消除回音

大型網路語音會談中回音消除方法 Echo Cancellation In Large-Scale VoIP Conferencing 連耀南 國立政治大學 資訊科學系 lien@cs.nccu.edu.tw 摘要 祁立誠 國立政治大學 資訊科學系 g9613@cs.nccu.edu.tw 在多人參與網路會談時，因為聲音在空間 中傳遞或反射等因素，使得由喇叭發出的聲音 再次被麥克風收回，造成回音的產生。只要有 一位使用者的裝置產生回音時，回音訊號就會 在與會者之間擴散，使得所有使用者受到影 響。此狀況在與會人數越多時，發生機率越 高，且影響越嚴重。 由於網路會談沒有標準的聽筒設備，使得 回音延遲的時間難以預估，且因為網路傳輸與 聲音失真等因素，導致傳統的回音消除機制在 多人網路回談中經常失效。 本研究提出藉由語音動態偵測(Voice Activity Detection-VAD)的方式分辨回音訊 號，藉由本研究所提出的語音能量 VAD判定機 制，能有效區別正常語音與回音的差異，即可 有效的消除回音，同時發揮靜音抑制（Slience Suppression）的效果，阻擋不含語音內容的 封包，降低網路頻寬耗用。本研究以自行開發 的 VoIP 軟體進行實地測試實驗，實驗中顯 示，我們的方法能消除 85%以上的回音。 一、簡介 近年來，為響應全球減碳運動，並節省差 旅費，許多公司內部召開之大規模跨國會談均 採用網路會談(conference)方式進行。當參與會 談人數增加時，許多網路會談的問題就顯得更 為嚴重，回音(echo epidemic)即為其中一項嚴 重的問題。 1.1 回音現象 聲音由音源發出後，若被反射回音源處即 產生回音。若第三者直接接收到音源發出之聲 音後，又接收到反射的回音，則接收到兩次以 上 的 相 同 聲 音 。 回 音的 情 形 在 全 雙 工 (full-duplex)語音通訊系統中經常發生。由於全 雙工系統能夠同時傳送與接收聲音訊號，因此 收聽者(listener)本身也同時為說話者(talker)。 而聲音可在固體與空氣中傳導，如此可能使收 聽者的收音裝置收到自己的播放裝置所發出 的聲音，回音的現象就此產生。如圖 1 即為傳 統電話中的回音產生情形。 圖 1：基本回音現象 1.2 回音消除基本原理 若要消除前述的由聲音上傳輸造成的回 音，最簡單的方式就是加入回音消除機制 (echo cancellation)。對傳統電話而言，由於有 標準的聽筒裝置，因此很容易預估回音的強度 與傳遞所需要的時間，建構此回音消除機制並 不困難。 圖 2：傳統電話中的基本回音消除機制 如圖 2，聲音在由聽筒播放之前，先存入 暫存器之中，並且加以反向(inverter)，當話筒 收回聲音訊號之後，再將先前存下的訊號經過 適當衰減後與此相加，即可消除由話筒收回的 回音[1]。 1.3 VoIP 中的回音 在 VoIP 通話進行時，很多使用者並不會 特別配備專用的設備，而是採用電腦原有的喇 叭與麥克風進行網路通話。如此一來聲音由喇 叭播放後，在空氣中傳輸，經過空間反射後再 次被麥克風收回，同樣會產生回音，此種現象 的發生將可能影響通話的品質，嚴重時甚至影 響會談的進行。例如圖 3 中說話者(A)的聲音 傳送至收聽者(B)的喇叭播放後，經過牆壁反 射，又被麥克風收回，返回至 A 的喇叭播放， 造成回音。聲音自喇叭至麥克風的路徑稱為” Accoustic path”。 圖 3：因為聲音的傳輸或反射而造成的回音 在多人網路會談時，若其中一位與會者的 喇叭與麥克風距離太近，使得由喇叭放出的訊 號被麥克風收回。當回音消除機制正常啟動 時，此訊號在裝置可被順利消除，而不至於對 網路會談造成任何影響。然而電腦軟硬體都有 失效的機會，使得消除機制未必能夠正常運 作，多人會談中只要有一個參與者的回音消除 機制失效，成為回音的產生者而產生回音時， 則可能對整個會談造成影響。如圖 4，在會談 中，有其中一部裝置(B)的喇叭發出的聲音被 麥克風收音，且該裝置的回音消除機制並未正 常工作，這將使得 B 成為回產生者(即 Echo Generator)。 圖 4：一個 Echo Generator 的回音影響 只要有任何一個裝置的回音消除機制故 障，則其產生的回音就會干擾發話者以及其他 所有收聽者，造成整個網路會談充滿回音的聲 音訊號。