當前開源回聲消除算法主要有speex 以及webrtc 的aec算法。
兩個開源aec 算法的基本原理都是基於自適應濾波nlms。
兩者的主要區別:
speex 使用的是mdf 雙濾波結構。通過前濾波與本次濾波的結果來調整濾波器係數的更新，
濾波器長度設計的很長，同時對信號做了預加重以及去直流處理。
webrtc aec :模塊相對比較複雜，包含了延時估計，nlms以及nlp(非線性壓縮)，舒適噪聲四個模塊，
其中延時估計模塊採用自相關技術，nlms 模塊開源算法只用了12block,nlp 部分使用的是互相干技術。
可能的優化方向：
speex aec 現在大部分是用在嵌入式，硬件對延時模塊沒有需求，而mdf 結構的效果比webrtc nlms 的效果
好很多，收斂更快（webrtc 自適應濾波部分沒有dtd檢測，係數一直更新，只有一個簡單的發散條件），
speex 優化可以增加nlp 模塊，來消除抑制殘留回聲。
webrtc aec 現在大部分是在軟件層使用：
可能的優化方向：
1、由於線程的波動，必須考慮延時估計，不同的設備，不同的信號延時估計的準確性。
2、自適應濾波器係數一直更新，能不能有更好的方法來控制，有沒有更好的方法，濾波器長度調整效果怎麼樣？
3、nlp 部分能不能採用多頻帶係數代替單一系數，針對自適應濾波部分的問題，能不能做到一定的補救？
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