本文講的回聲（echo）是指語音通訊時產生的回聲，即打**時自己講的話又從對方傳回來被自己聽到。回聲在固話和手機上都有，小時還可以忍受，大時嚴重影響溝通交流，它是影響語音質量的重要因素之一。可能有的朋友要問了，為什麼我打**時沒有聽見自己的回聲，那是因為市面上的成熟產品回聲都被消除掉了。回聲分為線路回聲（line echo）和聲學回聲（acoustic echo），線路回聲主要存在於固話中，是由於2-4線轉換引入的回聲，聲學回聲是由於空間聲學反射產生的回聲 。回聲消除（echo canceller, ec）是語音前處理的重要環節，下面主要講其基本原理和除錯中的一些經驗。
1，基本原理
1）自適應濾波器和自適應演算法
一般濾波器的係數是固定的，而自適應濾波器的係數是變化的，是依據自適應演算法來調整濾波器係數的。自適應濾波器的結構採用fir或iir均可，由於iir存在穩定性問題，因此一般採用fir。下圖是自適應濾波器的一般結構：
上圖中，x(k)為輸入訊號，y(k)為輸出訊號，d(k)為期望訊號，e(k)是d(k)和y(k)的誤差訊號。自適應濾波器的濾波器係數受誤差訊號e(k)控制，根據e(k)的值和自適應演算法自動調整。
2）回聲消除基本原理。
下圖是回聲消除基本原理的框圖：
處理過程如下：
a) 算近端遠端語音資料的energy，確定雙方是silent還是talk。
b) 遠端輸入經過自適應fir濾波器後就得到了近似於近端輸入的資料，並與近端輸入相減後得到了誤差e。誤差e作為自適應lms演算法的輸入在需要的時候去更新自適應fir濾波器的係數給後面遠端資料處理用。在需要的時候是指遠端talk近端silent的情況，其他情況（比如double silent / double talk）下不需要更新fir濾波器的係數。
c) 誤差e同時也會經過nlp（非線性處理）後產生舒適雜訊送給對方。
2，除錯
ec相對較難，要做的很好很不容易。在webrtc開源前主要是大公司和專業的演算法公司有好的實現方案，一般公司要想產品裡有ec就去買演算法庫。webrtc開源後一些核心的演算法（包括aec/ans/agc等）也隨之開源，這樣眾公司開始用webrtc裡的演算法，尤其是網際網路公司，aec等演算法基本都是用的webrtc的。
1）學習回聲消除的基本原理，涉及訊號處理知識（從固定係數濾波器到係數自適應濾波器）和高等數學知識（梯度）等。因為不是做演算法，掌握基本的就可以了。如果基礎紮實，當然搞得越明白越好了。
2）看演算法**。如果有實現的設計文件那是最好了，好多演算法實現有技巧，有設計文件的話能更好的幫助理解**。沒有只能硬著頭皮啃了。剛開始可能有些看不懂，多看幾遍，也許每一次都會多懂一些。
3）做個應用程式驗證演算法。這個應用程式輸入是近端和遠端的pcm檔案，把ec的輸出寫進乙個pcm檔案裡，看處理效果如何。這裡面也可以分幾小步：
a) 設latency為零，近端和遠端的pcm檔案相同，理論上輸出是全零資料。如果是這樣，恭喜你選擇的演算法有乙個好的base。如果不是那就需要去調演算法裡的一些係數了，這也許要調好多次，最終除錯結果要是演算法輸出基本聽不見回聲。
b) 設一定的latency，近端的pcm和遠端的資料一樣，但是近端的pcm資料相對遠端的有一定的delay，這個值跟設定的latency值是一樣的，這時理論上輸出還是全零資料。
c) 獲取實際產品上的近端和遠端pcm資料，可以近似得到近端和遠端的latency。把這幾個作為輸入，看演算法輸出，也要基本聽不見回聲。這步調好後演算法基本上就可以用了。
經過上面幾步後在真正產品上的ec除錯就算結束了。
大資料處理技術之冗餘消除
我們在分析資料的時候，需要對資料進行整理，這樣就能夠方便資料分析工作。當然，資料加工是資料分析工作之前的工作，而在大資料處理中有很多資料整理的技術，其中最常見的就是冗餘消除，那麼什麼是資料冗餘呢？在這篇文章中我們就詳細地給大家解答一下這個問題。而對於普通的資料傳輸和儲存，這就涉及到了乙個技術，那就是...
回溯法 批處理作業排程 回溯法之批處理作業排程
回溯法之批處理作業排程 1.問題描述 n個作業集合。每個作業先由機器1處理，再由機器2處理。作業i需要機器j處理的時間為mij mij機器1 機器2作業1 作業2作業3 對於乙個確定的作業排程，設fij 是作業i在機器j上完成的具體時間。所有作業在機器2上完成的具體時間 時刻 之和f稱為該作業排程的...
Python之異常及異常處理
在python中,萬物皆物件.所以異常在python中也是物件.當程式無法正常執行 時,就會丟擲乙個異常,程式就會執行回溯 traceback 來終止程式.但有時候這並 不是我們想要看到的,程式需要繼續執行下去,這時候就需要對異常進行處理.捕捉異常可以使用try except語句。try excep...