通常会在1/3的路程处把你的学习兴趣通通打消,就算你毅力坚强的坚持学习到最后,学完回头看看却还是做不出高质量有创意的作品来。看到别人好的作品还是会一头雾水,原因是没有重点没有深刻理解photoshop的精髓。 4.当然不是学完上面介绍的书中的例子就是photoshop高手了,学习photoshop 最重要的是自己多练习、多实践、多多思考和延伸学过的功能的应用。 5.初学者买什么样的photoshop书好?尽管各人有各人的理解,但笔者认为不能买上面说到的“尽说功能”的书外,也不能都是买尽讲例子的教材尽量挑即有带吸引力的应用教程又有相应分类的功能讲解书。初学photoshop尽量从“学习photoshop的精华部分入手,像图层、通道蒙版等等目前市场上对这三样功能结合讲解比较好是《photoshop 6 影象密码》或是《photoshp 7解像》。两本书都是同一个作者书中的理念也都是围绕“图层、通道、选区(蒙版)”三大概念展开。不同的是《photoshp 7解像》里的范例比较成熟一点吧。虽然两本书中一本是写着6.0版本一本是写着最新的7.0版本,但作者的写作理念并没改变-即要求读者多多注意一下photoshop的三大概念的深层理解和应用,而不是一开始就迷失在 photoshop繁多的命令的海洋里。 6. 当你理解了photoshop最重要的部分后,你就可以开始扩展你对photoshop 其他功能的学习了。如果你有决心学好phtoshop第二条里面提到的“试图把photoshop所有的功能都讲清楚”类的参考书,可以买一本回来了。这时候才是

回声信号的产生与消除

数字信号处理课程设计 回声信号的产生与消除 姓名张针海 学号 10300123 专业电子信息工程 指导教师樊玲 年级 10级电信2班 日期 2013 .5 . 25 【摘要】本课程是利用Windows下的录音机,录制一段自己不小于10s的语音,然后在Matlab 软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录采样频率和采样点数。在抽样信号的基础上,通过采样后的的信号与原信号实现一次及多次延迟、叠加产生回波信号,再使用Matlab绘出有

回声及无回声语音信号的时域波形和频谱图。再分别用频率抽样法设计的FIR滤波器和冲激相应不变法设计设计的IIR滤波器消除回声,并记录滤波器的频域响应,再绘制滤波后信号的时域波形和频谱,并对前后信号进行对比,分析信号的变化。 [关键词] 录音 matlab 采样滤波抽样 [Abstract] this course is to use a tape recorder to record voice under Windows, a section of their own not less than 10s, then in Matlab software platform, sampling of the speech signal using the function wavread, and record the sampling frequency and sampling points. Based on the sampling signal, through its implementation of single and multiple superposition delay, echo, and use Matlab to draw the echo and echo free speech signal time-domain waveform and spectrum. FIR filter respectively by frequency sampling design method and impulse corresponding invariant IIR filter design to eliminate echo, and record the response of the filter in frequency domain, and then draw the time-domain waveform and spectrum of the filtered signal, and compared before and after the signal, analysis of signal changes 目录 1 设计目的及要求 (3) 1.1设计回音目的及要求 (3) 1.2设计滤波器目的及要求 (3) 1.2.1 FIR滤波器 (3) 1. 2. 2 巴特沃兹滤波器 (3) 1. 2. 3 距离估计要求 (4) 2 设计原理 (4) 3设计内容 (4) 3.1语音采集........ (4) 3. 2信号分析 (4) 3.3制作回音 (5) 3.4设计滤波器及滤波 (8) 3. 4. 1 设计FIR滤波器及滤波 (8)

