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语音前处理算法 嵌入式降噪回声消除

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 语音前处理在嵌入式系统中的作用与价值
课程导入学习目标
02
语音信号基础
采样 · 量化 · 频谱
语音信号基础采样
03
噪声与回声概述
噪声类型（平稳 · 非平稳 · 突发）
噪声回声概述
04
嵌入式平台与资源约束
常见DSP/ARM架构 · 实时性要求 · 内存与算力限制
嵌入式平台资源约束
05
语音前处理流程
从麦克风采集到输出语音的完整链路 · 包括降噪 · 回声消除
语音前处理流程从麦克风采集到输…
06
降噪算法基础
谱减法 · 维纳滤波 · 最小均方误差（MMSE）估计的原理与…
降噪算法基础谱减法
07
经典降噪算法实战
基于谱减法的嵌入式实现 · 包括帧处理 · 窗函数
经典降噪算法实战基于谱减法的嵌入…
08
自适应滤波基础
LMS · NLMS算法原理 · 步长选择
自适应滤波基础LMS
09
回声消除核心
声学回声路径建模 · 线性回声消除（AEC）原理 · 以及双讲检测（DTD）的重要性
回声消除核心声学回声路径建模
10
回声消除实战
基于NLMS的AEC实现 · 包括滤波器长度选择 · 参考信号处理
回声消除实战NLMS
11
双讲检测（DTD）
Geigel算法 · 相关法 · 能量法
DTD双讲检测
12
非线性处理与残余回声抑制
中心削波 · 频谱抑制 · 动态范围压缩等后处理技术
非线性处理残余回声抑制
13
降噪与回声消除的联合优化
如何级联或融合降噪和AEC · 避免相互干扰 · 提升整体性能
降噪回声消除的联合优…
14
语音活动检测（VAD）
VAD算法原理（能量 · 过零率 · 统计模型）
VAD语音活动检测
15
噪声估计与更新
最小值统计 · 噪声跟踪 · 递归平均等噪声谱估计方法
噪声估计更新
16
麦克风阵列与波束形成
固定波束 · 自适应波束（GSC）简介 · 以及多麦克风降噪的优势
麦克风阵列波束形成
17
嵌入式优化技巧
定点数实现 · 查表法 · 循环展开
嵌入式优化技巧定点数实现
18
算法复杂度与性能评估
MIPS · 内存占用 · 延迟
算法复杂度性能评估
19
实战项目一
基于STM32的实时降噪系统设计 · 包括硬件选型 · 算法移植
实战项目一STM32
20
实战项目二
基于Cortex-A的AEC系统实现 · 处理蓝牙通话中的回声消除 · 优化双讲体验
实战项目二Cortex-A
21
常见问题与调试方法
算法不收敛 · 噪声残留 · 回声泄漏
常见问题调试方法
22
测试与验证
客观指标（PESQ · STOI · ERLE）与主观听感测试
测试验证
23
深度学习降噪简介
DNN/RNN降噪模型原理 · 以及嵌入式部署的挑战（模型压缩 · 量化）
深度学习降噪简介DNN/RNN
24
深度学习回声消除简介
基于神经网络的AEC模型 · 与传统方法的对比及混合方案
深度学习回声消除…AEC
25
低功耗与实时性平衡
动态电压频率调整（DVFS） · 低功耗模式下的算法调度策略
低功耗实时性平衡
26
多场景适配
不同噪声环境（车内 · 嘈杂街道 · 办公室）下的参数调整与自适应策略
多场景适配不同噪声环境
27
语音前处理与语音识别/唤醒的集成
如何为ASR提供干净语音 · 提升识别率
语音前处理语音识别
28
综合实战
构建一个完整的嵌入式语音前处理系统 · 集成降噪 · AEC
综合实战构建一个完整的嵌…
29
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 探讨未来趋势（端侧AI · 多模态融合）
课程总结进阶方向
30
结业项目与考核
设计一个综合任务 · 要求学员独立完成从需求分析 · 算法选型
结业项目考核