数字助听器中回声消除与响度补偿关键技术研究
数字助听器中基于两步降噪的多通道频响补偿算法
第37卷第4期 2018年 8月北京生物医学工程 Beijing Biomedical EngineeringVol . 37 No . 4 August 2018数字助听器中基于两步降噪的多通道频响补偿算法李如玮潘冬梅衣晓群张永亚摘要目的针对数字助听器中现有频响补偿算法在噪声环境下无法满足耳聋者言语可懂度和舒适度的问题，本文提出了基于两步降噪的多通道频响补偿算法。
方法该算法首先通过计算通用单通 道语音增强的先验信噪比和系统增益，并利用前后语音帧间的相关性，结合自适应先验信噪比平滑因子 对先验信噪比估计进行优化，实现两步降噪;然后采用gam m atone 滤波器对增强后的语音进行非均匀多子带分解，在每个子带中采用两次插值；最后依据耳聋者的听力曲线对每个频带进行频响补偿。
结果实验表明，该算法能够有效地去除了噪声对频响补偿的影响，保护了共振峰结构，获得更多增益信息，补 偿了患者缺失的语音能量，满足了听力损失者的听力需求。
结论基于两步降噪的多通道频响补偿算法 有效提高了听障患者感知语音的可懂度和舒适度。
关键词数字助听器;两步降噪;多通道频响补偿；自适应先验信噪比估计DOI : 10. 3969/j.issn. 1002-3208. 2018.04.002.中图分类号R318. 04文献标志码A文章编号1002-3208(2018)04-0337-08Multi-channel frequency response compensation algorithm basedon two-step noise reduction in digital hearing aidsLI R uw ei，PA N D ongm ei，YI X iaoqun，ZHANG YongyaSchool of Information and Communications Engineering ，Faculty of Information Technology，Beijing Uni v ersity of Technology ，Beijing 100124Corresponding author: LI Ruwei (E-mail: 163. com )【Abstract ] Objective A im ing atthe problem that the existing frequency response com pensationalgorithm for digital hearing aids in noisy environm ents can not m eet the requirem ent of the deaf for intelligibility and comfort of digital hearing a id s ， we proposed the m ulti -channel frequency response com pensation algorithm based on tw o-step noise reduction in this paper. Methods F irs t，we calculate the prior signal-to-noise ratio and system gain of the common single-channel speech en han cem ent ， and use the correlation betw een the previous and the subsequent speech fram e to optim ize the priori SNR estim ation with the adaptive priori SNR smoothing factor so that tw o-step noise reduction is im plem ented. T h e n ，the gam m atone filter is used to perform nonuniform m ulti-subband decom position on the enhanced sp e ech ， and interpolation is perform ed twice in each sub-band. F in ally ， the frequency response of each frequency band is com pensated according to the hearing loss curve of the deaf. Results E xperim ents show that this algorithm can effectively remove the im pact of noise on the frequency response com pensation ， protect the structure of the form ant ， obtain more inform ation ， com pensate the m issing speech energy of the p a tie n t ， and m eet the hearing requirem ent of peoplewith hearing loss. Conclusions The proposed m ethod caneffectively im prove the intelligibility and comfort of auditory perception of hearing im paired patients.【Keywords ] digital hearing a id s ； tw o-step noise red u ctio n ； m ultichannel loudness com pensation ； adaptive基金项目：国家自然科学基金（51477028)、北京市教育委员会科技发展计划（KM201510005007)资助作者单位:北京工业大学信息学部信息与通信工程学院（北京 100124)通信作者:李如玮，博士，副教授，硕士研究生导师。
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。
echo cancel noise reduction 实现原理
echo cancel noise reduction 实现原
理
回声消除（Echo Cancellation）是一种数字信号处理技术，用于消除或减少通信系统中的回声干扰。
回声是由于声音在传输过程中遇到障碍物或反射而产生的，它会在麦克风中重新采集并发送回远端，影响通话质量。
回声消除的基本原理是利用回声的特性，通过数字信号处理技术，将回声从麦克风采集的信号中消除。
具体实现过程如下：
采集信号：首先，麦克风会采集周围的声音，包括回声和原始声音。
回声估计：回声消除器会通过回声估计算法，分析采集到的声音中的回声成分。
这个过程通常涉及到对回声路径的建模，以便能够准确地模拟回声的特性。
信号抵消：在得到回声的估计值后，消除器会生成一个反向的信号，该信号与原始回声信号在幅度和相位上相匹配。
这个反向信号会与原始声音信号相加，以消除其中的回声成分。
反馈控制：最后，通过反馈控制机制，不断调整回声估计和信号抵消的参数，以实现最佳的回声消除效果。
在实际应用中，回声消除技术通常与噪声抑制技术相结合，以提高语音通信的质量。
噪声抑制技术通过分析麦克风采集到的声音中的噪声成分，并对其进行抑制或降低，以进一步提高通话的清晰度。
总的来说，回声消除和噪声抑制是数字信号处理技术在通信领域的重要应用之一，它们通过数字信号处理技术，改善了通信系统的性能和用户体验。
回声消除aec硬件方案
回声消除aec硬件方案回声消除（AEC）是一种常见的音频处理技术，用于消除音频信号中的回声。
在实际应用中，AEC通常作为硬件方案实现，以确保音频质量和通信效果的提升。
AEC硬件方案的设计目标是在将麦克风采集到的声音传输到扬声器输出之前，消除回声信号。
这样可以避免扬声器输出的声音再次进入麦克风，从而避免回声的产生。
在实现AEC硬件方案时，需要考虑以下几个关键技术要点：1. 回声路径估计（ERLE）：估计回声信号的传播路径，以便更准确地消除回声。
回声路径估计可以通过采集麦克风和扬声器信号之间的差异来实现，通常使用自适应滤波器来估计回声路径的特性。
2. 自适应滤波器：自适应滤波器是AEC硬件方案中的核心组件，用于根据回声路径估计结果对输入信号进行滤波。
自适应滤波器的作用是将输入信号中的回声成分进行抵消，以减少回声对音频质量的影响。
3. 双通道处理：AEC硬件方案通常采用双通道处理的方式。
其中一个通道负责采集麦克风信号，另一个通道负责输出扬声器信号。
通过将这两个通道进行相互匹配和处理，可以更好地实现回声的消除。
4. 时延补偿：由于音频信号在传输过程中存在一定的时延，因此在AEC硬件方案中需要对时延进行补偿，以确保回声消除的准确性。
时延补偿可以通过延迟线或者缓存器来实现，具体的方式根据具体应用场景而定。
5. 音频质量评估：AEC硬件方案在设计和实现过程中，需要对音频质量进行评估和优化。
常见的评估指标包括信噪比、失真度、音频清晰度等。
通过对音频质量进行评估，可以根据具体需求进行调整和改进，以提高音频通信的效果。
AEC硬件方案是一种用于消除音频信号中回声的技术方案。
通过回声路径估计、自适应滤波器、双通道处理、时延补偿和音频质量评估等关键技术要点的应用，可以实现回声消除效果的提升。
在实际应用中，AEC硬件方案可以广泛应用于音频通信领域，如电话会议、语音识别、远程教育等，以提升音频质量和用户体验。
未来随着技术的不断发展和创新，AEC硬件方案有望在更多领域得到应用，并实现更高效、更精确的回声消除效果。
回声消除技术--整理编