《信号与系统》课程设计——回音的产生与消除

《信号与系统》课程设计——回音的产生与消除班级:光电一(6)班 姓名:骆骏 学号:2010051060023 全部源程序如下: [x,fs,bits]=wavread('xiyangyang'); figure(1); subplot(3,1,1); plot(x(1:65000)); title('原始信号'); y=fft(x); subplot(3,1,2); plot(abs(y)); title('幅值'); subplot(3,1,3); plot(angle(y)); title('相位'); sound(x,fs); pause(10) x1=x(1:65000); x2=x(1:65000); x1=[x1,zeros(1,10000)]; x2=[zeros(1,10000),0.7*x2]; y=x1+x2; figure(2); subplot(3,1,1); plot(y(1:65000)); title('回声'); y1=fft(y); subplot(3,1,2); plot(abs(y1)); title('幅值'); subplot(3,1,3); plot(angle(y1)); title('相位');

sound(y,fs); pause(10) b=1; a=zeros(1,10000); a(1)=1; a=[a,0.7]; z1=filter(b,a,y); z2=fft(z1); figure(3); subplot(3,1,1); plot(abs(z2)); title('滤波幅值'); subplot(3,1,2); plot(angle(z2)); title('滤波相位'); subplot(3,1,3); plot(z1(1:65000)); title('滤波信号'); sound(z1,fs); 程序简要分析: 首先利用声卡或软件(本人用的是格式工厂)录下一段采样率为22050Hz的wav格式的音频文件,并将其复制到Matlab的work工作区,取名“xiyangyang”。然后利用wavread函数读入并将其一维数组的值赋给变量x,经size(x)测得其长度为66230(x取前65000位)。 利用图形窗口subplot函数将figure(1)分成3个绘图区,以便于分别用plot函数将原始音频的原始信号,幅值和相位在figure(1)上输出。相关函数有title,用于标注图形名称; fft用来计算离散傅里叶变换,此函数将序列x的快速离散傅里叶变换的结果存到向量y中,即其幅值;angle函数用于返回向量y的弧度,即一维复合元素的向量矩阵。最后利用sound命令把原始音频文件输出。 然后分别把x赋x1和x2,并分别在x1的最后和x2的最前加10000个0,且设x2的回音衰减系数为0.7。使原始信号产生一个10000的时延和0.7的衰减率并将其进行叠加赋给y,而输出的y就实现了x1和x2的叠加,即产生回音的过程,再分别将y的回声,幅值和相位用相似的处理方法输出在figure(2)上。 最后是回音的消除过程,此过程利用了一个关键的一维数字滤波滤波器函数filter,即建立一个一维差分方程,最后反求出原始信号x,即程序中所指的z1。“z1=filter(b,a,y)”的意思是使b*z1=a*y,而a,b,y和z1均可以是向量(实过程为“a(1)*z1(n)+a(2)*z1(n-1)+ a(3)*z1(n-2)+…..=b(1)*y(n)+b(2)*y(n-1)+b(3)*y(n-2)+…..“),最后输出的是z(n)。执行此语句后,z1(n)+0.7*z1(n-10001)=y(n),而显然得到的z1(n)就是叠加信号y 减去原来的回音x2后所得的原始信号,即x。 注:

雷达回波信号产生

雷达回波信号产生 1.线性调频信号: 线性调频信号是指频率随时间而线性改变(增加或减少)的信号,是通过非线性相位调制或线性频率调制获得大时宽带宽积的典型例子。通常把线性调频信号称为Chirp信号,它是研究最早而且应用最广泛的一种脉冲压缩信号。 线性调频信号的主要优点是所用的匹配滤波器对回波的多普勒频移不敏感,即使回波信号有较大的多普勒频移,仍能用同一个匹配滤波器完成脉冲压缩; 主要缺点是存在距离和多普勒频移的耦合。此外,线性调频信号的匹配滤波器的输出旁瓣电平较高。 单个线性调频脉冲信号的时域表达式为: 其中A为脉冲幅度,f0为中心频率,μ为调频斜率。 Matlab实现: 参数设置 :

