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6. 声反馈系统技术实践(袁鋆).pdf

上传人: 2*** 编号:144998 2023-10-28 18页 4.96MB

1、声反馈系统技术实践回声消除与啸叫抑制袁鋆宁波蛙声科技有限公司频算法程师区别与联系联系 适应滤波算法共通,MIC数据中的线性成分来源相同AI算法共通,MIC数据中的线性成分来源相同,AI的标是相近的,都是利回采将MIC数据的相似成分剔除区别 播放源不同,回声消除主要来云端,啸叫抑制主要来近端延时要求不同,啸叫抑制要严格控制延时,否则扩声听到双重体验会很差1回声消除技术实践硬件结构硬件结构决定效果下限 算法决定效果上限硬件结构硬件结构决定效果下限 算法决定效果上限技术实践提ERL:硬件分离设计,良好腔设计降低MIC中线性成分占:降低震动,降低机器内部的声传导产生来源MIC和SPK之间的直达声环境的

2、早期反射声技术实践采延时稳定的硬回采卡尔曼+NLMS保证不同环境下的鲁棒性更可靠的远端信号标志信息,为声源定位模块,扬声器反馈抑制模块提供更稳健的策略线性回声产生来源MIC,SPK身线性环境引发的线性机器结构引发的震动等线性技术实践真机数据辅助AI训练噪声模型,混响模型融合在传统算法和AI算法当中频谱不匹配问题非线性回声非线性回声非线性回声2啸叫抑制传统算法移频,把波峰和波的位置进个重叠,降低波峰,从提增益陷波,本质和移频类似,把波峰位置进抑制,从提增益适应滤波,类似回声消除,把喇叭播放的声从MIC数据中剔除,额外需要进去相关算法优化延时幅降低传统啸叫抑制算法进整合,配合AI算法进处理AI啸叫

3、抑制算法:解决低延时下的频谱不匹配,针对不同模式训练不同模型部署优化算法去混响要稍强保质,算法降噪可以稍弱延时感,来于能否分辨出喇叭声和原始声,所以提升质,扩扩量,降低扩量均可降低延时感技术实践3声反馈系统需求与展望教育场景1.录播,播,扩声,三套独系统,维护,调试复杂2.教师佩戴克,持克都不舒适,影响课堂效率,授课体验,且每次使还需要调试,法泛使3.传统设备存在丢失,充电等问题,会影响正常的课堂或者会议秩序会议场景1.后疫情时代,线上会议已经成形,线上会议和本地扩声相结合的场景越来越多,但是两套系统调试复杂,维护不便2.已有的各种设备需要能充分利起来,改造需求于新装需求3.会议室美观度的要求

4、使得传统设备很难满需求系统部署1.调试槛,参数配置界复杂,需要专业深调试,部分系统还需要软硬结合,难以迅速推2.设备部署具有定要求,喇叭和拾设备的位置需求常常会与客户的环境相冲突解决方案把回声消除和啸叫抑制相结合,传统算法结合,AI算法结合,满录播和扩声,线上会议和本地扩声共同使这样的需求,套案解决所有问题利远场拾阵列,结合波束形成和声反馈算法,解放双,沉浸式上课,开会纯软件的式来解决声反馈系统需求,结合AI模型,简化参数配置,降低部署槛,加速感拾,感扩声的推技术方向AI全落地,质优化,调试简化简化部署,复杂的客户环境尚需要参数的调节,动环境检测是加速推声反馈系统,让普通也能玩转系统的重要环展望感谢参与THANKS扫码填问卷

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本文主要探讨了声反馈系统技术实践中的回声消除与啸叫抑制,以及教育场景和会议场景下声反馈系统的需求与展望。核心数据包括:自适应滤波算法和AI算法在MIC数据处理中的共通点和区别,回声消除技术实践中的硬件结构和算法,以及啸叫抑制的传统算法和AI算法。关键点如下: 1. 回声消除与啸叫抑制技术的共通点在于自适应滤波算法和AI算法的应用,区别在于播放源和延时要求不同。 2. 回声消除技术实践中的硬件结构决定效果下限,算法决定效果上限,可通过提高ERL、降低MIC中非线性成分占比、采用延时稳定的硬回采等方法优化。 3. 啸叫抑制的传统算法包括移频、陷波和自适应滤波,AI算法能解决低延时下的频谱不匹配问题,并通过训练不同模型优化部署。 4. 教育场景和会议场景下,声反馈系统需求包括简化调试、提高音质、降低部署门槛等,解决方案包括结合回声消除和啸叫抑制、利用远场拾音阵列和波束形成等技术。 5. 声反馈系统的技术方向是AI全面落地、音质优化、调试简化,以及简化部署,自动环境检测是加速推广的重要一环。 综上所述,声反馈系统技术实践中的回声消除与啸叫抑制在算法和硬件结构上有着密切联系,结合AI算法和远场拾音技术,有望实现简化调试、提高音质和降低部署门槛的目标,满足教育场景和会议场景的需求。
如何有效消除回声和抑制啸叫? 声反馈系统在教育场景的应用挑战有哪些? 如何通过AI技术简化声反馈系统部署与调试?
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