基于小波变换和自适应算法的声学回声消除理论与应用研究--《昆明理工大学》2010年硕士论文
基于小波变换和自适应算法的声学回声消除理论与应用研究
【摘要】：随着多媒体通信技术的迅猛发展,免提式语音通信系统在VoIP (Voice over Internet Protocol),手持移动终端和远程会议系统中应用越来越广泛。人们在享受更为便捷、丰富和舒适的通信质量的同时,也经常会遇到由于扬声器和麦克风之间的耦合而产生的声学回声问题,这严重影响了语音的清晰度。
为了克服声学回声所造成的烦恼,改善语音通信质量,通常的做法是在通信系统中使用自适应回声消除器。自适应回声消除器的基本原理是用一个自适应滤波器来辨识并模拟回声路径以实现回声对消。由于通信系统及语音信号本身的不固定性,加上许多场合对自适应滤波器的特殊考虑,采用的自适应算法要符合快速收敛率,计算简单等要求。
本文详细讨论了各种常用的自适应滤波算法——-NLMS算法、APA算法,并通过理论分析和实验对比给出了各种算法存在的优缺点。其中NLMS算法计算复杂度比APA算法小；而APA算法的收敛速率却比NLMS算法快,尤其是输入相关性强的语音信号时,NLMS算法收敛速率更慢。如何处理输入信号的强相关性,以提高NLMS算法的收敛性能?如何在收敛速率提高的前提下,降低计算复杂度?如何综合考虑,发挥各种算法的优势,以达到更有效的声学回声消除?这是本文着手解决的重点工作。
为此,本文用小波变换的方法先对自适应滤波器的输入进行正交变换,将输入信号向量正交分解到多尺度空间,利用小波的时频局部特性,减小了自适应滤波器输入向量自相关阵特征值的分散程度,大大增加了算法的收敛步长,提高了NLMS算法的收敛速度和稳定性。此外,我们还发现,输入的语音信号在不同频段采样点不同,计算复杂度不同。即在低频段,计算复杂度较大,在高频段,计算复杂度较小。不同的频段若采用不同算法的自适应滤波器,则更能合理地分配有限的资源,进而达到节省资源、计算量及在一定程度上提高收敛速度的效果。综合上述两点,本文提出一种新的声学回声消除的改进算法——WL-APNLMS算法。经计算机仿真验证,该算法性能良好,其综合性能明显优于实际中常使用的NLMS和APA算法,具有一定的实用价值。
免提电话系统大多是喇叭——麦克风构成的多声道系统。多声道回声消除与单声道回声消除在原理上有本质的不同,但多声道与两路回声消除在原理上是一致的,仅是复杂度不同。在本文中,我们探索两路NLMS算法、两路APA算法、以及两路WL-APNLMS算法的性能表现。目前,两路回声消除(SAEC)已经成为国际研究的热点。
【学位授予单位】：昆明理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TN919.8
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一、一个典型的IP通信模型
二、Server2Server技术分类
Server2Server这块也是一个专门的领域，这里只简单分个类。
1、同一国家相同运营商之间：
同一运营商之间也有丢包，在铁通，鹏博士等运营商中尤甚。并且在晚高峰的时候表现更加突出。
2、同一国家不同运营商之间：
在很多时候，由于运营商之间的结算和有限带宽的问题。运营商之间的网络不稳定。
3、不同国家之间：
同一个国家都这么多问题，不同国家的问题回更复杂，在不同的国家要选择好的机房，实时选择实时监控。比如以下地方。以下地区，我们端到端延时平均为157ms。
中美，中欧
东亚：中，日本，韩国，台湾
其他地区：拉丁美洲，印度，菲律宾，泰国，南非，中东
三、Server2Device——Lastmile技术简介
我们在公网做实时音视频服务，丢包对抗是少不了的。
