电话语音回声消除的研究
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。
基于NLMS回声消除算法的研究与改进的开题报告
基于NLMS回声消除算法的研究与改进的开题报告一、选题背景及意义在电话会议、网络电话和远程监控等应用中，由于信号传输路径的不同，常常会产生回声和噪声干扰，在语音通信中会导致对话的质量下降。
回声消除就是一种旨在减少或消除此类干扰的技术，目的是提高通信质量。
自上个世纪六十年代中期提出以来，回声消除技术得到了广泛的发展和应用。
目前，比较成熟的算法有基于快速傅里叶变换（FFT）的逐行回声抵消算法（AEC）和基于自适应滤波的NLMS算法。
NLMS（Normalized Least Mean Square）算法是一种自适应滤波算法，该算法能够及时调整滤波器的系数，以适应干扰信号的动态变化，具有响应速度快、实现简单等特点。
目前已有很多研究对该算法进行了改进和优化。
本研究旨在通过分析NLMS算法的原理和性能，提出一种基于NLMS算法的回声消除模型，并对该模型进行改进，以提升回声消除的效果与可靠性。
二、研究方法本研究将以NLMS算法为基础，构建回声消除模型，并在模型中引入合适的前向滤波器和后向滤波器，实现波形的预测和补偿。
同时，本研究将分析NLMS算法的性能问题，并提出改进方案。
研究过程中将通过MATLAB软件进行算法实现和分析，最终得出实验结果和相应结论。
三、预期研究成果及创新点通过本研究，预期能够得到一种基于NLMS算法的回声消除模型，并对其进行改进，以提升消除效果和可靠性。
同时，本研究还将探讨如何提高回声消除的实时性和稳定性。
此外，本研究还将分析NLMS算法的应用前景和发展方向，并探索其在其他应用领域的应用价值。
本研究的创新点有：1. 基于NLMS的回声消除模型，提高消除效果和可靠性。
2. 揭示NLMS算法存在的问题，并提出相应的改进方案。
3. 探索NLMS算法在其他应用领域的潜在价值。
四、可行性分析本研究的主要研究方法是基于MATLAB软件实现和分析，该软件具有较强的算法模拟和数值分析功能。
同时，本研究对NLMS算法的原理和性能进行详细的分析和探讨，具有一定的理论指导和借鉴性。
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。
实验四回声估计和回声消除
实验报告实验课程：数字信号处理实验开课时间：2023—2023学年秋季学期实验名称：回声估计和回声消除实验时间：2023年11月声日星期三学院：物理与电子信息学院年级：⅛≡班级：182学号：姓名:一一、实验预习实验方法步骤： (1)打开MAT1AB 软件 (2)根据题目要求编写程序 (3)运行程序 (4)分析实验结果 (5)关闭计算机 注意事项： (1)在使用MAT1AB 时应注意中英输入法的切换，在中文输入法输入程序时得到的程序是错误的； (2)MAT1AB 中两个信号相乘表示为X.*u,中间有个∖,,同样两个信号相除也是如此； (3)使用MAT1AB 编写程序时，应新建一个IT1文件，而不是直接在Comandante 窗口下编写程序； 在使用MAT1AB 编程时，应该养成良好的编写习惯。
注意事项： (4)对于实验电脑要爱惜，遵守实验的规则。
(5)程序运行前要检查程序是否正确。
在使用mat1ab 编程时，应该养成良好的编写习惯，新建一个f1ies 编写。
一些快捷键的使用，能提高编程效率。
He1p 能查询到不懂使用的函数使用方法，比如这个用到的fft 和fftshift 等函数。
在MAT1AB 信号处理工具箱中，提供了随机信号要功率谱估计的各段函数。
(1)periodogram 函数可以实现周期图法的功率谱估计，起吊用格式为IPxx,F]=PERIODOGRAM(x,WINDOW,NFFT,Fs)其中：X 为进行功率谱估计的输入有限长序列； WINDOW 用于制定采用的窗函数，默认值为矩形窗(boxcar),窗函数的长度等于输入序列X 的长度； NFFT 为DFT 的点数，一般取大于输入序列X 的长度，默认值为256；FS 是绘制功率谱曲线的抽样频率，默认值为1；Pxx 为功率谱估计值；F 为Pxx 值所对应的频率点。
(2)We1Ch-Bar1ett 平均周期图法可以利用PSD 函数实现，其调用格式为[Pxx,F]=PSD(x,NFFT,Fs,WINDOW,NOVER1AP)其中：参数X,NFFT,FS 用法同PeriOdograIn 函数：WINDOW 用于指定采用的窗函数，默认值为harming 窗；NoVER1AP 指定分段重叠的样函数。
