解密回声消除技术汇总
回声消除的五点问题和改进
回声是指声音在空间中反射多次，产生重叠和延迟的效果。
回声消除是一项重要的音频处理技术，用于减少或消除录音、通话或表演中出现的回声问题。
在实际应用中，回声消除技术的质量直接影响着用户体验和音频质量。
针对回声消除的问题和改进，我将从以下五个方面展开讨论。
一、回声消除的问题：1. 回声残留：当前回声消除技术在消除回声时往往会留下一些残余的回声效果，特别是在复杂环境下，如大型会议室或混响环境下，回声残留问题更为突出。
2. 语音变形：某些回声消除算法在处理回声时可能会导致语音变形，使得原始语音信号失真或变得不自然。
3. 实时性：在实时通话或实时演讲等场景中，回声消除需要具备较高的实时性，以确保及时准确地消除回声，目前一些算法在实时性方面仍有待改进。
4. 多路径回声：复杂环境下存在多路径回声，即同一声源经过不同路径到达麦克风，这种情况下的回声消除更为困难。
5. 算法适应性：回声消除算法的适应性对不同环境和场景的回声效果差异较大，需要更灵活、更智能的算法来适应各种复杂场景。
二、回声消除的改进：1. 深度学习技术：利用深度学习技术对回声消除进行改进，通过大量数据的训练和模型优化，提高回声消除算法在复杂环境下的效果和实时性。
2. 多通道处理：采用多通道处理技术，结合多个麦克风信号，对不同路径的回声进行准确的定位和消除，以解决多路径回声带来的问题。
3. 自适应滤波器：引入自适应滤波器技术，实时跟踪并适应环境的变化，动态调整滤波器参数以提高回声消除效果。
4. 混合算法：结合时域和频域算法，利用时域算法处理实时性要求高的场景，利用频域算法处理复杂环境下的回声残留问题，以提高算法的适应性和效果。
5. 实时反馈：引入实时反馈机制，及时监测回声消除效果，并根据监测结果对算法进行实时调整和优化，以确保实时性和效果的平衡。
三、深度学习技术的应用：近年来，深度学习技术在音频处理领域取得了长足的进步，其在回声消除中的应用也日益广泛。
回声消除的五点问题和改进
回声消除是一项关键的音频处理技术，用于减少或消除音频中存在的回声。
在许多实际应用场景中，回声都会导致音质下降、语音识别困难、通信不清晰等问题。
为了改进回声消除技术，以下是五个关键问题和相应的改进措施。
问题一：回声长度估计不准确回声消除的第一个问题是回声长度估计不准确，这可能导致回声残留或回声衰减不完全。
为了解决这个问题，可以采取以下改进措施：1. 使用自适应滤波器来估计回声长度，根据实时信号特性进行动态调整，提高估计的准确性。
2. 利用预测算法，结合信号的统计特性进行回声长度估计，提高算法的稳定性和准确性。
问题二：回声路径的变化回声路径的变化是导致回声消除困难的另一个主要问题。
由于环境噪声、扩音设备的移动等原因，回声路径可能发生变化，使得传统方法无法有效地消除回声。
以下是改进措施：1. 引入自适应滤波器，根据回声路径的变化自动调整滤波器参数，以适应不同的环境。
2. 结合深度学习和神经网络等技术，建立回声路径模型，并根据实时信号和环境信息进行动态更新，提高回声消除效果。
问题三：回声残留传统的回声消除算法可能无法完全消除回声，导致仍然存在一定程度的回声残留。
这会降低音频质量并影响后续处理任务。
以下是改进措施：1. 结合信号处理和机器学习技术，设计更复杂的回声消除算法，提高消除效果和降低回声残留。
2. 使用多通道回声消除技术，在多个麦克风或扬声器配置下，利用多通道信息进行回声消除，减少回声残留。
问题四：实时性要求在许多应用场景中，实时性是回声消除的关键要求，例如语音通信和音频会议。
传统的回声消除算法可能存在较大的计算延迟，无法满足实时性要求。
以下是改进措施：1. 优化算法实现，减少计算复杂度和延迟，提高实时性。
2. 利用硬件加速技术，如GPU和FPGA，提高算法的计算速度和效率，满足实时性要求。
问题五：多种回声同时存在在某些复杂的环境中，可能存在多种回声同时存在的情况，例如直接路径回声、间接路径回声和自我回声等。
音频工程师如何处理回声和混响问题
音频工程师如何处理回声和混响问题音频工程师在工作过程中常常面临回声和混响问题。
回声和混响是指声音反射和持续反射所引起的问题，会导致原始音频信号的质量受损。
为了解决这些问题，音频工程师需要采取一系列的处理方法和技术。
本文将介绍如何处理回声和混响问题，以及常用的处理工具和技术。
一、回声问题的处理回声是由声波在空间中的反射引起的声音延迟。