首先我们定义下什么是丢包：没按时到的包就是丢包。一个包应该在某个时间点到，但它晚到了，即使来了但是晚了，也叫丢包。因为播放的这段时间已经过去了，即使放了，体验也不好。从整个网络上看，丢包一定有时限，否则，都通过反复重传方法，一定能送达一个包。
Server到达device这块还可以分以下两种通路。
1、Server经过基站到Device
可以分为以下几种情况：
不同类型的基站：3G/4G,TD和WDCDMA就不一样。
相同类型的基站不同的地点：北京联通推出流量包月下行最高150kbps的服务
相同基站相同地点不同时间：球赛，运动会，热点聚集区附近的基站
不同国家的基站:中国的WCDMA和印度的WCDMA和美国的WCDMA
2、Server经过家用路由器到Device
2.4G路由和5G路由，2.4G路由覆盖面积广，但是2.4G频段很脏，容易干扰和丢包。5G路由相对好些，但是覆盖面积小。并且在公司内部，会有多个路由，很多人连一个路由。竞争严重，有时网络丢包会很高。并且有些路由器是有bug的，比如小米路由的梳状抖动模型。
四、Device技术简介
AVDM，AVPM，AVCM，AVNM
1、AVDM(Audio Video Device Module)：
AVDM是主要针对device的播放，录音录像端做处理的模块。不同的平台会有不同的驱动和录音录像需求，比如XP、Vista、win7、win8。我们不能一概而论的统一选择dshow甚至是waveout来播放还是录音。在移动端、iOS、安卓，安卓本身也有java和opensles两种录音方法，并且还有一系列的配置参数。比如用什么样的参数能录立体声，关闭手机自带处理，录高音质声音，延时低等等。和device相关的还有就是硬件能力：GPU、CPU的能力，对于视频而言，不同的CPU能支持怎么样的视频编解码能力输出。
2、AVPM(Audio Video Processing Module)
AVPM在视频上指美颜、降噪。音频的一般前后后处理包括3A引擎、AEC、ANS、AGC、混音、加混响（音乐直播）、去混响（会议模式）。是否应该用GPU，什么情况下应该用GPU。用GPU是为了省电还是运算快？
3、AVCM(Audio Video Coding Module)
编解码器的选择和处理，视频包括是选择VP8、VP9，还是选择264、265，是用硬件还是用软件，是否涉及专利问题。选择硬件会遇到什么问题，选择软件会遇到什么问题，为什么用硬件会遇到很多参数不能配置的问题。是否需要和硬件厂商配合。安卓碎片化导致的硬件支持问题。高通的硬件支持有什么问题，mtk的硬件支持有什么特点。硬件支持是否还要交专利费。
音视频的JitterBuffer，FEC，PLC，BWE。Jitterbuffer主要是为了对抗网络抖动，对不熟悉Jitterbuffer的人，早期我们经会听到一种理解，jitter为什么不拉大啊？另外jitterbuffer的设计也是要结合更多的输入才能更好发挥作用。
BWE：带宽估计，用于估计网络的带宽，以便实时调整。但是这里会有两种估计模型，基于RTT和基于丢包，如何选择？
以上每个点都能讲或者写很多内容，本文只做简单梳理、点到为止，以后再做专题分析。
五、IP通信的几种结构
1v1的双工通信结构（交互）：最简单的一对一通信，要做好也不容易。
MxM的全双工通信结构（交互）: 小型会议。（这块要注意，在移动设备上首先要移动设备的尺寸问题，展示方法和技术要求也有不同，比如多人会议时会有多种layout可能，一大N小，平均分屏）。
1xN的单工通信结构（直播）
MxMxN的单双工混合结构（交互直播）
N的短延时方案，随时交互
N的长延时方案，永不交互（9158实际在比较早的时候就实现了这种技术）。
六、音频编解码器选择与丢包对抗方法介绍
