怎么消除回音

怎么消除回音

电气回波和声学回音是客户投诉语音质量问题的重要部分。随着电信运营商越来越关注客户满意度，如何采用有效方法控制语音服务中的回音成为运营商们普遍关注的一个努力方向。 回音控制过程网络损耗（Network Loss）最初的降低（控制）回音技术被称作网络损耗。 该技术的原理是通过在传送和接收电路双向设置电阻，增加回音损耗。它的基本目标是通过增加信号/回音比，实现语音信号始终大于回音信号。这种处理技术的明显弱点是，它在衰减回音信号的同时，衰减了有效的语音信号。 尽管这种方法简单，而且在短距离和延迟时间短的应用环境中效果不错，但它不可能作为有效的通用解决方法。回音抑制（Echo Suppressi...全部

  电气回波和声学回音是客户投诉语音质量问题的重要部分。随着电信运营商越来越关注客户满意度，如何采用有效方法控制语音服务中的回音成为运营商们普遍关注的一个努力方向。 回音控制过程网络损耗（Network Loss）最初的降低（控制）回音技术被称作网络损耗。
  该技术的原理是通过在传送和接收电路双向设置电阻，增加回音损耗。它的基本目标是通过增加信号/回音比，实现语音信号始终大于回音信号。这种处理技术的明显弱点是，它在衰减回音信号的同时，衰减了有效的语音信号。
  尽管这种方法简单，而且在短距离和延迟时间短的应用环境中效果不错，但它不可能作为有效的通用解决方法。回音抑制（Echo Suppression）回音抑制技术基于语音驱动交换原理，有效地消除了回音。
  但缺点是，在同一时间只允许通话的一方说话，并且在一方说话期间不允许对方打断。然而，在日常通话中，这种方法很难行得通。据研究，在一般通话过程中，20%通话可能会发生谈话打断，我们一般称之为双向交谈（Double-talking）。
  虽然现代回音抑制设备采用了很多方法来解决双向交谈问题，但由于仍存在明显缺陷，目前的电信网络已经不再采用回音抑制技术。回音消除（Echo Cancellation）原有的回音抑制技术采用断开语音传输路径的方法（临时断开）来阻止回音信号沿长途电路返回，而回音消除技术则作出了创新性的突破：回音消除设备接收到语音信号后，首先生成回音信号估计算法模型，并把估计出来的回音信号从混合电路传来的总信号中剔除出来。
  非线性处理器（NLP，Non Linear Processor）分析回音消除的原理基于这样一个假设，即返回的回音信号（Sin）可以用客户A的语音信号（Rin）的线性公式来表示。在实际应用中，用户A的语音信号可能会经过编码/解码设备、一个混合器、满载或非满载的网络段，以及一些本地交换开关，最终才能到达回音消除设备的Sin接口。
  其结果是，到达Sin接口的信号会产生延迟、被扭曲、被发散、被解码和重新编码，并会混杂进相当多的噪音。幸运的是，Sin信号中非线性和随机成分不是太多，一个设计良好的回音消除设备可以降低回音信号强度达30dB。
  但是，如果回音信号在被延迟超过数百毫秒的情况下，回音被用户接收到的强度将达到-50dB或 -60dB，这取决于用户A通话时周围环境的噪音强度。因而，大多数回音消除设备都添加了非线性处理器（NLP），来处理所谓的残余回音。
  在双向交谈情况下，NLP功能可以不需要对语音路径进行控制。其原因是，大量的回音信号已经被回音消除设备剔除，NLP只需要在单方通话时，剔除残余回音信号。在双向交谈条件下，如果NLP交换开关闭合过快，就会有一个瞬间－30dB的残余回音信号传送回用户A，进而影响语音信号质量。
  但是，由于残余回音强度已经降低到－30dB，它可以有效的被用户B较高的语音信号所屏蔽。平滑非线性处理（Smooth NLP）尽管非线性处理器可以有效的消除残余回音，但是NLP交换开关的闭合还是会产生语音信号削波。
  最新的NLP研究技术放弃了高速的闭合操作，用渐进插入的方法来消除残余回波信号。这种方法被称作平滑非线性处理，它可以有效地防止语音削波的产生。 NLP中的柔和噪音插入一般情况下，在用户端的模拟电路部分与全数字长途电路相比具有较高的背景噪音强度。
  这样，在回音消除设备NLP或回音抑制设备的开关闭合时（例如在双向交谈条件下），用户A可以听到模拟线路端的噪音，在交换开关打开后，用户A听到的将是强度低得多的数字长途电路噪音。由于两种电路噪音差异特别大，用户A可能会怀疑通话线路已经被切断了。
  为了解决这个问题，高级的回音消除设备提供了柔和噪音插入功能。为了实现柔和噪音功能，首先需要在空闲期间测量电路终端噪音强度，并存放在内存里。在NLP开关打开并剔除残余回音的时候，在回音消除设备的Sout接口插入强度匹配的白噪音信号（柔和噪音）。
  这样，用户在通话的整个过程中都会听到强度一致的环境噪音，大大提高了语音质量。另外一种高级的处理方法采用的是多样噪音匹配，通过添加模拟柔和噪音信号的模式特征，增强了噪音信号的逼真度。最新的一项增强技术可以允许真实的背景噪音直接通过NLP处理器。
  这项技术允许背景音乐可以通过一条专门通道，不再受到NLP设备的消除处理。 NLP与平滑柔和噪音任何基于可预测语音信号插入技术的研究都需要保持语音路径信号的连续性，以获得较佳的听觉效果。显然，NLP交换开关的开合以及柔软噪音插入功能的开启破坏了语音路径的连续性。
  折中的方法是，采用柔化技术处理NLP设备柔和噪音信号插入功能，这样既保持了语音路径的连续性，又可以提高数字无线应用中语音合成设备（Vocoder，Voice Operated Coder）的系统性能。
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