webrtc 的回声抵消(AcousticEcho Cancellation，AEC、AcousticEcho Canceller for Mobile，AECM)算法主要包括以下几个重要模块：回声时延估计；NLMS(归一化最小均方自适应算法)；NLP（非线性滤波）；CNG(舒适噪声产生）。一般经典AEC算法还应包括双端检测(DT)。考虑到webrtc使用的NLMS、NLP和C

在数字信号处理的运算中，常见的相关函数计算、卷积运算、信号滤波和各种变换算法大多归结为的乘加运算，因此的形式出现最为频繁，所以DSP内部结构设计都是以优化上述乘加运算为主要目的。为了快速地实现数字信号处理运算，DSP芯片一般都采用特殊的软硬件结构。DSP芯片的基本硬件结构包括：哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令以及快速地指令周期。（1）哈佛结构主要特点是将程序

原文转载于：http://www.cnblogs.com/mod109/p/5827918.html#top  非常感谢。说实话很不想写这篇文章，因为这和我一贯推崇的最好全部编译并使用webrtc音频处理模块相悖。可是不知不觉已经把降噪和增益写出来，回声消除如果用户可以得到完美利用也不失为一个很好的方法。但是还是那句话，最好还是全部编译和使用webrtc的整个音频处理模块。另外这篇文章已经

单独编译和使用webrtc音频增益模块(附完整源码+测试音频文件)单独编译和使用webrtc音频回声消除模块(附完整源码+测试音频文件)webrtc的音频处理模块分为降噪ns，回音消除aec，回声控制acem，音频增益agc，静音检测部分。另外webrtc已经封装好了一套音频处理模块APM，如果不是有特殊必要，使用者如果要用到回声消除等较为复杂的模块时，最好使用全部的音频处理模块二不要单独

1、嵌入式系统的定义（1）定义：以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。（2）嵌入式系统发展的4个阶段：无操作系统阶段、简单操作系统阶段、实时操作系统阶段、面向Internet阶段。（3）知识产权核（IP核）：具有知识产权的、功能具体、接口规范、可在多个集成电路设计中重复使用的功能模块，是实现系统芯片（S

原文转载于：http://blog.csdn.net/yueqian_scut/article/details/24602941    非常感谢。内存是SoC(System on Chip，片上系统)集成设计的重要模块，是SoC中成本比重较大的部分。内存管理的软硬件设计是SoC软件架构设计的重要一环，架构设计师必须要在成本和效率中取得平衡，做到在节省内存的同时保证整个系统的性能。系统内存需求评估是

单独编译和使用webrtc音频增益模块(附完整源码+测试音频文件)单独编译和使用webrtc音频回声消除模块(附完整源码+测试音频文件)webrtc的音频处理模块分为降噪ns，回音消除aec，回声控制acem，音频增益agc，静音检测部分。另外webrtc已经封装好了一套音频处理模块APM，如果不是有特殊必要，使用者如果要用到回声消除等较为复杂的模块时，最好使用全部的音频处理模块二不要单独

WebRTC噪声抑制核心算法在ns_core.c文件里。噪声频谱可以使用如语音/噪声似然函数进行估计。将接收到的每帧信号和频率分量分类为噪声或语音。算法原理该算法的核心思想是采用维纳滤波器抑制估计出来的噪声。上式中x和n分别表示语音和噪声，而y表示麦克风采集到的信号。它们的频谱关系如上，从上图可以看出语音和噪声是加性且不相关的关系，对于非加性关系

理论 回声消除器的数学模型图回声消除本质上就是把输出信号和它产生的回声信号之间建立一个回声数学模型，利用开始的数据训练这个模型的参数，怎么训练呢？就是在远端有说话，但近端没有说话的时候，录音应该是静音，即回声完全消除。所以算法就朝着这个方向努力，一旦回声为0，则滤波器收敛。自适应滤波器算法多种多样，但是目前流行的还是最经典的LMS和NLMS，NLMS是LMS的优化

WebRTC噪声抑制核心算法在ns_core.c文件里。噪声频谱可以使用如语音/噪声似然函数进行估计。将接收到的每帧信号和频率分量分类为噪声或语音。算法原理该算法的核心思想是采用维纳滤波器抑制估计出来的噪声。上式中x和n分别表示语音和噪声，而y表示麦克风采集到的信号。它们的频谱关系如上，从上图可以看出语音和噪声是加性且不相关的关系，对于非加性关系