动态调节系统参数，提高回声与噪声消除性能

移动手持终端、无线网络、免提设备及其它移动通信系统的语音质量是建立消费者偏好的关键因素。回声和噪声是无线通信固有的毛病。我们需要信号处理技术来解决语音质量问题，确保提供能被市场接受的高质量音频输出。传统方法是在近端或传输路径上采用独立的回声和噪声消除模块，这种方法在周边条件不变的情况下表现出色，但如果周围环境发生了变化，如出现开门或较大的噪声，那么音频系统会很难适应变化，且音频性能也会下降。
新方法则集回声消除、噪声抑制及其它音响增强技术于一体，能够根据环境变化更快地动态调节系统参数。在大多数情况下，消费者还没发现音质出现问题之前，我们就能完成调节。同样，这种新方法实现了更高的集成度，能解决较大的噪声和回声问题，从而能够实现听起来非常自然的全双工语音通话。
回声和噪声消除技术的巨大进步来得非常及时，因为美国许多州都制定了相关法规，全面或部分地禁止驾驶人员在驾车时手握移动电话通话。欧洲大多数国家及全球许多其它国家也都已经有了相关的法规。上述法规的出现，进一步提高了免提技术的需求，并要求能在汽车内部环境中有效消除噪声及回声，这也是免提系统的最大设计挑战所在。设计人员需要简单易用的软硬件，以便能够为免提音频产品提供与传统手持产品一样的音质，这样才能满足用户的需求。
无线通信中的回声来源
无线系统中的回声有两大来源：电气回声和声学回声。如果设计方案不佳，导致扬声器信号直接耦合到扩音器信号，那么就会出现电气回声。这一问题的最佳解决方案就是做好设计工作。
对我们提出更严峻挑战的问题在于声学回声。如果放大后的扬声器信号通过扩音器发生回声，那么就会出现声学回声。消除这种回声相当困难，我们必须考虑到多个因素。放大后的扬声器声音会在不同时间在多个通道上反射。这种间接的回声明显滞后于原始信号，这是因为声音在空气中的传播速度仅为300米/秒，而且由于机械振动加大了复杂性，回声反射也会失真。
半双工交换技术

图1：半双工解决方案
解决回声问题的最基本方法就是在检测到远端语音时禁用近端语音通道，这虽然能消除声学回声，但每次只允许一个人说话。举例来说，就传统的对讲机而言，按下通话按钮，就不能听到其它在线人说的话了，因此双向无线电通话规则中要求说话人讲完话时必须明确表示“完毕”。后来又有新技术用语音活动检测器 (VAD) 取代了通话按钮，它能在检测到远端语音时自动开／关近端语音通道。在移动通信初期阶段，我们尚能接受这种有局限性的技术，但随着用户逐渐习惯于全双工有线通话，他们今后不再接受这种限制性的单向通话技术。因为全双工有线通话技术使他们能够随意交流，表达想法，同意或不同意对方的观点，随时停顿，不用担心扩音器突然不能使用。
传统回声消除技术

图2：传统回声消除技术
下面我们将讲述为什么几乎所有手机、免提设备以及带扩音器的电话均提供某种回声消除技术。目前，几乎所有设备都通过监控远端信号，然后从接收信号中去除远端信号这一基本方法来消除回声。如果回声量已知且保持不变，那么上述方法就很容易实现回声消除。但实际上回声幅度及时间取决于无线设备使用的环境，而这一环境经常会发生变化，为此传统回声消除技术需要持续监控近端及远端信号。声学回声消除器算法用近端扬声器的参考信号来估算回声通道，并从近端扩音器信号中去除回声。
自适应滤波器的设计与调节是回声消除性能的决定性因素。滤波器通常使用音频信号已知的特性来计算回声估值，并就此调节滤波器的参数，以尽可能减小误差。我们通常用归一化最小均方 (NLMS) 算法来更新滤波器系数，以此来消除回声。该算法可最小化消除器的均方误差，该误差为残余回声。自适应通常根据信号功率加以归一，以独立于信号电平。
我们在大多数情况下都能以足够的准确度进行上述计算，以降低可感觉到的回声。问题在于，算法能否发挥作用，取决于扬声器与扩音器之间的回声路径的稳定性。只要电话附近出现阻碍声音传递的物体（比方说把手里的电话放到桌面上，触摸键区，把纸张盖在扬声器上），或当扩音器到扬声器的距离变动时（带线话筒放回原位），回声路径就会发生变化。当路径变化时，算法就要根据新的回声路径进行调整，这就会出现延迟。在自适应延迟过程中，回声就会在近端信号路径上传输。
在设计回声消除器时，了解这种器件的工作环境十分重要。扩音器与扬声器是否处于固定位置？位置变动是否会对正常工作产生影响？器件工作环境允许的最长回声路径是多少？预计噪声有多大？噪声是否会发生变化（比如在汽车环境中）？设备音量应有多大？扬声器与扩音器间的回声返回损耗多大？近端通话人的讲话音量与扩音器端的回声相比应有多大？只有回答了上述问题，才能设计出可根据已知环境进行调整的最佳传统回声消除器。不过，当环境改变时，滤波器系数还在适应新的回声通道，我们就已经听到回声了。根据初始参数设置的不同，适应过程需要 5 到 10 秒的时间。
除了回声影响近端信号质量的问题外，背景噪声也会造成不良影响。针对这一问题的解决方案就是采用噪声消除器。典型的噪声消除器独立于回声消除器工作，任何干扰问题都可忽略不计。与回声消除器不同，噪声消除器没有参考信号作为依据。它必须对噪声进行估测，并将其从扬声器信号中消除，要么就只能估测语音。不管怎么说，上述两种情况下都应瞄准噪声，以尽可能提高性能。结合使用噪声消除器与 AEC 的控制信号，我们能实现更准确的语音活动检测环境，提高整合效果。如果没有上述相互作用，系统可能会把语音信号当作噪声而误消除。
新方法提高了集成度