处理回声问题的关键在于减少或消除反射声波对原始声音的干扰。
以下是一些常用的回声处理方法：1. 调整麦克风的位置：将麦克风放置在距离声源和反射面较远的位置，可以减少反射声波的引起的回声。
2. 使用声音隔离材料：在录音室或会议室中使用声音吸收材料，如海绵墙板或隔音板，可以减少反射声波的强度，从而减少回声。
3. 使用数字信号处理器（DSP）：DSP可以实时检测和处理回声信号。
通过调整DSP参数，可以控制回声的强度和延迟，从而减少回声对音频信号的影响。
4. 使用回声消除器：回声消除器是专门设计用来减少回声的设备。
它通过检测和消除回声信号，来提高音频质量。
二、混响问题的处理混响是指声音在房间内反射、折射和衰减形成的多次声波叠加效果。
处理混响问题的关键在于控制声音的衰减和反射。
以下是一些常用的混响处理方法：1. 使用吸音材料：在房间内使用吸音材料，如地毯、窗帘或声音吸收板，可以减少声音的反射和延迟，从而降低混响。
2. 调整扬声器的位置：将扬声器放置在离听众较近的位置，可以减少声音在空间中的反射，减轻混响效果。
3. 使用数字混响器：数字混响器是一种电子设备，可以模拟不同环境下的混响效果。
通过调整混响器的参数，可以控制混响的时间、空间和强度，从而实现理想的音频效果。
4. 使用混响抑制器：混响抑制器是一种专门设计用来减少混响的设备。
它通过分析混响信号并适当处理，来改善音频的质量。
三、常用的处理工具和技术音频工程师在处理回声和混响问题时，通常使用各种工具和技术来改善音频质量。
以下是一些常用的处理工具和技术：1. 声音均衡器：声音均衡器可以调整不同频率范围内的音量，使声音更加均衡。
回声消除技术介绍
回声消除技术介绍回声是指声音在空间中反射、折射和干扰后产生的重复声波，它会对音频质量和清晰度造成负面影响。
为了消除回声，需要使用专门的回声消除技术。
本文将介绍一些常见的回声消除技术。
1. 自适应滤波器（Adaptive Filtering）:自适应滤波器是一种基于数字信号处理的回声消除技术。
它通过计算和消除回音信号与原始信号之间的差异来工作。
自适应滤波器根据回声信号的特征调整其滤波器参数，从而逐渐减少回音的影响。
它比较适用于单声道音频信号。
2. 双向声学回声消除（Acoustic Echo Cancellation, AEC）:3. 时域回声抵消（Time Domain Echo Cancellation）:时域回声抵消是一种常见的回声消除技术，通过在回音信号和原始信号之间进行延迟补偿来实现。
它根据回声的延迟时间和振幅对原始信号进行相应的调整，从而在接收端消除回响声。
4. 频域回声抵消（Frequency Domain Echo Cancellation）:频域回声抵消技术主要用于回音时间较长的场景，通过将输入信号分解为多个频率成分，然后根据回音信号的频率特征对其进行抵消。
这种方法对频率响应线性变化较小的信号效果更好。
5. 混响消除（Reverberation Cancellation）:混响消除技术主要用于去除经过多次反射和折射后产生的混响声。
它通过分析和模拟空间中的反射路径来消除原始信号中的混响分量。
混响消除可以提高音频的清晰度和可听性。
6. 环路抑制（Echo Loop Suppression）:环路抑制技术主要用于消除回声引起的闭环振荡问题。
它通过检测和抑制回声传输路径中的闭环反馈，从而避免声音在回音和原始信号之间循环放大。
总结：。
回声消除技术介绍
回声消除技术介绍
回声产生的原因通常一共有两个：一是由于音频信号在传输过程中被
扬声器播放出来，而微弱的音频信号又被麦克风捕捉到，形成了回音；二
是由于音频信号在不同的空间环境中发生反射，也会形成回音。
为了消除回响，回声消除技术采用了一系列的算法和处理方法。
其中
最常见的是自适应滤波器算法。
该算法通过模拟回声的声音特征，动态调
整滤波器的参数，将估计得到的回声信号与麦克风捕捉到的信号进行抵消。
这样可以有效地消除回音，改善音频质量。
此外，还有其他一些方法，如
频域双声道卷积算法、时域卷积算法和信号处理算法等。
除了回音消除技术外，还有一些相关的音频处理技术可以进一步提高
音频质量。
例如，降噪技术可以减少环境噪声的影响，增强语音信号的清
晰度。
自动增益控制技术可以自动调整音频信号的增益，避免声音过强或
者过弱。
自动音量控制技术可以根据音频的动态范围，自动调整音量的大小。
总的来说，回声消除技术是一种非常重要的音频处理技术，可以提高
