AEC回声消除流程优化实战：从算法选型到性能调优

在实时音视频通信中，回声消除（AEC）是保证通话质量的关键技术。不当的AEC处理会导致回声、啸叫等问题，严重影响用户体验。本文将深入探讨AEC的优化策略，从算法选型到性能调优，提供一套完整的解决方案。 背景痛点 回声主要分为线性回声和非线性回声两种。线性回声由声学路径的直接反射引起，而非线性回声则源于设备的非线性特性（如扬声器失真）。移动端设备由于麦克风阵列的相位不一致性，使得回声消除更为复杂。

AEC回声消除非线性处理：原理剖析与实时音频优化实践

问题背景 在实时音频通信中，回声消除（AEC）是保证通话质量的核心技术。传统线性AEC基于声学路径的线性建模，但在实际场景中常遇到两大挑战： 双讲场景失效：当双方同时说话时，线性滤波器无法区分近端语音与远端回声，导致回声残留或语音失真非线性失真：扬声器饱和、设备压缩等非线性效应会破坏回声路径的线性假设（据ITU-T G.168标准，非线性失真可导致ERLE指标下降15dB以上） 算法演进 Web

AEC回声消除非线性处理实战：从算法原理到嵌入式实现

背景与挑战 在VoIP设备中，扬声器饱和、环境噪声等非线性失真会导致传统线性AEC（如NLMS算法）性能急剧下降。实测数据显示，当扬声器THD超过5%时，线性AEC的回波抑制比（ERLE）可能下降20dB以上。这种现象在低功耗嵌入式设备中尤为突出，因为其较小的动态范围更容易产生非线性失真。 算法对比分析 NLMS算法：计算量小（约5MIPS@16kHz），但对非线性失真敏感Kalman滤波：抗干