表1：PacketMedia的功能和能力
一．引言
二．电气（混合）回声
2.1 电气（混合）回声基本上是线性的
2.2 电气（混合）回声是稳定的
三．声学回声
3.1 无线通信中感觉到声学回声的原因
3.2 数字无线应用中的声学回声是非线性的
3.3 数字无线应用中的声学回声是不稳定的
四．控制数字无线网络中的声学回声
4.1 主要考虑因素
4.2 方法
五．信号分类错误
5.1 错误类型1
5.2 错误类型2
5.3 错误类型3
六．声学回声的恰当处理
6.1 使用降噪功能减少错误类型1出现的可能性
6.2 使用智能语音检测降低错误类型1出现的可能性
6.3 减少错误类型2出现的可能性
6.4 降低错误类型3出现的可能性
本节所描述的信号分类错误均基于实际的声学回声控制实施实例，这些实例是由众多回声消除器设备厂商提供的。下面，我们描述了在声学回声控制方面常见的三种不正确方法，并分析了其错误的原因所在。
5.1.1 设置：
常用的阈值设置具有固定的相对功率电平，以便将声学回声信号与语音信号分离开（在声学回声控制器内），该设置介于15~19 dB之间。它基于这样的假定：大多数声学回声信号的功率电平比原始的语音信号源低15～19
dB（对用于电气回声消除器中的标准NLP功能，这是流行的设置）。
5.1.2 潜在结果：
假定实际声学回声信号的强度大于阈值设置。例如，假定回声信号的功率电平仅比原来的语音信号源低10～12 dB。在这种情况下，声学回声信号将被误认为双对话语音信号（即，声学回声控制器会得出不正确的结论，认为呼叫中的两个用户正在同时说话），从而不阻断该声学回声信号，如图5所示。
5.1.3 合理性：
尽管回声信号的功率电平确实有可能比原始的语音信号源低15～19 dB，但与声学回声信号一起传输的周围环境噪音（背景线路噪音电平）会增大返回信号的功率（请参见图5）。因此，这种情况会导致声学回声控制器内的错误解释（即，将声学回声信号错误地分类为双对话语音信号），允许声学回声信号通过，从而降低了通信质量。
表1：PacketMedia的功能和能力
5.2 错误类型2
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5.2.1 设置：
在该方法中，阈值设置具有固定的相对功率电平，以便将声学回声信号与语音信号分离开（在声学回声控制器内），该设置介于10~12 dB之间。它基于这样的假定：大多数声学回声信号的功率电平至少比原来的语音信号源低10～12
dB（考虑到引起不适并导致通信质量降低的典型声学回声信号的功率电平，这是一个更为现实的假定）。
5.2.2 潜在结果：
在某一呼叫过程中，假定无线一端用户的语音功率电平比另一端用户的语音功率电平低10 dB，或无线发送端的噪音水平低于接收端的噪音水平。无论在那种情形下，声学回声控制器都很可能将双对话语音信号误认为回声，阻断（抑制）来自无线端的实际语音信号，从而导致严重的语音消波，如图6所示。
5.2.3 合理性：
发送方向和接收方向的线路电平并非在任何时侯都是等同的。对于采用了基于平衡和等同线路电平的算法的回声控制器来说，很容易发生错误，从而导致严重的语音消波并降低语音质量。
图6 错误类型2，将双对话语音误认为回声
5.3 错误类型3
5.3.1 设置：
在这种情况下，对声学回声控制器的非线性处理器（NLP）进行了编程，使之在预设的"操作时间"启动。
5.3.2 潜在结果：
如果规定的NLP"操作时间"未能与实际的回声路径时延同步，就会降低语音质量。不会消除声学回声信号，此外，还能有可能导致严重的语音信号消波。
5.3.3 合理性：
想象一个自动门打开和关闭的情形，它能检测到人员的跑近（参见图7）。如果自动门仅在预先设定好的时间间隔内打开（根据检测到奔跑者出现的时间，从相当一段距离处开始），那么当奔跑者试图通过自动门时，自动门已关闭的可能性很大。也就是说，自动门可能会在奔跑者面前关闭，尤其是当自动门的定时设置是基于平均奔跑速度时，更是如此。在这个类比中，奔跑者代表实际的语音信号，自动门代表负责阻断声学回声信号的NLP机制。显然，NLP能在恰当的时间发挥其功能至关重要。同样，如果NLP功能是基于平均时间间隔的话，将无法实现令人满意的性能。一个更有效的方法是，以动态方式调整NLP的功能，从而使得其定时机制能与每一次呼叫的唯一特性相符。
图7 错误类型3，依赖预设置的NLP操作定时
6.1 使用降噪功能减少错误类型1出现的可能性
与声学回声信号一起传输的环境噪音（背景线路的噪音功率电平）能够增强返回信号的功率，从而使声学回声控制器得出错误的解释，并触发错误的行动（例如，错误地将声学回声信号解释为有效的语音信号）。然而，在声学回声控制功能发挥作用前，在回波信号上应用降噪（NR）功能，能够使声学回声控制器更加准确地确定出回波信号的功率电平。也就是说，可以消除因噪音附着而导致的失真，如图8所示。通过使声学回声控制器具备获取准确读数的能力，就能显著降低将声学回声信号误认为有效语音信号的可能性。注意，在分析该方法时，请比对图5和图8。
