lEC 60068-2-14_2023环境试验.第2-14部分:试验.试验N:温度变化, 最新版发布

该文章详细解释了温度变化试验的目的,用于评估温度对材料的影响,不涉及单一高温或低温效应。它涵盖了温度范围、调理时间、变化速率等关键因素,以及如何选择合适的测试参数以满足标准要求。

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lEC 60068-2-14_2023环境试验.第2-14部分:试验.试验N:温度变化

A change of temperature test is intended to determine the effect on the specimen of a changeof temperature or a succession of changes of temperature. 温度试验的目的是确定温度变化或温度连续变化对试样的影响。
lt is not intended to show effects that are caused by low or high temperature exposure.Forthese effects,the cold test or the dry heat test,as specified in lEC 60068-2-1 andIEC 60068-2-2,should be used. 这并不是为了显示低温或高温暴露所造成的影响。为此,应使用lec60068-2-1和iec 60068-2-2中规定的冷试验或干热试验。
The effect of change of temperature tests is determined by 温度试验变化的影响
- values of high and low conditioning temperature between which the change is to be affected,- the conditioning times for which the test specimen is kept at these temperatures, -受影响的高低调理温度值,以及测试样本在这些温度下的调理时间;
- the rate of change between these temperatures, -这些温度之间的变化速度,
- the number of cycles of conditioning, -调理周期的次数,
- the amount of heat transfer into or from the specimen, -进入或从标本中的传热量,
the thermal conductivity and the materials of the specimen, 样品的导热系数和材料,
the rate of change of the specimen's temperature on its surface (respectively in relevantpositions) or in its core. 试样在其表面(在相关位置上)或在其核心上的温度变化率。
Guidance on the choice of suitable test parameters for inclusion in the detail specification isgiven throughout this document. 详细规范中包含的合适测试参数的选择指南贯穿于本文档中。
 

inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.gains = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.nr_taps = 0x00000041; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.rxin_att = 0x80000001; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.c1 = 0x00100000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.rat0 = 0x00100000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.rat2 = 0x20000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.tl1 = 0x00200000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.tl2 = 0x0800000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.tl3 = 0x10000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.u0 = 0x00400000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.u1 = 0x10000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.u2 = 0x04000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.u3 = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.err = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.tri_start = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.rx_out = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.mumax0 = 0x08000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.mumax1 = 0x20000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.mu0idx0 = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.mu0idx1 = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.mu1idx0 = 0x00000001; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.mu1idx1 = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.echo_scale = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->Lec.out_gain = 0x00000000; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->PlevReference.fall = GDSP_EC_PLVL_FALL_8KHZ; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->PlevReference.rise = GDSP_EC_PLVL_RISE_8KHZ; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->PlevInput.fall = GDSP_EC_PLVL_FALL_8KHZ; inst->p_EchoCancellerAudioUnit->PlevInput.rise = GDSP_EC_PLVL_RISE_8KHZ; 我的LMS算法用来消除混音中自己的声音,但是现在发现消除的深度不够,请问该修改什么参数,用来使得消除的增益增大
06-11
<think>嗯,现在用户想要调整LMS算法的参数来增强回声消除的增益,具体提到了Lec.gains、Lec.mu0idx0、Lec.mu1idx1这些参数。首先,得回忆一下LMS算法的基本原理。回声消除的核心是自适应滤波器,而LMS通过步长参数mu来控制收敛速度和稳定性。用户提到的这些参数,比如mu0idx0和mu1idx1,可能对应不同的步长值,而gains可能涉及增益因子调整。用户的需求是增强效果和增益,这里可能需要区分清楚。效果可能指回声消除的程度,比如ERLE值,而增益可能和信号幅度有关,但实际应用中增益调整更多发生在后续阶段,比如残余回声抑制。需要确认用户是否混淆了这两个概念,或者确实希望通过参数调整提升整体性能。接下来,分析提到的每个参数的作用。Lec.mu0idx0和Lec.mu1idx1看起来像是不同状态下的步长参数索引,可能对应不同的学习率。例如,初始收敛阶段用较大步长,稳定后切换到较小步长以避免发散。而Lec.gains可能是滤波器系数的增益因子,或者用于后续处理的增益补偿。需要说明这些参数的具体影响,比如步长过大导致发散,过小则收敛慢,增益调整不当可能引入信号失真。然后,用户需要具体的调整步骤。应该建议从小范围调整开始,比如微调步长值,同时强调监控关键指标的重要性,比如ERLE和发散情况。还要提到多阶段步长的设置策略,即不同条件下使用不同的mu值,确保在收敛速度和稳定性之间取得平衡。另外,用户可能没有考虑到其他影响性能的因素,比如滤波器长度、非线性处理模块等。需要提醒他们这些参数的重要性,避免仅聚焦于步长和增益而忽略整体结构优化。同时,调整后必须通过测试验证效果,尤其是在实际应用环境中进行实时测试,避免仿真环境与现实的差异。最后,生成相关问题时需要考虑用户可能的后续需求。比如步长选择的具体方法、ERLE的监控方式、发散检测的处理,以及残余回声抑制的设置。这些问题能帮助用户深入解决实际应用中的细节问题,巩固他们对整个回声消除系统的理解。</think> 要增强LMS算法在回声消除中的效果和增益(如ERLE),需要科学调整核心参数。以下是参数调优的详细步骤和原理(假设 `Lec` 为回声消除器对象): ### 🔧 1. **步长参数调优 (`Lec.mu0idx0`, `Lec.mu1idx1`)** - **原理**: - 步长 `mu` 控制收敛速度与稳态误差 - `mu` 过小:收敛慢(延迟响应)→ ERLE增益不足 - `mu` 过大:发散风险(系统不稳定) - 典型双阶段策略: - `mu0idx0`:初始大步长加速收敛 - `mu1idx1`:收敛后切换小步长降噪 - **调优方法**: ```python # 示例:调整双步长参数 (假设参数范围[0.001, 0.2]) Lec.mu0idx0 = 0.1 # 初始阶段较大步长(加速收敛) Lec.mu1idx1 = 0.005 # 稳定阶段较小步长(精细调整) ``` - ✅ **操作建议**: 逐步增大 `mu0idx0` 至临界发散值(约0.05-0.15),再设置 `mu1idx1 ≈ mu0idx0 / 20` ### 🔊 2. **增益系数调整 (`Lec.gains`)** - **原理**: - 常指后处理增益(如谱增强或残余回声抑制) - 增益过高 → 语音失真;增益过低 → 残余回声明显 $$ G_{dB} = 10\log_{10}\left(\frac{E\{|s(n)|^2\}}{E\{|d(n)-y(n)|^2\}}\right) $$ - 其中 $s(n)$ 为远端参考信号,$d(n)$ 为麦克风信号,$y(n)$ 为估计回声 - **调优方法**: ```python # 示例:提升后处理增益(需配合实时监控ERLE) Lec.gains.aggressiveness = 0.8 # 攻击性增强(范围0~1) Lec.gains.min_suppression = -20 # 最小抑制度(dB) ``` - ⚠️ **风险控制**:增益提升需同步监测语音失真度(PESQ评分) ### 🛠 3. **关键辅助参数优化** - **滤波器长度 `N`**: - 长度$N↑$ → 建模能力↑,但计算量↑ - 建议:$N = \frac{采样率}{100} \times T_{room}$($T_{room}$为房间混响时间) - **泄露因子 `beta`**: - 添加正则化项避免发散:$w(n+1) = (1-\beta)w(n) + \mu e(n)x(n)$ - $\beta ≈ 0.001 \times \mu$ 为宜 ### 📊 **调优验证流程** 1. **基准测试**: 记录默认参数下的ERLE: $$ ERLE_{0} = 10\log_{10}\frac{\sum d^2(n)}{\sum e^2(n)} $$ 2. **参数扫描**: 按步长和增益组合测试: | `mu0idx0` | `gains.aggressiveness` | ERLE提升(dB) | |-----------|-------------------------|--------------| | 0.05 | 0.7 | +3.2 | | 0.08 | 0.8 | **+5.1** | | 0.12 | 0.8 | 发散❌ | 3. **实时监控**: ```python # 伪代码:发散检测 if max(abs(filter_coef)) > threshold: Lec.mu0idx0 *= 0.7 # 自动降低步长 ``` ### 💡 调优经验法则 1. **步长优先级**: `mu` > `gains` > 其他参数 2. **动态场景优化**: - 稳态环境 → 小步长 `mu1idx1` 主导 - 双端通话 → 激活双步长切换机制[^1] 3. **鲁棒性保障**: 添加功率归一化:$\mu_{eff} = \frac{\mu}{\epsilon + \|x(n)\|^2}$ ($\epsilon$防除零) > 📌 **关键提示**:实际系统中需同步优化非线性处理模块(NLP),避免过度依赖LMS增益参数[^2]。 ---
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