【回声消除】基于LMS和NLMS实现音频回声消除附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在语音通信（如视频会议、电话通话）、音频录制、智能音箱交互等场景中，音频回声是影响音质与通信质量的核心问题。回声产生的本质是：扬声器播放的信号（如对方语音）通过空气传播或设备硬件耦合（如麦克风与扬声器的机械振动传导），重新被麦克风采集，与当前输入的近端语音信号叠加，形成 “回声信号”。例如，视频会议中，远端用户的语音经本地扬声器播放后，被本地麦克风再次采集并传回远端，导致远端用户听到延迟后的自身语音，严重影响沟通体验。

传统回声消除方法（如固定滤波器）难以适配动态变化的声学环境（如房间混响特性变化、设备位置移动），而自适应滤波算法（如 LMS、NLMS）可通过实时调整滤波器系数，动态逼近回声路径的脉冲响应，实现精准的回声抵消。其中，LMS 算法结构简单、计算复杂度低，适合资源受限设备；NLMS 算法通过归一化调整步长，收敛速度更快、稳定性更强，适用于对实时性要求较高的场景。

本文聚焦基于 LMS 与 NLMS 的音频回声消除技术，从回声产生模型构建、算法设计、流程实现到性能验证，系统阐述两种算法在回声消除中的应用，为语音通信设备的音质优化提供可落地的技术方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

input_files = {'echoed_sample1.wav', 'echoed_sample2.wav'};

reference_files = {'sample1.wav', 'sample2.wav'};

output_files = {'NLMS_CanceledEcho1.wav', 'NLMS_CanceledEcho2.wav'};

% NLMS Parameters

filter_order = 1200; % filter order

mu = 0.0002; % Fixed step size

delay_time = 0.5; % Echo delay in seconds

delay_samples = round(delay_time * 44100); % 44.1 kHz sampling rate

% Process each pair of files

for i = 1:length(input_files)

    % Load echoed and reference audio

    [echoed_audio, fs] = audioread(input_files{i});

    [original_audio, ~] = audioread(reference_files{i});

    % Normalize signals 

    original_audio = original_audio / max(abs(original_audio), [], 'all');

    echoed_audio = echoed_audio / max(abs(echoed_audio), [], 'all');

    % Ensure signals are the same length

    min_length = min(size(echoed_audio, 1), size(original_audio, 1));

    original_audio = original_audio(1:min_length, :);

    echoed_audio = echoed_audio(1:min_length, :);

% Initialize NLMS Variables

num_channels = size(echoed_audio, 2);

weights = zeros(filter_order, num_channels); % Adaptive filter coefficients

cleaned_audio = zeros(size(echoed_audio)); % Output cleaned signal

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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