基于飞思卡尔MCU的AEC算法实现

3 实验结果及分析

在Matlab环境下对AEC进行测试时，可将需要的三部分语音信号同时输入到回声消除器，然后测试回声消除的相关性能。

本测试所输入的语音信号波形如图6所示。从上到下依次是远端语音信号y(n)、近端语音信号x(n)和回声信号，其中与之和作为近端输入与y(n)一同构成了回声消除器的两个输入信号。将滤波器的阶数设置为512。即采取64 ms延时的回声消除。通过回声消除处理后所得到的残差信号e(n)的波形如图7所示。

从图6和图7的对比可以发现，当只存在远端信号和回声信号，而近端缄默的情况下，回声消除器能够快速收敛并消除绝大部分回声；而当双端都存在信号时，回声消除器能在消除回声的基础上较好的保持近端语音波形。

将AEC功能模块集成到用MCF5235开发板搭建的VoIP终端上，来建立两个通信终端的语音通信，即可对AEC功能模块进行实时免提通话测试。

4 结束语

本文介绍了声学回声消除的原理、声学回声消除器的设计以及AEC在基于freescale公司MCF5235开发平台的VoIP语音通信终端上的集成方法。该AEC的实现包括语音检测、自适应滤波等语音处理算法。其程序执行的实时性较好。通过Matlab模型的仿真结果和通话主观测试结果证明，用该方案实现的声学回声消除器能够满足网络通信对语音的要求。