更嚴重的情形下，在一個會談中有超 過一個以上的 Echo Generator 存在時，將不斷 重複產生回音，直到聲音衰減至無法收音為 止，此時只要有一位使者說一句話，所有與會 者就會不斷聽到重複遞迴的回音訊號，使會談 難以進行。 1.4 Proximity Problem 造成的回音 所謂的 Proximity Problem 為電腦之間距 離太近時，所發生一種聲音傳遞上造成的干擾 問題[5]。若兩部電腦距離太接近時，則使用者 的聲音（假設只有一個人說話）及兩部電腦的 喇叭聲音，同時被兩部電腦的麥克風收回，此 狀況發生的狀況如圖 5 所示。兩部電腦的喇叭 將會同時放出包含發話者以及不斷重複的回 音，且如此混亂的聲音將再次被雙方的麥克風 收音，導致此現象不斷循環。如此一來，將會 造成複雜且混亂的回音加上互相收音所造成 的雜音。就如雪崩效應一般，收回的聲音被放 大後播出，接著又立刻被收音且播放，不斷反 覆而造成類似震盪的刺耳噪音。 圖 5：Proximity Problem 現象 目前各種針對回音消除的方法，大多僅針 對一對一的通話所產生的回音進行消除，且考 慮的僅有聽筒到話筒間固定長度且短距離造 成的回音，針對距離不固定，與會人數增加時 所造成的回音狀況常常無法正確的消除。此 外，當與會成員沒有在說話時，傳統的會談程 式仍然會持續將空白的語音封包送至網路 上，造成網路資源的浪費。本研究考慮的問題 為如何改善 echo epidemic 對於通話品質所造 成的影響，同時作到靜音抑制(Silience Sup- press)降低總頻寬使用量。本研究分析大型網 路語音會談中，回音消除機制失效的成因與語 音的特性，以此設計消除回音與靜音抑制的方 法，抑制會談中的回音與靜音，確保會談正常 進行 二、背景與相關研究 1950 年代以前，電話系統尚未有多方通 話技術出現，訊號傳輸以半雙工(half-duplex) 方式進行，同一時間僅其中一方在說話，另一 方是收聽者[11]。當時沒有回音消除機制存 在，為了消除回音對通訊造成的干擾，僅採用 回音抑制(echo suppression)的方式降低回音。 此機制會判定電話的那一方是說話者，則在說 話期間就保留正常的語音，將收聽者回傳的訊 號視為回音進行衰減或阻止其傳輸，以達到回 音抑制的目的。直到 1970 年代，隨著半導體 的進步，市場上才逐漸出現回音消除機制的產 品。此時的技術開始採用訊號暫存與相減的方 式消除回音[7]。 2.1 回音消除原理 在 VoIP 系統中，不像傳統電話，由於沒 有標準的聽筒裝置，因此回音的延遲時間與音 量失真狀況相當難以預估。所以針對此狀況需 要加入更多的判斷機制來掌握回音的狀況，並 即時的進行消除。如[2]文中所提出的解決方 案，此系統在受話端加入回音消除裝置，且包 含了訊號即時比對的能力： 圖 6：VoIP 系統中回音消除機制 此系統透過 LMS/NLMS 等演算法[6]，將 可能有回音的訊號做誤差還原後，逐一與原始 訊號做比較，判斷回音是否發生。若回音發生 時，則將事先暫存的原始訊號取出，經過處理 後相減以消除回音。但此裝置需要相當可觀的 運算資源才能夠完成，因此通常以 DSP 數位 訊號處理器實做，成本居高不下。 2.2 回音消除方法分類 回音消除機制根據實做的使用者端不同，可分 為以下兩種方式： 2.2.1 Listener Echo Cancellation 這是『由回音產生者消除回音』的方法， 亦即由麥克風擷取聲音(發話者)一方自己進行 回音消除的動作。若此方法使用在一對一的傳 輸狀況下則稱為 Near End Echo Cancellation。 圖 7：Listener Echo Cancellation 機制 如圖 7，此方法是由產生回音的收聽者 B 負責消除回音。當收聽收到來自發話者 A 的 訊號時，會先經過暫存。當麥克風收到回音 時，就將此包含回音的訊號與原本暫存反向後 的訊號相減，以去除回音。在 VoIP 系統中， 雖然每部參與會談的裝置的都有 Listener Echo Cancellection，但卻常因某些因素造成此 機制失效，這些原因包含：  VoIP 沒有標準的話筒與聽筒，回音延遲時間 與音量難以估計。  回音可能經過牆壁反射而造成相位相反，此 時若再與反向過的訊號相加，反而使回音更 為嚴重。  