回声消除技术--整理编１引⾔在语⾳通信中，有⼀个很影响通话质量的因素就是回声。
回声就是指说话者通过通信设备发送给其他⼈的语⾳⼜重新⼜回到⾃⼰的听筒⾥的现象。
回声会对说话者产⽣严重的⼲扰，必须想办法消除。
⼀般，回声分为两种，即“电路回声”和“声学回声”。
“电路回声”可以通过硬件设备的合理设计⽽消除，在此不作讨论。
最复杂和最难消除的应该是所谓的“声学回声”。
“声学回声”是指远端⽤户的声⾳从听筒出来以后，经过空⽓或其他的传播媒介传到近端⽤户的话筒，再通过话筒录⾳后⼜重新传到远端⽤户的听筒中形成的回声。
当近端⽤户的放⾳⾳量⽐较⼤⽽录⾳设备和放⾳设备距离⽐较近时回声尤其明显。
“声学回声”受近端⽤户环境的影响，可能产⽣多路回声，包括直接回声和反射回声，各个回声的路径不同，延迟也就不同，因⽽难以消除。
２声学回声消除器对于声学回声消除，常见的消除算法有２类，即回声抑制（acoustic echo suppression）算法和声学回声消除（acoustic echo cancellation）算法。
回声抑制算法是较早的⼀种回声控制算法。
回声抑制是⼀acoustic echo suppression种⾮线性的回声消除。
它通过简单的⽐较器将准备由扬声器播放的声⾳与当前话筒拾取的声⾳的电平进⾏⽐较，如果前者⾼于某个阈值，那么就允许传⾄扬声器，⽽且话筒被关闭，以阻⽌它拾取扬声器播放的声⾳⽽引起远端回声。
如果话筒拾取的声⾳电平⾼于某个阈值，扬声器被禁⽌，以达到消除回声的⽬的。
由于回声抑制是⼀种⾮线性的回声控制⽅法，会引起扬声器播放的不连续，影响回声消除的效果，随着⾼性能的回声消除器的出现，回声抑制已经很少有⼈使⽤了。
声学回声消除算法（AEC）是对扬声器信号与由它产⽣的多路径回声的相关性为基础，建⽴远端信号（s(n)）的语⾳模型，利⽤它对回声进⾏估计（e`(n)），并不断地修改滤波器的系数，使得估计值更加逼近真实的回声（e(n)）。
基于多通道宽动态压缩的助听器响度补偿算法
２０２０年６月１０日第４卷第１１期现代信息科技Modern Information Technology Jun.2020Vol.4 No.11572020.6收稿日期：2020-05-08基于多通道宽动态压缩的助听器响度补偿算法李梦妍1，陈虎2（1.湖南师范大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙 410081；2.南京步步高通信科技有限公司，江苏 南京 210012）摘 要：该文提出了一种用于数字助听器的非等宽多通道响度补偿算法。
该方法基于人耳对频率的敏感度和对声强的感知，实现了一种非等宽多通道响度补偿方案。
首先将语音信号按不同的比例移动到目标频段，然后将其分成不等宽的频带，在每个频带内进行响度补偿和增益控制。
实验结果表明，该方法能有效提高患者听力和助听器语音识别能力，具有较高的实用价值。
关键词：多通道；宽动态压缩；频带；响度补偿中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）11-0057-03Ｌｏｕｄｎｅｓｓ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｈｅａｒｉｎｇ Ａｉｄｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎＭｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ Ｗｉｄｅ Ｄｙｎａｍｉｃ ＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎLI Mengyan 1，CHEN Hu 2（1.College of Information Science and Engineering ，Hunan Normal University ，Changsha 410081，China ；2.Nanjing BBK Communication Technology Co.，Ltd.，Nanjing 210012，China ）Abstract ：This paper proposes a non-equal-width multi-channel loudness compensation algorithm for digital hearing aids. This method implements a non-equal-width multi-channel loudness compensation scheme based on the human ear ’s sensitivity to frequency and perception of sound intensity. First ，move the voice signal to the target frequency band in different