音频质量和可理解性。
随着技术的不断发展，回声消除技术将会越来越智
能化和高效化，为我们的日常生活和工作带来更好的体验。
回声消除(AEC)原理
回声消除（AEC）原理回声消除（AEC）是一种用于音频通信系统的信号处理技术，主要用于解决回声问题。
在通信系统中，回声是指由于声音从扬声器输出到麦克风，然后再次传回扬声器产生的不完美效果。
这种回声会导致语音通信中的声音质量下降和通信的不便。
回声产生的原因主要有两个方面：声音的传播延迟和音频设备之间的声音耦合。
声音的传播延迟是指声音从扬声器到麦克风的时间差，通常由于音频信号在通信链路上的传输时间引起。
而声音耦合则是由于扬声器声音漏到麦克风上产生的。
回声消除技术的原理是通过自适应滤波器来模拟和去除由回声产生的音频信号。
自适应滤波器是一种能够根据输入信号自动调整其滤波特性的滤波器。
在回声消除中，自适应滤波器的输入信号是麦克风接收到的声音，输出信号是扬声器输出的声音。
自适应滤波器的工作原理是通过检测输入信号和输出信号之间的差异来调整滤波器的系数。
具体步骤如下：1.麦克风接收到输入信号，并经过A/D转换器转换为数字信号。
2.输入信号通过自适应滤波器，产生模拟的去除回声信号。
3.模拟的去除回声信号经过D/A转换器转换为数字信号。
4.数字信号经过扬声器输出。
5.扬声器输出的声音经过声学传播到麦克风，并经过A/D转换器转换为数字信号。
6.输入信号和输出信号之间的差异（即回声信号）被检测到。
7.回声信号经过自适应滤波器调整其滤波特性，并与输入信号相减，得到模拟的声音输出信号。
8.模拟的声音输出信号经过D/A转换器转换为数字信号。
9.数字信号被传输到对方的扬声器进行播放。
通过反复地调整自适应滤波器的系数，尽量使得输出信号与输入信号之间的差异减小至最小，从而达到去除回声的效果。
回声消除技术在实际应用中还会遇到一些挑战和难点。
例如，由于通信链路上可能存在传输延迟的变化，自适应滤波器的系数需要实时调整。
此外，在多麦克风或多扬声器的音频系统中，回声消除还需要解决麦克风和扬声器之间的耦合问题。
总结起来，回声消除是一种通过自适应滤波器来模拟和去除回声的技术，主要用于音频通信系统。
回声消除算法范文
回声消除算法范文回声消除算法是一种用于在音频信号中消除回音的数字信号处理技术。
当音频信号从音频源中传输到扬声器或麦克风时，会在传输过程中出现回音。
回声对音频质量和语音识别等应用有不利影响，因此需要采取措施消除回声。
本文将对回声消除算法进行探讨。
回声消除算法主要分为远端回声消除和近端回声消除两种。
远端回声消除是通过处理扬声器传输到麦克风的回声，而近端回声消除是通过处理由话筒传输到扬声器的回声。
远端回声消除算法的目标是从扬声器传输到麦克风的信号中分离出回音信号，并将其减少到最小。
近端回声消除算法的目标是根据输入的语音信号、音频信号和回声信号，预测出扬声器回声，从而将其减少到最小。
远端回声消除算法可以分为时域算法和频域算法。
时域算法根据输入的麦克风信号和扬声器信号，基于自适应滤波器技术，对回声信号进行估计和消除。
自适应滤波器根据误差信号和输入信号之间的相关性，自适应地调整滤波器系数，以达到减少回音的目的。
频域算法则是将信号从时域转换到频域，通过滤波等操作对回声信号进行估计和消除。
近端回声消除算法主要采用双通路模型。
首先，通过双通路模型将输入信号分为干净语音信号和回声信号两个路径。
然后，通过信号处理技术对回声信号进行消除。
最常用的方法是通过自适应滤波器对回声信号进行建模和消除。
回声消除算法在音频通信、语音识别和语音增强等领域有广泛的应用。
在音频通信中，回声消除可以提高通话质量，降低回音对通话造成的干扰。
在语音识别中，回声消除可以减少回声对语音信号识别准确率的影响。
在语音增强中，回声消除可以改善语音信号的质量，提高音频的清晰度和可理解度。
综上所述，回声消除算法是一种重要的数字信号处理技术，可以有效地消除音频信号中的回音。
远端回声消除算法和近端回声消除算法是两种常用的回声消除方法。
回声消除算法在音频通信、语音识别和语音增强等领域有广泛的应用，可以提高音频质量和语音识别准确率。
回声消除、噪声抑制还原pcm
回声消除、噪声抑制还原pcm
回声消除、噪声抑制和PCM音频还原是数字信号处理中常见的
技术，用于提高音频质量和清晰度。
首先，让我们从回声消除开始。
回声消除是一种处理技术，用于消除音频通信中的回声。
回声通常