回声消除毕业论文
回声消除毕业论文回声消除技术在语音信号处理中起着非常重要的作用，它可以有效减少语音通信中产生回声的影响，提高语音信号质量和清晰度，在语音通信、语音识别和语音合成等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍回声产生机制、回声消除算法、回声消除系统的实现以及回声消除算法的优化。
一、回声产生机制回声是由于语音信号从主讲话人到转接站或对方电话机，再由转接站或对方电话机回传到主讲话人处所产生的信号。
因此，对于从广义上来说，回声产生机制主要有以下两种形式：1. 音频输出设备回音当一个人在说话时，声音会被麦克风采集并被发送给远程其他人。
如果某些机器的音频输出设备出现了缺陷，那么他发出的声音就会反射回到他自己的麦克风中，所形成的信号就是回音。
它通常在通话质量差的情况下出现，可以通过降低麦克风灵敏度、调整输入和输出音量控制来缓解。
2. 时差回声时差回声是在语音通信中产生的最常见的一种回声情况。
时差回声是指语音信号从发射端（主讲话人处）传输到接收端（通讯对方）后，一部分信号在接收端的扬声器播放时，被捕捉到发射端的麦克风中得到的声音。
这种回声通常是由于音频播放设备和采集设备之间的时间延迟所导致的。
它通常困扰着网络电话、视频会议和网络游戏。
二、回声消除算法回声消除技术的基本思想是在通过麦克风采集到的原始语音信号中分离出回声信号，并将其移除以达到消除回声的目的。
常见的回声消除算法包括数字滤波法、时域自适应滤波法和频域自适应滤波法等。
1. 数字滤波法数字滤波法是采用数字滤波器对输入的语音信号进行滤波以减少回声的算法。
其基本原理是，通过计算相应的滤波器系数，将回声信号从输入信号中滤出。
不同的数字滤波算法可以采用不同的滤波器类型和滤波器系数来减少回声效应，其中卡尔曼滤波法和有限时滤波法都是常见的数字滤波算法。
2. 时域自适应滤波法时域自适应滤波法（TDAS）是一种基于统计模型的算法，适用于对采样深度低但有足够信号能量的信号进行处理。
TDAS算法利用交线性变换原理，将输入信号分解为线性和非线性两部分，进而消除回声。
回声噪声抑制技术在语音通信中的应用研究
回声噪声抑制技术在语音通信中的应用研究随着科技的不断进步，语音通信已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，在语音通信中，存在着一些干扰因素，如回声和噪声，对通信质量造成严重影响。
为了提高语音通信的质量，人们提出了回声噪声抑制技术。
本研究将重点探讨回声噪声抑制技术在语音通信中的应用。
首先，我们来了解什么是回声和噪声。
回声是由于语音信号在传送过程中被反射或折射所产生的信号留声现象，导致通话双方都同时听到自己的声音。
噪声是一切与通信目标信号不相关的干扰信号，可能来自外界环境，如背景噪声、交通噪声等，也可能来自通信设备本身。
回声和噪声对语音通信质量的影响不能被忽视。
当通话双方同时听到回声时，会让人产生困惑并降低交流效果。
此外，噪声会模糊语音信号，使接受者难以听清对方的语音内容。
为了解决这些问题，回声噪声抑制技术被引入到语音通信中。
回声噪声抑制技术可以分为两个主要方面：回声抑制和噪声抑制。
回声抑制的目标是消除回声，使通话双方不再听到自己的声音。
噪声抑制的目标是降低或去除背景噪声，以提高语音的清晰度。
现代通信系统通常使用的回声抑制技术包括自适应数字滤波器和双通道解卷积等，噪声抑制技术包括谱减法和双麦克风阵列技术等。
自适应数字滤波器是一种常用的回声抑制技术。
它利用系统辨识算法估计回声路径，然后根据估计的回声路径生成一个滤波器，将回声信号从语音信号中减去。
这样，通话双方就能够消除回声，提高通话质量。
双通道解卷积是一种更先进的回声抑制技术，它利用双通道记录的语音信号，通过解卷积算法实现回声的去除。
相比于自适应数字滤波器，双通道解卷积在回声抑制效果上更为出色。
谱减法是一种常见的噪声抑制技术。
它通过对接收到的语音信号进行频谱分析，将低于某个阈值的频谱成分认定为噪声，并进行削减。
这种方法能够在一定程度上去除背景噪声，提高语音的清晰度。
