基于子带域多假设声学回声消除器的声学场景分析
音频与语音处理
2025-10-27 v1
摘要
本文介绍了一种声学场景分析的新方法，该方法利用从子带域多假设声学回声消除器（SDMH-AEC）提取的统计量集合。设计良好的 SDMH-AEC 采用多种自适应滤波策略，在收敛、扰动和稳态条件下表现出潜在互补的行为。通过聚合各子带的统计量，我们导出了一个特征向量，该向量在区分不同声学事件和估计声学参数方面展现出强大的判别能力。SDMH-AEC 滤波器的互补特性提供了丰富的信息源，可以以极低的成本将其提取用于声学场景分析任务。我们使用包含双讲、回声路径变化以及全双工设备物理移动事件的真实数据，通过实验验证了所提方法的有效性。提取的特征使得能够使用现有的回声消除算法和技术进行声学场景分析。
引用
@article{arxiv.2501.05652,
title = {Sub-band Domain Multi-Hypothesis Acoustic Echo Canceler Based Acoustic Scene Analysis},
author = {Benjamin J Southwell and Yin-Lee Ho and David Gunawan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05652},
year = {2025}
}
备注
ICASSP 2025