发生在电话或语音通信中，当麦克风捕捉到扬声器输出的声音时，
就会产生回声。
回声消除技术通过识别和过滤掉回声信号，使得通
信中的声音更加清晰，减少了干扰和混响。
其次，噪声抑制是另一种常见的音频处理技术，用于减少背景
噪音对音频质量的影响。
噪声抑制算法可以识别和过滤掉背景噪音，使得音频更加清晰，减少了干扰和杂音。
这种技术在语音通信、音
乐录制和语音识别等领域有着广泛的应用。
最后，PCM音频还原是指对脉冲编码调制（PCM）格式的音频信
号进行处理，以提高音频的质量和还原度。
PCM是一种常见的数字
音频格式，通过对模拟音频信号进行采样和量化来进行数字化处理。
音频还原技术可以通过去除失真、提高动态范围和恢复高频信号等
方法，使得音频信号更加清晰和真实。
综上所述，回声消除、噪声抑制和PCM音频还原是数字信号处
理中的重要技术，它们可以显著提高音频质量和清晰度，为语音通信、音乐录制和其他领域的音频处理提供了重要的支持。
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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)。
Figure Acoustic Echo Cancellation in a voice communication terminal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，但是如果你说一句，马上又听到自己的话回来一句，那是比较难受的。
既然fe和echo高度相关，echo又是fe引起的，我们可以把echo表示为fe的数学函数：echo=F（fe）。
函数F被称之为回音路径。
在声学回声消除里面，函数F表示声音在墙壁，天花板等表面多次反射的物理过程；在线路回声消除里面，函数F表示电子线路的二四线匹配耦合过程。
很显然，我们下面要做的工作就是求解函数F。
得到函数F就可以从fe计算得到echo，然后从混合信号1里面减掉echo就实现了回声消除。
尽管回声消除是非常复杂的技术，但我们可以简单的描述这种处理方法：1、房间A的音频会议系统接收到房间B中的声音2、声音被采样，这一采样被称为回声消除参考3、随后声音被送到房间A的音箱和声学回声消除器中4、房间B的声音和房间A的声音一起被房间A的话筒拾取5、声音被送到声学回声消除器中，与原始的采样进行比较，移除房间B的声音求解回音路径函数F的过程恐怕就是比较难以表达的数学公式了。
鉴于通俗表达数学公式的难度比发现数学公式还难，笔者就不费力解释了。
下面这段表达了利用自适应滤波器原理求解函数F的过程。
（以下可以跳过）自适应滤波器自适应滤波器是以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。
自适应滤波器可以是连续域的或是离散域的。
离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。
附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。
自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值，按特定的算法，更新、调整加权系数，使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小，即输出信号序列y(n)逼近期望信号序列d(n)。
以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得。
B.维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。
这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。
这一算法利用最陡下降法，由均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量式中k s为一负数，它的取值决定算法的收敛性， V【ε2(n)】为均方误差梯度估计，自适应滤波器应用于通信领域的自动均衡、回声消除、天线阵波束形成，以及其他有关领域信号处理的参数识别、噪声消除、谱估计等方面。
对于不同的应用，只是所加输入信号和期望信号不同，基本原理则是相同的。
（以上部分可以跳过）上面这段话表明，需要求解的回音路径函数F就是一个自适应滤波器W(n)收敛的过程。
