传统对讲回音消除技术如何突破瓶颈？-晟辉智能制造

什么是回声？

在对讲系统中,回声的产生路径通常是这样的：

（图片来源网络，侵删）

回声消除 的核心目标就是：在近端，准确地将麦克风采集到的信号中的回声分量分离出来并去除，只保留近端用户的语音信号，然后发送给远端。

传统技术主要可以分为两大类：声学回声消除 和 线路回声消除，对讲系统主要面临的是声学回声问题,但线路回声也存在于某些有线或网络对讲设备中。

这是对讲系统中最核心、最复杂的技术，它主要依赖于数字信号处理算法。

声学回声消除的基石是自适应滤波器。

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工作模型：系统认为，远端信号（扬声器播放的声音）是回声的“源头”，自适应滤波器会学习一个模型，来模拟从扬声器到麦克风之间的整个声学路径（包括空气、反射物等）。
核心步骤：
1. 参考信号：系统获取一份纯净的远端信号（即准备播放给近端用户听的声音）。
2. 回声估计：将这份参考信号输入到自适应滤波器中，滤波器会根据它学到的“声学路径”模型，输出一个对回声的估计值。
3. 误差信号：用麦克风实际采集到的信号（包含近端语音和真实回声）减去这个估计的回声，得到误差信号。 误差信号 = 麦克风信号 - 估计回声
4. 信号输出：这个误差信号就是经过初步回声消除后的信号，它应该主要包含近端用户的语音,这个信号被发送给远端。
5. 滤波器更新：系统会根据这个误差信号，不断调整自适应滤波器的内部参数（即“声学路径模型”）,使得下一次的回声估计更加准确。

为了让自适应滤波器有效工作,传统技术还需要解决以下几个关键问题：

自适应算法

这是滤波器“学习”和“调整”的规则,常用的算法有：

LMS (Least Mean Squares，最小均方算法)：最经典、最简单的算法，计算量小，易于实现，但对输入信号的功率变化比较敏感,收敛速度较慢。
NLMS (Normalized LMS，归一化最小均方算法)：LMS的改进版，通过归一化处理，使其对信号功率变化不敏感，收敛速度和稳定性都优于LMS,是应用最广泛的算法之一。
RLS (Recursive Least Squares，递归最小二乘算法)：收敛速度非常快，尤其是在信号特性变化时，但计算量巨大，对硬件要求高,通常在高端设备中使用。

双 talk 问题

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这是AEC面临的最大挑战。

场景：当近端用户和远端用户同时说话时，麦克风信号里就混合了近端语音和真实回声,误差信号里也包含了近端语音。
问题：如果系统错误地将近端语音当作“误差”来更新滤波器，就会严重污染“声学路径模型”，导致滤波器失效，回声消除效果急剧下降，甚至产生“音乐噪声”（Musical Noise）。
传统解决方案：双 talk 检测。
- 原理：通过比较参考信号（远端语音能量）和误差信号（麦克风信号能量）来判断是否发生双 talk。
- 策略：一旦检测到双 talk，就冻结自适应滤波器的更新，保持当前的“声学路径模型”不变，直到双 talk结束。
- 缺点：DTD算法并不完美，存在检测延迟和误判,这会直接影响回声消除的性能和收敛速度。

非线性回声处理

问题：自适应滤波器只能处理线性的回声路径，扬声器本身是一个非线性器件，在大音量或信号失真时，会产生非线性失真，声学反射路径在极端情况下也存在非线性,这部分非线性回声是线性滤波器无法消除的。
传统解决方案：非线性处理器。
- 原理：在AEC线性滤波器之后,再增加一个处理模块。
- 方法：通常使用亚采样器或非线性处理器（如基于谱减法或维纳滤波的算法）来抑制残余的非线性回声和音乐噪声。
- 挑战：NLP必须在抑制回声和保留近端语音之间做出艰难的权衡,处理不当会严重损伤语音质量。

虽然对讲系统以声学回声为主，但在一些特定场景下（如IP对讲、与电话系统对接）也会遇到线路回声。

来源：在传统的电话网络中，混合线圈用于实现二线和四线转换，由于混合线圈无法完美平衡，部分发送信号会泄漏到接收路径，形成回声，在网络传输中，如果处理不当,也可能产生类似的线路回声。
技术：其原理与声学回声消除完全相同，都是使用自适应滤波器，但相比声学回声：
- 路径更稳定：线路回声的传输路径是固定的，不像声学路径那样随环境、人移动而剧烈变化。
- 延迟更小：线路回声的延迟通常只有几毫秒，而声学回声的延迟是扬声器播放和声波传播的总和,可达几十到上百毫秒。
- 线路回声消除通常比声学回声消除更容易实现，效果也更好。

特性	描述
核心原理	基于自适应滤波器，通过模拟声学路径来估计并消除回声。
主要算法	LMS, NLMS, RLS 等。
关键模块	AEC 线性滤波器 + 双 talk 检测 + 非线性处理器。
优点	理论成熟，在计算资源允许的情况下，可以有效消除大部分线性回声。
主要局限性
双 talk 性能差	依赖不完美的DTD算法，在双方同时说话时性能会显著下降。
收敛速度慢	环境改变（如用户移动、手持姿势变化）后，滤波器需要时间重新学习，这期间回声消除效果差。
对非线性失真敏感	扬声器的非线性失真会产生残余回声，需要复杂的NLP来处理，容易损伤语音。
计算复杂度高	特别是在长滤波器（用于模拟复杂声学环境）和高级算法（如RLS）下，对处理器性能要求高。
音乐噪声	在NLP处理不当时，容易产生令人烦躁的“音乐噪声”。

正是由于传统技术的这些局限性，现代回声消除技术，尤其是在深度学习时代,取得了巨大进步：

深度学习回声消除：使用深度神经网络（如RNN, LSTM, CNN）来替代或辅助自适应滤波器，DNN能够更好地处理非线性关系，对双 talk场景的鲁棒性更强，收敛速度更快,能取得比传统方法更好的效果。
端到端模型：将回声消除、噪声抑制、语音增强等任务整合在一个统一的神经网络模型中，进行联合优化,效果往往优于多个独立模块串联的传统方案。

传统对讲回声消除技术是现代更高级技术的基础，它通过巧妙的自适应滤波思想解决了核心问题,但其固有的局限性也推动了信号处理领域不断向前发展。