一、声学回声消除的基本原理

如上图所示，我们可以看到两个信号：

一个是蓝色和红色混合的信号1 ne，也就是实际需要发送的speech和实际不需要的echo混合而成的语音流；另一个就是虚线的信号2 fe，也就是原始的引起回音的语音。

那大家会说，哦，原来回声消除这么简单，直接从混合信号1里面把把这个虚线的2减掉不就行了？请注意，拿到的这个虚线信号2和回音echo是有差异的，直接相减会使语音面目全非。我们把混合信号1叫做近端信号ne，虚线信号2叫做远端参考信号fe，如果没有fe这个信号，回声消除就是不可能完成的任务，就像“巧妇难为无米之炊”。

虽然参考信号fe和echo不完全一样，存在差异，但是二者是高度相关的，这也是echo称之为回音的原因。至少，回音的语义和参考信号是一样的，也还听得懂，但是如果你说一句，马上又听到自己的话回来一句，那是比较难受的。既然fe和echo高度相关，echo又是fe引起的，我们可以把echo表示为fe的数学函数：

echo=F（fe）

函数F被称之为回音路径(即回声产生的途径)。在声学回声消除里面，函数F表示声音在墙壁，天花板等表面多次反射的物理过程；在线路回声消除里面，函数F表示电子线路的二四线匹配耦合过程。很显然，我们下面要做的工作就是求解函数F，得到函数F就可以从fe计算得到echo，然后从混合信号1里面减掉echo就实现了回声消除。

声学回声产生的原理和基本的消除思想就阐述这么多，大家应该已经对回音有个基本的概念了。

二、应用算法

我最近基于webrtc的回音消除算法做了一个测试，内部也做了一些优化，目前这个算法可以应用到多种平台，像windows、linux、android、ios、arm平台都可以支持，大家可以看下，效果可以达到业界领先水平，基本上在很短时间内就可以完成回音收敛算法的学习。

项目地址：download.csdn.net/download/un…

里面包含测试程序和可执行文件，windows平台和linux平台的我都已经编译好了，大家可以测试看下效果，接口调用也比较简单，如果需要商用的话可以跟我联系，或者有技术问题想要沟通、交流的也非常欢迎。

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