완료! 나 자신에게 조금 감동받았습니다.

저희 제품에는 에코 제거 기능이 필요하며 세 가지 가능한 기술 솔루션이 확인되었습니다.
1) MCU를 사용하여 오디오 신호의 오디오 출력과 오디오를 감지하고 두 개의 선택적 채널 전환 사이의 오디오 출력과 오디오 입력의 강도에 따라 사운드 신호의 양면 강도를 계산하는 알고리즘을 작성하여 달성합니다. 반이중 통화 효과가 있지만 현재 시장에는 전이중 통화 효과가 있습니다. 반이중은 제품 경쟁력을 떨어뜨릴 것입니다.

(2) CPU 공급업체의 반향 제거 알고리즘을 사용합니다. 실제 테스트 반향 제거는 조정 가능한 모든 매개변수 조정 및 공급업체와의 수많은 논의로 인해 예상 효과와는 거리가 멀고 충분히 깨끗하지 않습니다. 공급업체의 피드백은 마이크를 스피커에서 최대한 멀리 격리하도록 하우징을 개선하는 것이었지만 ID 디자인, 음질 및 볼륨 요구 사항으로 인해 하우징을 변경할 여지가 없습니다.

(3) webrtc, speex 등 오픈소스 반향 제거 알고리즘을 인터넷에서 다운로드하고, 크로스 컴파일한 후 제품에 포팅합니다.

4) 오디오 알고리즘 전문 업체에서 알고리즘을 구입하지만, 각 제품마다 추가 비용이 발생하므로 제품 경쟁력이 크게 저하됩니다.

옵션을 저울질한 후 오픈소스 알고리즘을 활용하는 솔루션에 대해 심도 있는 연구를 하기로 결정했습니다.

그래서 저는 github, gitee 및 기타 사이트에서 C와 matlab 모두에서 일련의 반향 제거 코드를 다운로드했습니다.

두 음성을 옥타브로 합성하여 근거리 마이크 캡처 음성과 원거리 참조 음성이 포함된 더블 토크 장면 섹션을 생성합니다.
그런 다음 반향 제거를 위해 온라인으로 다운로드한 코드를 실행하고, 출력 오디오를 분석하고 그 중에서 가장 잘 작동하는 알고리즘을 선택합니다.

결과에 따르면, webrtc 오디오 처리의 AEC 알고리즘이 좋지 않고, 반향 제거가 깨끗하지 않으며, 대화 장면에서 단어를 삼키는 현상이 명백히 나타납니다. webrtc 오디오 처리의 AEC3 알고리즘은 깨끗하지만 상대방의 이중 대화 소리를 매우 억제하고 소리가 간헐적이고 부자연스럽습니다.

음성에서 약간의 에코가 발생합니다. aec 알고리즘의 MATLAB 언어 구현을 찾는 것이 가장 좋습니다. 에코 제거는 매우 깨끗하며 이중 말하기에서는 약간의 단어 삼키는 현상만 나타납니다.

그런 다음 Visual Studio를 사용하여 webrtc audioprocessing aec의 오픈 소스 코드를 컴파일 및 디버그하고, 위의 matlab aec 알고리즘을 참조하여 코드를 수정하고, 온라인 디버깅을 사용하여 중단점을 설정하고, 단일 단계 실행 및 기타 분석을 수행합니다. 명령문의 값은 단계별로 변경되며 궁극적으로 데이터를 얻고 matlab 언어의 aec 알고리즘 결과는 동일합니다. 얻은 최종 데이터는 matlab의 aec 알고리즘 결과와 정확히 동일합니다.

오늘 제품에 컴파일해 보니 MIC와 SPEAKER 게인을 적당한 값으로 조정한 후 실제 통화를 통해 에코 제거 효과를 테스트해 보니 놀라울 정도로 좋은 결과가 나왔습니다.

이를 통해 작은 목표 이상으로 매출을 올릴 수 있는 제품을 디자인할 수 있을 것으로 기대됩니다.