双麦克风阵列技术是一种更先进的噪声抑制技术，它利用多个麦克风接收语音信号，通过算法分析将噪声信号与语音信号区分开来，从而有效抑制噪声。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（ （ I） （6） y I） =（ x I） +（ e I） !h 所以和式 （ 1） 相比， 没有 m （由于前 0 . 5 秒钟没有用户语音， 项） ， 其傅立叶变换是 （ I） （ I） （ I） （ I） （7） Y =X H +E 因此说信道响应计算结果只是一个估计， 实际上得到的是 （ I） ［E （ I） （ I） ］ （ I） （8） h’ = IDFT /X +h 很显然在 h （ I） 为零的地方， 上式中的第一项还在起作用 . 不 过由于噪声部分所占比例不大， 才出现图 2 所示的现象， 即在 （ I） 不为零的时候， （ I） 的幅值出现一个凸起， 而在 h （ I） h h’ 为零时， （ I） 则表现为小幅值的波动 . 为了简化， 文中仍用 h’ （ I） 表示信道冲击响应的估计 . h 实验数据分析表明， 虽然每次通话的信道冲击响应不同， 但其序列长度却基本稳定， 大致在 80 ~ 100 范围内 . 从图 2 看 出， （ I） 的真正有效部分从中间某处 （设为 I0 ， 即波形中凸起 h 的起始点） 开始， 这是因为交换机播出的提示语音有 I0 的信 道延迟 . 考虑到噪声对 h （ I） 的影响， 去掉延迟后可以得到更 然后 好的信道估计， 因此下一步把混合语音做 I0 点的移位， 再做二次反卷积， 完成信道估计 . 其中第一步的延迟估计也可
!
引言
电话语音系统是远程人机交互的一种实现方式， 随着语
"
"#!
信道估计算法
信号分析 在电话网二 / 四线转换处使用了混合变换器， 由于阻抗不
音识别技术的发展， 它有很大的应用空间， 如股票信息查询、 机票查询、 天气预报等， 此外我们正研究电话语音交换机也是 一个很好的实例 . 但是在人机交互过程中， 机器播放的提示语 音到达用户耳机后， 会掺杂到用户语音中一起返回计算机 . 这 将严重影响系统的语音识别率， 为了识别用户语音， 必须先把 提示音消除 . 在研究过程中， 使用电话语音卡作语音采集， 随卡有一个 回声抑制程序， 实验表明其对内线回声抑制较好， 但外线效果 比较差， 而且在消除回声的同时， 对有用信号影响也比较明
致谢
中国科学院声学研究所语音交互信息技术研究中心
的罗宇同学在本文的研究的方案实现和计算机实验方面提供
图4 电话回声抵消量
了很多帮助， 特此感谢 . 参考文献：
［ l ］ 吴兆熊， 黄振兴， 黄顺吉 . 数字信号处理 （下册） ［ M］ 国防 . 北京： 工业出版社， l985 . 52 - 77 . ［ 2 ］ BERNARD WIDROW， JOHN R. GLOVER， et al . Adaptive noise can［ C］ ceiiing： Principies and Appiications . Proceedings of The IEEE， l975， 63 . l692 - l7l6 . ［ 3 ］ 刘明亮， 蔡涌泉， 饶敏， 等 . 用卷积运算实现反卷积 ［ J］ . 电子学 （5） ： 报， 2000， 28 lll - ll2 . ［ 4 ］ 杨学志， 严普强， 晏磊 . 最小平方卷积反演算法及其在桥梁动挠 度测量中的应用 ［ J］ （l0） ： . 电子学报， 2000， 28 l2l - l23 . ［ 5 ］ 罗平安， 缪常 . 反卷积定理-有零点的频谱的反卷积解法 ［ J］ .核 电子学与探测技术， （6） ： l999， l9 454 - 459 . ［ 6 ］ MauriZio Omoiogo. Acoustic event iocaiiZation using a crosspower-spec［ A］ ［ C］ trum phase based technigue . Proceedings of ICASSP 94 . Adeiaide： l994， 2 . 273 - 276 . ［ 7 ］ 姚天任 . 数字语音处理 ［ M］ 武汉华中理工大学出版社， . 武汉： l992 . 394 - 396 . ［ 8 ］ Sophocies J Orfanidis. Introduction To Signai Processing ［M］ 清 . 北京： 华大学出版社， l998 . 355 - 4l5 .
图 3 是移位后的解卷积结果的幅值 . 横轴采用对数坐标， 纵轴采用线性坐标 . 从图中可看出， （ I） 的非零部分已移至 h 前面， 这是 h （ I）的最终结果 .