所加输入信号x(n)是fe，期望信号是echo，自适应滤波器收敛后的W(n)就是回音路径函数F。
收敛之后，当实际回音发生，我们把fe通过函数W(n)，就可以得到一个很准确的echo，把混合信号直接减去echo，得到实际需要发送的语音speech，完成回声消除任务。
值得注意的两点：1、自适应滤波器收敛阶段，期望信号是完全的echo，不能混杂有speech。
因为speech和fe是没有关系的，会扰乱W(n)的收敛过程。
也就是说要求回声消除算法开始运转后收敛要非常快，最好对方还来不及说话，你一说就收敛好了；收敛好之后，如果对方开始说话，也就是有speech混合过来，这个W(n)系数就不要变化了，需要稳定下来。
2、回音路径可能是变化的，一旦出现变化，回声消除算法要能判断出来，因为自适应滤波器学习要重新开始，也就是W(n)需要一个新的收敛过程，以逼近新的回音路径函数F。
基本上来说，上面这两点是两难的，一个需要自适应滤波器收敛后保持系数稳定，以保证不受speech说话干扰，另一个需要自适应滤波器随时保持更新状态，以保证能够追踪变化的回音路径。
这样一来，仅从数学算法层面，回声消除已经是难上加难！简单地说，回声消除自适应滤波器的设计具有两个互相矛盾的特性，也就是快速收敛和高度的稳定性，如何同时实现这两项特性，正是设计上的主要挑战。
经过上面的分析，相信大家对回声消除的原理和技术有了深刻的理解，这是一门即容易理解又难以实现的技术。
从应用平台来看，根据笔者多年的经验，可以把回声消除分为两大类：基于DSP等实时平台的回声消除技术和基于Windows等非实时平台的回声消除技术。
两者的技术难度和重点是不一样的。
三、基于DSP平台的回声消除技术回声消除技术传统的应用领域是各种嵌入式设备，包括各种电信网络设备和终端设备。
网络设备比如交换机，网关等等，终端则包括移动电话终端，视频会议终端等。
现代通讯产品里面大量应用了回声消除技术，包括在我们看得到的终端产品（比如手机）和看不到的局端产品（比如交换机）。
这种嵌入式设备的共同点就是采用各种型号的DSP芯片作为回声消除的载体。
一个有效的回声消除算法需要持续的在一颗DSP芯片上面运行，会遇到以下方面的难点：实时性与高效性，因为DSP芯片资源有限。
虽然自从二十世纪七十年代DSP应用以来，日新月异的硬件芯片技术使许多沉睡在教科书上的信号处理理论算法大规模应用，但是回声消除算法需要的资源还是大得惊人。
以视频会议系统，大规模的会议室可以产生超过512ms的回音，要消除这么长延时的回音，即使按照8k赫兹采样率计算，自适应滤波器W(n)的长度都会达到4096个点，这样一方面需要非常大的存储空间来存储W(n)，另一方面，W(n)的更新需要的计算量也是成倍增长，同时，W(n)的收敛难度也在加大，传统自适应滤波器的效率很难保证。
对于电信设备中的应用，虽然回声消除不需要这么长的延时，但是在交换机等设备中，成本和效率就是生命，所有的处理算法都是按路或按线计算的，对算法的优化效率提出了无止境的要求。
相对而言，只有像车载免提这种应用对效率要求不那么高，因为车内空间小，回音延时有限，又不要求多路应用。
传统的回声消除技术是从国外二十世纪七十年代的早期算法发展而来，这类技术的采用一直相当昂贵，提供电信级回声消除硬件应用（包括芯片或者设备）的厂家都是国外的。
对于移动网络用户来说，语音品质一直是他们最关切的议题，对电信业者来说，语音也仍是他们最能获利的服务项目，因此语音的品质是不容妥协的。
为了满足今日与未来的网路需求，回声消除技术的挑战正在于如何有效地降低成本并持续改善语音品质。
算法级的DSP软件解决方案，也是解决嵌入式设备回音问题的一种途径，对用户也有一定的灵活性，用户只需要把回声消除模块集成到自己的DSP软件中，再简单调整几个相关参数，就能达到较好的回声消除效果。
目前基于DSP的回声消除算法已经比较成熟，市场上也有一批专门的算法/芯片公司的能够对外提供已经优化好的基于DSP的软件回声消除模块：如俄罗斯Spririt DSP、加拿大Octastic Semiconductor、瑞典GIPS、国内科莱特斯科技Conatus Technologies以及美国Adaptive Digital、和GAO Research、英国CSR等等，另外还有美国Fortemedia、Acoustic Technologies和日本OKI等可以提供专用的回声消除DSP芯片。