前面概述了基本网络模型和一些技术需求点，下面我针对本次重点做个分享：编解码器的选择和抗丢包技术。这两项技术对整个通信网络都有影响，在不同的网络条件下选择方法也不同。但一般来说，正确的选择编解码器和对应的抗丢包技术对Lastmile和端到端的音频质量影响最大。VOIP通信很早就有了，在不同的时代，我们选择了不同的编解码器实现对音频的传输，我们通常会做下面的分类。
1、VOIP通信中Codec选择的几个时代。
1）ITU Gxxx时代：G711，G722，G723.1，G729ab等等
G711主要用在移动通信基站和基站之间的包交换网络中，并且在有些提供VOIP服务的监控摄像头上使用。64kbps，8khz压缩。
G722系列包括G722,G722.1,G722.2。是针对WB，16khz和SWB 32khz的压缩算法。比较著名的是G722.1 也就是Polycom的Siren Codec，他的特点语音编解码为数不多的频域编码框架，不仅对语音支持比较好，对音乐支持也还可以。在Polycom的VOIP设备中通常支持该编解码器。
G722.2就是AMR-WB+，是32khz语音编解码器，同时支持音乐编码，是AMR-WB的超宽带版本，但是由于他前向兼容AMR系列的框架，内核选择了CELP编解内核，对音乐编码有先天的问题
2）AMRNB/WB，Speex，ILBC/ISAC，SILK时代
AMR系列：作为8kbps~12kbps的语音编解码器，在一段时间内，质量是不错的，毕竟他是WCDMA和TDCDMA标准选择的语音编解码器。也通过3GPP标准开源。在有一段时间Yy语音和QTalk，微信语音留言都使用了AMR编解码器。但是他的问题是，有专利费，固定比特率。抗丢包性能一般。
Speex：Speex是由Jean Marc Valin（也是CELT的主要发明人）开发的编解码器，特点是免专利费，开源。支持宽带超宽带。缺点是这个编解码器可能是为了避开专利，并且受限于很多因素，编码质量并不好。无论是窄带宽带超宽带，对抗丢包，质量都很一般。但是这也是站在今天的角度看当时的技术，并且在当时能够提供免专利费的全频带，低速率（16kbps左右）语音编解码器确实没有，可以说，Speex填补了空白。并且Speex有一个显著特点是，Speex实际上不是一个编解码器，是一个音频处理集。包括AGC，AEC，ANS。可以完整的应用在一个VOIP通信系统中，并且他的AEC的自适应滤波部分做的相当不错，在PC上可以拿来使用。
ILBC和ISAC：ILBC编解码器是GIPS（WebRTC前身）第一个开源出来的编解码器。8khz，13.3kbps。窄带编解码器。他的特点是，抗丢包性好。信源编码的基础是去冗余，信道编码的基础是加冗余。去冗余的弊端就是抗丢包差，所以ILBC反其道行之，减少帧间冗余的压缩，增加每个帧独立性，使得当发生丢包的时候，丢包对抗效果好。ILBC在部分呼叫中心公司有广泛应用。ISAC是在GIPS被收购之后伴随WebRTC开源的编解码器，他的特点是支持16khz，24khz，32khz。支持带宽估计（这是很多语音编解码器不具备的）。并且他不是基于CELP框架，使用了频域编码框架+格型编码+算数编码的框架。具有一定特殊性。ISAC继承了ILBC的抗丢包优点，但是缺点也相当突出，由于用了频域编码器，高频语音编码效果不好，听起来有金属音，PESQ-WB MOS分低。
SILK：SILK面世时代比较晚，是以上编解码器中最晚开发一个编解码器。他的发明人是Ken Vos，也是ILBC，ISAC的主要开发者。Ken VOS在离开GIPS之后去了高通，为高通开发了一个宽带编解码器。然后到Skype为Skype开发SILK。Skpye有一段时间也是使用GIPS的方案，用ILBC和ISAC。后面自己开发Codec，他们第一个自己的Codec是VSOPC(好像，这里缺一个wiki的链接)。但是质量很差，用户抱怨。故请来了Vos开发SILK。