proportions ，and then divide it into frequency bands of unequal width ，and perform loudness compensation and gain control in each frequency band. Experimental results show that this method can effectively improve listening and speech recognition ，and has high practical value.Keywords ：multi-channel ；wide dynamic compression ；frequency band ；loudness compensation0 引 言听觉作为五感之一，其重要程度不言而喻。
回声的消除实验报告
一、实验目的1. 了解回声消除（AEC）的基本原理和实现方法；2. 掌握自适应滤波器和神经网络在回声消除中的应用；3. 通过实验验证所提出的方法在回声消除中的有效性。
二、实验原理回声消除是指消除或减弱声音信号中的回声成分，提高通话质量。
在通话过程中，声音信号从扬声器发出，经反射、折射等途径到达麦克风，产生回声。
回声消除的基本原理如下：1. 时延估计：通过分析输入信号和参考信号，估计两者之间的时间差，实现信号的时延对齐。
2. 线性回声消除：利用自适应滤波器对参考信号进行滤波，模拟回声，再从输入信号中减去模拟的回声，达到消除回声的目的。
3. 双讲检测：当检测到双讲时，固定滤波器参数，避免滤波器系数发散。
4. 非线性回声消除：利用神经网络对残余回声、晚期混响和环境噪音进行抑制。
三、实验环境1. 硬件环境：计算机、麦克风、扬声器、音频采集卡等；2. 软件环境：Python、PyTorch、NumPy等。
四、实验步骤1. 数据采集：采集一段包含回声的语音信号作为实验数据。
2. 时延估计：利用互相关算法估计输入信号和参考信号之间的时延。
3. 线性回声消除：设计自适应滤波器，对参考信号进行滤波，模拟回声，再从输入信号中减去模拟的回声。
4. 双讲检测：设计双讲检测算法，检测通话过程中是否存在双讲现象。
5. 非线性回声消除：设计神经网络，对残余回声、晚期混响和环境噪音进行抑制。
6. 实验结果分析：对比不同方法的回声消除效果，分析方法的优缺点。
五、实验结果与分析1. 时延估计：通过互相关算法，成功估计出输入信号和参考信号之间的时延，为后续的线性回声消除提供了依据。
2. 线性回声消除：设计自适应滤波器，对参考信号进行滤波，成功模拟出回声，并从输入信号中减去模拟的回声，实现了线性回声消除。
3. 双讲检测：设计双讲检测算法，成功检测出通话过程中的双讲现象，避免了滤波器系数的发散。
4. 非线性回声消除：设计神经网络，对残余回声、晚期混响和环境噪音进行抑制，提高了回声消除的效果。
WebRTC的回声消除技术在Android可视对讲程序中的应用的研究报告
WebRTC的回声消除技术在Android可视对讲程序中的应用的研究报告随着移动互联网的发展，WebRTC作为一种基于Web的即时通讯技术，正在变得越来越流行。
WebRTC的回声消除技术可以有效地解决通话过程中的回声问题，提高通话的质量。
本文主要研究了WebRTC的回声消除技术在Android可视对讲程序中的应用。
一、回声消除技术的原理回声是声音从扬声器向话筒反弹所引起的信号，如果不进行处理，会造成通话的质量问题。
回声消除技术的主要原理是通过对话筒捕捉的音频信号和扬声器播放的音频信号进行匹配，从而抵消回声信号，提高通话的音质。
二、WebRTC的回声消除技术在可视对讲程序中的应用WebRTC的回声消除技术在可视对讲程序中可以很好地解决回声问题，提高音质，并且能够适应不同环境下的语音通讯需求。
下面是实验的过程和结果。
实验环境:在Android 系统环境下，使用 WebRTC 的回声消除技术，在可视对讲程序进行语音通讯。
（注：可视对讲程序须确保 App 切换或者后台后与Server的回话保持一致）实验步骤：1.对比开启和关闭WebRTC的回声消除技术功能的通话质量差异。
2.测试使用不同类型的麦克风和扬声器，以及在不同噪音环境下的通话质量。
实验结果：在测试中，我们开启了WebRTC的回声消除技术功能，结果发现通话质量明显提高，无回声的情况下声音更加清晰。
同时，在不同类型的麦克风和扬声器，以及不同噪音环境下，WebRTC的回声消除技术仍能适应并提供高质量的通话。
结论：本文研究表明，WebRTC的回声消除技术在可视对讲程序中的应用效果显著，可以提高通话质量，并且能够适应不同环境下的语音通讯需求。
未来，我们期望将该技术应用到更为广泛的移动通讯领域。
WebRTC的回声消除技术在Android可视对讲程序中的应用，对于通讯质量的改善有着显著的作用。
下面我们将对相关数据进行分析。
根据实验结果，在开启WebRTC回声消除技术功能后，通话质量的提升效果非常显著。