Annulation d'écho acoustique en Java

Au cas où n'importe qui est intéressé, j'ai réussi à construire un cancelleur d'écho de travail équitable en convertissant essentiellement le Annulation d'écho acoustique Méthode mentionné par Paul R < / a> qui utilise un algorithme carré des moyens normalisés et quelques filtres de C en Java. La route JNI est probablement toujours une meilleure façon d'aller, mais j'aime bien m'appuyer sur Pure Java si possible. En voyant comment leurs filtres fonctionnent et lisent une grande affaire sur les filtres sur Tutor DSP , j'ai réussi à Gagnez un certain contrôle sur la quantité de bruit retirée et comment éliminer les hautes fréquences, etc.

quelques conseils:

1. Gardez à l'esprit ce que vous retirez de l'endroit. Je devais passer cela autour de plusieurs fois.
2. La variable la plus importante de cette méthode est le taux de convergence. Ceci est la variable appelée étamé dans le code de la liaison ci-dessus.
3. J'ai pris les composants individuels une à la fois, a compris ce qu'ils ont fait, les ont construits et les ont testés séparément. Par exemple, j'ai pris le détecteur de double talk et l'a testé pour que cela fonctionne. Ensuite, j'ai suivi les filtres un par un et les a testés sur des fichiers audio pour vous assurer qu'ils ont fonctionné, puis j'ai pris la partie normalisée des moyens carrés et la testait avant de la mettre tous ensemble.

   J'espère que cela aide quelqu'un d'autre!

Utilisez le Speex aec . C'est une source ouverte, elle est écrite en C (utilisez-la avec JNI), et cela fonctionne. J'en ai utilisé avec succès dans 2 applications VoIP différentes et gagne la majeure partie de l'écho annulée.

Ça fait des âges! J'espère que c'est même la bonne classe, mais vous y allez:

/**
 * This filter performs a pre-whitening Normalised Least Means Square on an
 * array of bytes. This does the actual echo cancelling.
 * 
 * Echo cancellation occurs with the following formula:
 * 
 * e = d - X' * W
 * 
 * e represents the echo-free signal. d represents the actual microphone signal
 * with the echo. X' is the transpose of the loudspeaker signal. W is an array
 * of adaptive weights.
 * 
 */
public class cNormalisedLeastMeansSquareFilter
  implements IFilter
{
  private byte[] m_ayEchoFreeSignal;// e
  private byte[] m_ayEchoSignal;// d
  private byte[] m_ayTransposeOfSpeakerSignal;// X'
  private double[] m_adWeights;// W

  /**
   * The transpose and the weights need to be updated before applying the filter
   * to an echo signal again.
   * 
   * @param ayEchoSignal
   * @param ayTransposeOfSpeakerSignal
   * @param adWeights
   */
  public cNormalisedLeastMeansSquareFilter(byte[] ayEchoSignal, byte[] ayTransposeOfSpeakerSignal, double[] adWeights)
  {
    m_ayEchoSignal = ayEchoSignal;
    m_ayTransposeOfSpeakerSignal = ayTransposeOfSpeakerSignal;
    m_adWeights = adWeights;
  }

  @Override
  public byte[] applyFilter(byte[] ayAudioBytes)
  {
    // e = d - X' * W
    m_ayEchoFreeSignal = new byte[ayAudioBytes.length];
    for (int i = 0; i < m_ayEchoFreeSignal.length; ++i)
    {
      m_ayEchoFreeSignal[i] = (byte) (m_ayEchoSignal[i] - m_ayTransposeOfSpeakerSignal[i] * m_adWeights[i]);
    }
    return m_ayEchoFreeSignal;
  }