Vos又在Skpye尝试新框架，Vos的SILK使用了预测加噪声整形的混合框架（第一使用类似框架的是Broadcom的BV16，BV32编解码器）。使用STP+LTP+STNS+LTNS两层后反馈嵌套（BV16和BV32是一个前馈+一个后馈，这里差图和wiki链接）。并且引入Delay Decision量化搜索方法，使得标量量化具有矢量量化的性能指标。可以说SILK的质量是非常好的一个编解码器。（这里差一个表），无论主观还是客观。虽然他充分挖掘相关性，但由于做到极致和非常完美，使得在丢包对抗上有一定帮助。并且他开发了RED辅助编码算法，提高他的抗丢包能力。
我个人，是非常推荐初级和中级算法工程师仔细阅读SILK编解码器，代码质量好（EE工程师中少见），并且用了很多基础算法，很多小技巧，甚至包括自动控制理论。对提升自己的能力很有帮助。
3）Opus/EVS时代
Opus在2012年横空出世，按照官网的说法，opus比HEAAC好，并给了一些demo。但事实真的是这样吗，Opus是由SILK+CELT混合的编码器，学术上的叫法叫做USAC，Unify Speech and Audio Coding。这点，EVS也是。意思是不区分音乐语音的编解码器。这个编解码器内有个一Music detector去判断当前帧是语音还是音乐，语音选择语言框架编码，音乐选择音乐框架编码（注意目前还没有统一框架，原因是框架一般是人体生理模拟，因为人有两个声学器官，嘴和耳朵，所以语音是针对声带，口腔，鼻腔见面，音乐是根据人耳朵结构的时间掩蔽，频域掩蔽，双耳暗示效益编码）。所以，Opus适合电台这种音乐语音混合编码器。但是由于Opus的音乐编码CELT的质量并不突出，所以Opus在双声道低速率（24kbps~32kbps左右）效果并不突出。在网站上的demo缺少钢琴，爵士，摇滚的demo。更多是流行音乐和民谣。高频分量相对弱些。但如果使用Opus有以下要注意事情，音频码率高些，不要限制编码器的模式。另外高通宣称有OPUS专利，来自大神Ken VOS。EVS 主要是VoiceAge公司，Dolby公司，Fraunhofer，华为（北京苗磊兄弟，羡慕你们）联合开发的USAC编码器（这里面也有故事，和技术无关，我就不八卦了），低速率音乐编码器质量很好，源自dolby和Fraunhofer的HEAACv2技术。但是问题是，目前没有高效的嵌入式系统可用的编码器，不支持双声道，专利费不便宜哦。主要计划用在未来的VoLTE中（华为又要收苹果钱了哦）。
2、直播中Codec选择
1）AAC系列与Opus没什么好说的，音乐电台可以选择Opus，主流的还是AAC，注意，建议立体声使用HE-AACv2，单声道选择HE-AACv1。而不是一般的AAC。HE-AACv1 = AAC + SBR,HE-AACv2 = HE-AACv1+ PS.AAC的合理编解码质量是在双声道64kbps~128kbps（商用编解码器和标准参考代码是不一样质量的，请区分）。HE-AACv1的合理编解码器区间是双声道40kbps~64kbps。HE-AACv2的合理编解码器区间是双声道24kbps到48kbps。
3、丢包对抗的几种办法
传统物理信道传输中，无论是802.11还是3g/4g标准，本身就包含物理层重传机制，在IP信道中，重传也是非常有效的方法。优点：节省带宽，按需重传。约束条件，RTT时间短
FEC有很多种，主要特点是主动抗丢包，通过增加冗余数据实现抗丢包效果。缺点是浪费带宽。一般的说，只有在丢包大于10%的时候才使用FEC。FEC技术有以下分类方法。
不分级的FEC
Inband FEC
Outband FEC
Read SolomonCode
DigitalFountain Code
PLCPLC的意义在于当FEC和重传之后还无法恢复的时候，通过信号处理的方法对丢失的数据进行补偿。
插0法：所谓插0法就是在丢包的位置全添0.