图8 使用NR减少错误类型1发生的可能性
当通信链路的的另一端被设计为传输可变强度的信号时，"错误类型1"的影响会急剧增大。在这种情况下，根据功率电平的绝对差异来决定阻断/允许信号的声学回声控制器会增大"错误类型1"出现的可能性。也就是说，使用绝对功率电平差异时，将声学回声信号误认为有效语音信号的概率很大。
然而，如果判断过程是根据功率电平的相对差异来进行的（而不是绝对差异），测量结果将更为准确。通过在静音期间测量两个传输方向上的线路功率电平，就能得知相对的功率电平差异。使用在静音期间获得的信息，在分类信号前（即决定信号是声学回声还是有效语音），对呼叫两端的功率电平差异进行修正，就能更加准确地了解相对信号强度。该方法称为智能语音检测，它能显著降?quot;错误类型1"出现的可能性，如图9所示。注意，在分析该方法时，请比对图5和图9。
图9 使用智能语音检测降低错误类型1出现的可能性
6.3 减少错误类型2出现的可能性
在图10中，给出了通信网络中"错误类型1"和"错误类型2"出现的概率。注意，其中两条曲线是针对"错误类型1"的。虚线"错误类型1"曲线代表未采用语音增强措施（如降噪和智能语音检测）的呼叫，实线"错误类型1"曲线代表经过这些增强措施处理过的呼叫。这表明，经过语音增强措施处理过的呼叫具有更好的性能表现，以及较低的"错误类型1"出现概率（请参见图8和图9）。
降噪和智能语音检测技术不仅能降低"错误类型1"出现的概率，还能帮助降低"错误类型2"出现的概率。但是，要想同时控制"错误类型1"和"错误类型2"，总会导致"折衷"的设计方案，这是因为，较高的NLP设置会降低"错误类型2"出现的概率，但却会增大"错误类型1"出现的概率（如图10所示）。使用降噪和智能语音检测技术，能够更准确地判断出从无线电话返回的相对信号强度，将NLP阈值设置在较高的电平上，以便阻止将声学回声信号发送给PSTN用户（参见图10中的实线"错误类型1"曲线）。同样，这些较高的NLP阈值电平设置（如15~19
dB）能够显著降低将双对话语音信号误认为声学回声信号的概率，从而防止了"错误类型2"。总之，在"错误类型1"（实线曲线，具有语音增强特性）和"错误类型2"曲线的交叉点上，通过与之对应的NLP设置，可以获得最佳的性能（请参见图10）。
图10 错误类型1和错误类型2的可能性：作为NLP阈值设置的函数
6.4 降低错误类型3出现的可能性
"错误类型3"指的是因不正确的NLP操作时间而导致的信号衰落，对于该类错误，可以通过实施动态的自适应回声路径时延估计程序解决它。在目前，NMS是能提供实时、动态声学回声路径时延估算能力的唯一回声消除器厂商，通过该项技术，能够恰当地管理NLP声学回声控制功能的操作时间。
有些时候，声学回声也被描述成一种间歇现象。它出现在大多数数字无线呼叫中，但在某些情形下，它会彻底消失。这与使用无线电话的环境有关（例如，嘈杂的公共区域，安静的办公场所，移动的车辆中，等等）。作为对客户需要的响应，大多数知名的回声消除器设备厂商均在它们提供的产品中包含了声学回声控制功能。然而，这些解决方案的有效性却因厂商的不同存在很大的差异。
例如，一家回声消除器设备厂商提供了一种"声学回声解决方案"，该方案采用了线性卷积来控制标准的NLP功能。很清楚，使用线性卷积方法来消除数字无线通信中的声学回声是徒劳无益的尝试，而且可能会在无意间为信号带来有害的副作用。在这种配置下，消除声学回声信号的任务基本上是由NLP功能完成的。此外，这家特殊的厂商还有意将NLP阈值设置在相对较低的电平上，从而增大了"错误类型2"和严重语音消波出现的概率。
另一家主要的回声消除器设备厂商则简单地使用了不具备线性卷积特性的标准NLP，并将其作为它们的"控制声学回声的解决方案"。本文前面所阐述的相同事宜和问题也适用于这种配置。这两种方法之间的主要区别是成本。取消线性卷积算法、仅仅依赖于NLP功能（典型实施是采用了数字信号处理器DSP）的确能降低成本，但却无法有效地控制声学回声。
NMS通信公司的回声消除器产品采用了复杂的算法和技术，以控制源自有线或无线网络端点的声学回声。采用这些方法，能够高度准确地读取相对信号的强度。它明显增强了判断精度，降低了"错误类型1"和/或"错误类型2"出现的概率。因此，NMS通信公司的解决方案能更有效地消除声学回声现象，而且不会引发信号衰落或语音消波问题。此外，这种对NLP操作的动态自适应定时控制功能进一步消除了声学回声现象，并改善了声音质量。
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