由於環境(空間，材質，距離等)因素，麥克 風收到的回音訊號可能會在相位與頻率上 產生嚴重失真。 2.2.2 Talker Echo Cancellation 與前述相反，這是『由回音接收者消除回 音』的方法。由聽到回音的收聽端在播放聲音 之前，先將聲音中的回音去除再播放。若此方 法使用在一對一的傳輸狀況下則稱為 Far End Echo Cancellation。[3][4] 圖 8：Talker Echo Cancellation 機制 如圖 8，此方法是由說話者(A)在送出聲音 之前，先將自己的聲音存下，當回音訊號透過 收聽端傳回後，由說話者 A 取出先前暫存的 訊號，比對回音是否存在，一旦發現回音存 在，就將訊號經過衰減後相減。 若要設計一套由 Talkerer 端主動消除回音 的機制有相當多挑戰存在，尤其在多人網路會 談中，某些問題將變得比一對一時更加複雜， 這些問題列舉如下：  使用者之間距離相當遙遠(例如跨國 VoIP 會 談)，則回音到達的時間可能難以預估。  同時多人講話時，多個人聲混合後特徵值不 明顯，使聲音特徵比對難以進行，判斷回音 是否存在。  封包傳輸時，有可能因為網路因素，造成封 包不依照順序到達(即 time sequence disorder 的問題)，導致回音和正常語音出現時間混 亂，使回音判定演算法失效。  運算時間之限制與混音器造成的混淆。  多人會談時，使用者們有些說話行為會造成 誤判。 雖然目前的 VoIP 軟體與電腦音效裝置均 提供回音消除機制，但卻經常失效(或回音消 除不完全)而導致回音產生。本研究的目標即 為在不增加額外硬體設備與運算負擔的前提 下，提出一套回音消除機制的方法，並可兼具 靜音消除的功能，大幅降低網路會談的頻寬需 求。 三、MET VAD 靜音及回音消除機制 本研究提出的解決方法為在每一部參與 語音會談裝置加入一套判定麥克風收到的聲 音是否為正常說話語音的機制。當沒有回音產 生或回音消除機制正常運作時，就將聲音以正 常方式送至網路中。反之，若有回音存在或使 用者沒有說話，導致麥克風聲到回音或是靜音 訊號時，就由此機制阻擋訊框。 3.1 VAD 語音動態偵測 語音動態偵測 VAD (Voice Activity Detec- tion) 的目的為找出聲音訊號中，實際含有語 音內容的區段。 一個有效的 VAD 方法是利用語音的頻率 特性做判斷，但因回音之頻域特性與正常語音 類似，故不適用於回音消除。另一法為根據能 量大小作為判斷依據。其技術上的作法為：定 義每一個聲音訊框的能量值(energy)，同時設 定一個臨界值(threshold)作為判定用的依據， 其判定的演算法如下(其中，Ej 為能量值，Er 為臨界值)： IF (Ej> Er) THEN Frame is ACTIVE ELSE Frame is INACTIVE 當一個聲音能量的能量值超過臨界值 時，即將此訊框視為語音。反之，即視為非語 音。而本研究將以能量作為判斷為正常語音或 回音的依據。 3.2 系統架構 本研究提出以 VAD 的方式作為正常語音 與否的判定機制。若使用者的終端設備原內建 有回音消除機制，此架構也能與現有之 Listener 回音消除機制搭配共同運作，當原有 回音消除機制失效時，VAD 仍然能有效阻擋 回音與靜音訊框。此架構如圖 9 所示。 圖 9：加入 VAD 機制之系統 若回音消除機制失效，造成收聽者 B 的回 音無法正常被消除時，此 VAD 機制即發揮功 能： 圖 10：加入 VAD 機制，且回音消除機制失效 時的狀況 而當 B 端的 Listener Echo Cancellation 失 效，導致回音之產生，但同時 B 也在說話，亦 即 B 的正常語音 S(B)與說話端 A 的回音 S(A) 夾雜在一起被送出時，VAD 機制能判斷出語 音訊號存在，並不會將此聲音擋下，仍然會送 出此聲音訊號，而使溝通能正常進行(但回音 並未被消除)，此狀況如圖 11： 圖 11：回音消除機制失效，同時收入回音與說 話聲音時的狀況 3.3 演算法設計 傳統 VAD 為了判斷人聲與否，常用時域 (time domain)與頻域(frequency domain)兩種特 性判斷方法。由於人類的聲音必然集中在特定 的頻率範圍，因此採用頻域判定通常能得到比 較好的判定結果。但為了分析頻域數值，輸入 的每一個訊框都必頇先轉換為頻域數值，此部 份的運算量相當可觀。