预测法，插值法，快慢放（注意，快慢放有副作用，大家不愿意接受这种做法）
基于编解码模型的PLC方法
特点：被动抗丢包。
优点：灵活不占带宽
缺点：根据编解码器的类型，对抗能力有限对低压缩比的编解码器，可以做到比较高的抗丢包效果。对高压缩比的编解码器，一般看丢包能力在5%以下。
高级PLC算法，盲宽带带宽扩展(BWE)，就是把8Khz拓展到16Khz。
七、WebRTC
Webrtc的缘来：WebRTC的前身是GIPS，在GIPS被Google收购之后，google选择将GIPS的源代码开源。但是其实不是全部。只能说绝大部分已经开源。 ##1、Webrtc适用于什么条件包装开发，满足1对1，P2P，Iphone 通信，对质量没有啥要求二次开发，抽取webrtc的好的部分，自己开发，但是工作量很大 ##2、Webrtc的问题
1）P2P的问题
WebRTC使用的是P2P的方法进行网络传输，并宣称保密性好。P2P在通信中Skype使用的比较早，有人曾经在网上分析过Skype全球有21个节点。其余都用P2P传输。但是这个前提是当时Skype大部分是基于PC+LAN/WIFI网络。适用于一对一通信，容易穿透，用户流量没限制，CPU稳定。而在Skype向手机普及，在无线网上提供VOIP服务的时候，增加了大量服务器路由。缺点：占用别人流量，不适合在多人通信中，要求网络稳定。优点：适用于demo。
2）Lastmile的问题
在lastmile对抗上，webrtc的对抗过于死板，缺少对现网的监控与反馈，虽然在webrtc内部有大量的不错的算法，但是缺少有机适用，比如，有些参数还是针对有线网设计的参数。
3）Device 的回声消除
安卓的碎片化，和回声消除的固有特点使得WebRTC在移动端无法满足让所有机型都处理的很好。
4）如果你想用webrtc开发你要做什么
架设服务器，监控，运维，客服。
Lastmile网络对抗，自己做策略AVNM，前面描述了很多种网络状态，要靠单一的方法是无法满足全面做好，需要复杂的数据挖掘，分析，整理再反馈网络策略参数调整才可以完成。端的AV-D/C/P/-M算法，自己要做AV的硬件机型配置，选择和改进。需要在安卓机型做大量的回声消除算法改进。
【本文作者】高泽华，11年音乐语音编解码学习经验。理解几十种音频编解码标准。先后在中磊电子、士兰微电子、虹软科技主导音频项目。任职YY期间负责语音音频技术工作。对音频算法在芯片设计、嵌入式系统、桌面软件。在互联网应用和专利分析方面有多年研发经验和积累。目前负责声网Agora.io的音频开发工作。
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基于WebRTC的语音业务流量分析
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基于WebRTC的语音业务流量分析
基于WebRTC的语音业务流量分析
袁业涛,苏驷希. 基于WebRTC的语音业务流量分析[EB/OL].北京：中国科技论文在线
[].http://www2.paper.edu.cn/releasepaper/content/.
导出参考文献
袁业涛 (1989), 男, 硕士研究生，主要研究方向：移动互联网
苏驷希，男，副教授，主要研究方向：通信网理论，自愈通信网的研究
北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876
北京邮电大学信息与通信工程学院, 北京 100876
摘要：WebRTC(Web Real-time Communication)是一种跨浏览器跨平台的音视频实时通信技术。基于该开源技术，开发者仅需调用封装好的接口即可获得音视频实时通信能力。本文通过在Android平台上调用WebRTC native C++ API来实现终端间语音通信，并结合语音编码、回声消除等影响因素对语音业务流量特征进行分析和讨论。通过结合实际的网络环境条件，合理配置语音引擎参数可以实现高质量高效率的语音通信。
Traffic Analyses of VoIP Based on WebRTC
YUAN Yetao
Information and Communication Engineering School, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
Abstract： WebRTC (Web Real-time Communication) is a free, open project that enables web browsers with Real-Time Communications (RTC) capabilities. Developers can get real-time communications capabilities based on this open source technology. Through invoking WebRTC native C++ API to implement voice communication on the Android platform, this paper makes analyses and discussions on voice traffic characteristics considered with voice coding, echo cancellation and other factors. By combining the actual conditions of network environment with the rational settings of voice engine parameters ,WebRTC can achieve high quality and efficient voice communications.
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