Tinjauan Teknologi Eliminasi Akustik

Tinjauan Teknologi Eliminasi Akustik

Teknologi Pembatalan Gema - Pendahuluan

Dalam aplikasi pesan instan, Anda perlu melakukan dua atau lebih komunikasi suara real-time. Dalam aplikasi permintaan tinggi, pemutaran speaker eksternal biasanya digunakan. Ini pasti akan menghasilkan gema, yaitu setelah satu pihak berbicara, melewati pembicara yang lain. Mainkan, dan kemudian dikumpulkan oleh Mic yang lain dan dikirim kembali ke diri Anda (seperti yang ditunjukkan pada gambar yang tepat). Jika Anda tidak berurusan dengan gema, itu akan mempengaruhi kualitas panggilan dan pengalaman pengguna, dan lebih serius akan membentuk kejutan, sehingga melolong.

Pembatalan Echo berarti bahwa setelah Mic mengumpulkan suara, suara yang dimainkan oleh pembicara lokal dihilangkan dari data suara yang dikumpulkan oleh Mic sehingga suara yang direkam oleh Mic hanya memiliki suara pengguna lokal.

Pembatalan gema tradisional didasarkan pada perangkat keras. Chip pemrosesan DSP terintegrasi pada rangkaian perangkat keras. Misalnya, telepon tetap dan telepon seluler yang umum digunakan oleh kita semua memiliki sirkuit pemrosesan pembatalan echo yang khusus. Namun, ada kesulitan teknis dalam menggunakan perangkat lunak untuk menerapkan pembatalan gema, termasuk kesulitan teknis. Suara super QQ yang paling banyak digunakan di Cina adalah adopsi teknologi GIPS asing.

Teknik Pembatalan Echo Akustik - Prinsip Dasar Prinsip pembatalan gema didasarkan pada korelasi antara sinyal loudspeaker dan gema multi-jalur yang dihasilkan olehnya, membentuk model ujaran dari sinyal far-end, menggunakannya untuk memperkirakan gema, dan terus menerus memodifikasi filter Koefisien membuat perkiraan lebih dekat ke gema nyata. Kemudian, estimasi gema dikurangi dari sinyal input mikrofon untuk mencapai pembatalan echo.

Tentang Noise Suppression (ANC) Prinsip dari teknologi penekanan noise generasi kedua yang dikembangkan oleh Tenveo adalah untuk melakukan analisis spektral pada sinyal digital yang diambil secara waktu nyata sehingga intensitas dan distribusi spektrum dari respon kebisingan latar belakang dapat dianalisis. Kemudian filter dapat dirancang berdasarkan model ini. Ketika seseorang berbicara, mereka melakukan analisis sinyal pada saat yang bersamaan. Berdasarkan analisis, ANC dapat menganalisis spektrum pembicara. Menurut kebisingan latar belakang dan spektrum pembicara, filter membuat perubahan waktu nyata sesuai dengan perbandingan dua sinyal. Ketika spektrum suara berlalu, spektrum frekuensi suara latar belakang ditekan, dan energinya berkurang, misalnya, dengan 15 hingga 20 desibel, dan jelas bahwa efek penekanan derau dapat dialami.