但是如果 X （ I） 中存在零点， 频域的反卷积将出现 0 / 0 的奇异 ［3 ~ 5］ 现象 . 有一些文章对这个问题进行过专门的研究 ， 不过在 实际中由于随机噪声， 频谱的各个部分都会有能量分布， 大量 实验数据也证明了这一点 . 因此作为一种合理的简化， 文中采 用更简单的处理方法： 当X （ I） 中出现零点时， 以一极小数值 代替 . 图 （2） 是根据录音数据计算的 h （ I） 的幅值 !"#
第 11 期 2002 年 11 月
电 子 学 报 ACTA ELECTRONICA SINICA
Voi . 30 No. 11 Nov. 2002
电话语音回声消除的研究
2 阎兆立1， ， 杜利民1 （1 . 中国科学院声学研究所， 北京 100080； 北京 100080） 2 . 中国科学院物理研究所，
摘
要： 为了消除电话语音系统中的反射回声， 本文通过对电话信道的研究， 提出通过估算信道冲击响应， 得到
提示语音经过信道卷积后的结果， 从而抑制回声的算法 . 与 LMS 自适应算法相比， 它可获得很好的回声抑制和对原始 信号的保真效果 . 回声抵消后， 语音识别正确率和准确率分别提高约 29% 和 60% . 关键词： 电话语音；回声消除；卷积；梳状滤波 TP391 文献标识码： A 文章编号： 0372-2112（2002）11-1726-03 中图分类号：
Abstract： In order to cancei the refiecting echo of teiephone speech interactive system， the teiephone channei and iine echo were studied. The channei impuise response is firstiy estimated， and the convoiution of channei impuise response and suggestive speech is caicuiated， which wiii be used to counteract the echo. The time deiay between echo and primary signai is estimated and canceied using de-convoiution or Cross-power Spectrum Phase method before the channei impuise response is estimated. This aigorithm can get better echo canceiing and primai speech fideiity than LMS adaptive fiiter. After Echo Canceiiation， the speech recognition correction rate and accuracy rate are improved by about 29% and 60% respectiveiy. Key words： teiephone speech； echo canceiiation； correiation； comb fiiter
得到较好的回声消除效果， 通过对电话语音的分析提出如下 的回声消除算法， 即先根据回声和提示语音算出电话信道冲 击响应， 然后与提示语音做卷积估计出回声信号， 从而把混合 信号中的回声减去， 得到用户语音的估计 .
图1 电话语音系统回声产生机理
修回日期： 收稿日期： 2002-02-28； 2002-07-10 基金项目： 国家 973 重点基础研究 发 展项目 “图 像、 语 音、 自 然语 言理 解 和知 识 挖 掘-汉 语 自 然 口 语 对 话 的 理 论 和 实 验 平 台 研 究” 资助 （ No. G1998030505）
图3 移位后的二次反卷积结果
回声抑制
根据估计的 h （ I） 结果， 与提示语音做卷积， 得到对回声 的估计， 然后从混合语音中把回声减去即可 . 如公式 （9） 所示： （ I） （ I） y’ =（ y I） -h x I） !（ （ I） 是回声消除结果 . y’ （9）
#
实验结果
为了验证算法性能， 进行了如下实验： 用户端设为静音
［6］ 以用互功率谱相位 （ Cross-power Spectrum Phase） 模型 计算， 它具有更好鲁棒性 .
I）
（2）
可以根据这一段录音估算出信道冲击响应 . 对于卷积方程 （ 2） ， 其反卷积计算一般有两种最基本方 法. 一是时域反卷积， 也就是多项式除法 . 如果 y （ I） 确是两 个序列的卷积计算结果， 时域反卷积可以准确的根据其中一 个序列演算出另一个序列， 但是在实际中， （ I） 包含了各种 y 噪音， 这种情况下时域反卷积将引起严重的误差积累 . 在多项 式除法中， 某一点的误差不仅影响本次运算的系数， 还将对后 面的系数产生影响 . 实验证明， 用时域反卷积求出的 h （ I） ， 不 能用来削减混合语音中的提示语音 . 二是频域反卷积 . 在把 （ 和h （ I） 补足够长的零后， 线 x I） 卷积的计算问题 （ （ I） （ I） 就转换为圆卷积问题， y I） =h !x 即（ （ I） （ I） 、 （ I） 、 （ I） 分别是 y （ I） 、 y I） =h x I） .设 Y X H #（ （ 、 （ I） 的离散傅立叶变换， 则Y （ I） 、 （ I） 、 （ I） 满足 x I） h X H （ I） （ I） （ I） Y =X H 这样频域的反卷积过程为： （ I） （ I） （ I） H =Y /X （ I） ［X （ I） ］ h = IDFT （3） （4） （5）