信号产生:u=cos(2*pi*(f0*t+K*t.^2/2)); 仿真结果: 2.多普勒频移 “多普勒效应”是由奥地利物理学家Chrjstian?Doppler 首先发现并加以研究而得名的,其内容为:由于波源和接收者之间存在着相互运动而造成接收者接收到的频率与波源发出的频率之间发生变化。 多普勒频移(Doppler Shift)是多普勒效应在无线电领域的一种体现。其定义为:由于发射机和接收机间的相对运动,接收机接收到的信号频率将与发射机发出的信号频率之间产生一个差值,该差值就是Doppler Shift。 设发射机发出的信号频率为(f 发),接收机接收到的信号频率为(f 收),发射机与接收机之间的相对运动速度为V,C 为电磁波在自由空间的传播速度:3×10(8次方)米/秒则有如下公式:f 收=(c±v)/λ=f 发±v/λ=f 发±f 移;(f 移)即为多普勒频移,(f 移)的大小取决于信号波长λ及相对运动速度V。对某发射机,

游戏语音SDK解决回声消除的方案

游戏语音SDK解决回声消除的方案 在业界,回声消除技术是公认难啃的硬骨头。它本质上是一个复杂的数学问题的工程化。回声消除技术做得比较好的产品有Tencent QQ、Microsoft Skype和即构科技Zego的游戏语音SDK,开源的项目有WebRTC和Speex。在这些开源项目之前,回声消除技术是大厂的独门武艺,其它团队只能靠自己一点一滴地摸索积累。在这些开源项目之后,WebRTC和Speex 提供开源的AEC模块,成为业界不错的教材。 AEC的原理 回声消除的原理在众多文章中都有介绍,这里只简单介绍笔者在即构科技Zego游戏语音SDK 中的实践。简单地来说,远端的声音信号首先通过扬声器播放出来,然后在房间中经过多个传播和反射路径,最后和近端的声音一起被麦克风采集进去。如果没有做回声消除处理,那么远端就会把重新采集进去的远端声音信号播放出来,而且和原始的远端声音有一定的延迟时间。这就是回声产生的原理。 要消除回声,其实真的很难。这有点像把红墨水倒进蓝墨水里,混合在一起,然后要求把红墨水从蓝墨水中分离出来。对于采集端来说,无论是近端的声音,还是扬声器播放出来的声音,都是从空气中无差别地采集到的声音。对机器来说,远端信号播放出来的声音和近端的声音是没有任何区别的,就像对水来说红墨水和蓝墨水没有区别一样。回声消除的工作就是要把没有任何区别的远端回声和近端声音分离。这项工作其实比想象中要难得多。 幸运的是,我们并非没有任何办法可以找到远端回声和近端声音的边界。远端的声音信号和回声是相关的。也许有朋友会一拍脑袋恍然大悟地说:那就直接把远端声音从采集到的声音中减掉就可以了。然而事情并没有那么简单。远端的声音信号并非等同于回声。远端的声音从扬声器播放出来,到被采集端采集,经历过扬声器-房间-麦克风 (Loudspeaker-Room-Microphone,LRM)这样的回声馈路。在LRM回声馈路中传播的时候,远端声音一方面经过多次反射,另外一方面经过多次叠加,最后变得和远端声音信号有差别了。我们把这个差别用一个函数来表示: fe=f(fs) fs=far-end signal(远端信号);fe=far-end echo(远端回声); 如果能够对这个函数求解,那么就可以根据远端声音信号和远端回声之间的相关性进行建模。这个模型是对回声馈路LRM的模拟,会高度逼近回声馈路LRM。等到这个模型稳定时,输入远端声音信号fs,就可以输出高度接近远端回声的信号fe。通过滤波器生成反相的信号,和采集到的声音信号进行叠加,就可以把回声信号消除掉。这就是回声消除AEC的基本原理。这个函数求出来的解不大可能和远端回声完全一致,只能高度逼近。该函数求出来的解和远端回声越逼近,回声消除的效果就越好。 静音、单讲和双讲

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