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摘要：一、回声消除算法模型 先来分析下自适应回声消除的主要组成部分，大体上可以把回声消除模型分为两个部分 横向滤波器用脉冲响应w(n)【有的地方也称为回声路径】与远端说话者信号u(n)卷积得到回声估计，并用y(n)表示该估计。麦克风输出信号做为期望响应d(n)，从期望响应d(n)中减去滤波器的”合成回声” 阅读全文

摘要：在学习信号处理的时候，线性预测是一个比较难理解的知识点，为了加快很多朋友的理解，这里给出Levinson-Durbin算法的线性预测实现和一个测试Demo，Demo中很明确的把输入信号、预测信号、预测误差打印了出来，这样就能以最直观的方式，把线性预测的实现与作用展示出来。话不多说，直接上代码！ 阅读全文

摘要：这里假设读者具有自适应滤波器的基础知识。Speex的AEC是以NLMS为基础，用MDF频域实现，最终推导出最优步长估计：残余回声与误差之比。最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比，这个结论可以记下，下面会用到的。 对于长度为N的NLMS滤波器，误差信号定义为期望信号与估计信号之差，表示如下： \ 阅读全文