在本研究中，根據實驗 可以發現能夠精確判斷人聲與否的頻域 VAD 方法並不適用於回音判斷，其原因為無論語音 或回音，聲音的頻率範圍均相同(來源都是說 話聲音)，在此狀況下，採用運算複雜度較低 的時域判斷反而能夠有較好的判定結果。 在使用者進行網路會談的實際環境中，由 於喇叭音量會被使用者調至適當大小，由喇叭 發出再次被麥克風收回的回音通常會經過空 間上的傳遞與反射，造成能量的衰減，再次進 入麥克風時，其音量比正常使用者說話的聲音 小。 圖 12：正常語音與回音的振幅差異 圖 12 即為在一段聲音訊號中，正常語音 與回音的音量比較。一般的會談中，使用者必 然面對麥克風直接說話，因而麥克風得到的音 量(即振幅)必然較大，相反地，回音由於經過 傳遞時的衰減，因此振幅較小。由於具有此種 信號特性上的差異，即可做為時域能量 VAD (Time Domain Energy-Based VAD) 的判定依 據。 在時域(Time-Domain)訊號分析中對於聲 音訊框的能量值(Energy)定義如下式[9]：   )1( 0 2   N k kSE 其中： E 為訊框的能量值。 N 為訊框的取樣總數。 S [k]則為第 k 個取樣的振幅。 亦即將一個聲音訊框中每一個取樣的振 幅平方值加總後，即為該訊框的能量值。而本 研究的設計中，每當由麥克風收到的聲音經過 取樣後，都先經過上式計算出該訊框的能量 值，以作為後續 VAD 演算法的判定依據。 3.3.1 LED VAD 演算法 LED VAD 即為『線性能量偵測』(Linear Energy-Based Detector)，是一種最常用來定義 並更新能量判斷臨界值的方法[8][10]。其演算 法的初始臨界值(Initial Threshold)設定為第一 個訊框的能量值：由於假設第一個訊框的內容 必然為非語音，故此訊框的能量值作為背景雜 訊的初始值。接下來收到每個訊框號，對臨界 值更新如下式： )2()1(  EpEpE dolddnew 其中： Ednew 為每次更新後的臨界值。 Edold 為前一次的臨界值。 E 為最近一次的訊框能量。 而上式中的 p 則為可調整的參數，可根據 不同聲音環境或需求做調整。當 p 越大，則臨 界值更新越快速。但由於 LED VAD 演算法的 臨界值變化隨時跟著聲音能量(即振幅大小)變 動，因此除非使用者非常頻繁的說話，否則當 正常語音中斷時，回音的訊號極容易被誤判為 正常語音訊號，降低回音消除之效率，因此並 不適用於回音偵測。 3.3.2 MET VAD 演算法 為了改善前述 LED VAD 演算法所遇到的 問題，必頇針對語音會談的回音判定演算法重 新進行設計。本研究針對多人參與的網路語音 會談進行實驗與分析，大多數情況下會有一些 共同的特點：  回音的能量值大部分都在正常語音能量的 10%~15%以下。  與會人數越多時，平均每位使用者發言的機 會就越少。  每一位使用者會在上線後的短時間內發 言，以告知其他使用者(例如打招呼)，因此 會談程式在啟動後短時間內應該會收到一 段正常語音訊號。 根據以上的特點，本研究設計了一套專門 針對回音偵測的 VAD 判定演算法，稱為『最 大能量追蹤 VAD』(Maximum Energy Tracking VAD - MET VAD)。此方法可以確保使用者於 持續一段時間未說話時，仍然不會將回音誤判 為正常語音。MET VAD 演算法之實際步驟如 下： a. 開始進行判斷之前，可由程式根據先前的設 定值，作為初始臨界值。若無先前之臨界值， 則以第一個訊框能量值的 10 倍作為初始臨界 (假設第一個訊框內容必然為非語音)。 b. 每個訊框輸入後，判斷其能量是否大於臨 界，若是則視為語音，否則為非語音。 c. 若輸入訊框能量之 15%超過目前之臨界 值，則更新臨界值，以此訊框能量之 10%作為 新的臨界值。 d. 為了避免因為雜訊導致臨界值設定過高，當 超過 100 個訊框沒有收到語音訊框時，則將臨 界值降低為 95%。 根據以上原則，此判定機制會抓取輸入的 最高能量值，並取此值的 10%作為臨界值，由 於絕大多數回音訊號都低於此能量，故可以依 據每一位使用者的說話能量，過濾掉回音。另 外為了避免因雜訊或其他因素導致臨界值設 定過高，故加入自動降低臨界值的機制：當長 時間沒有收到正常語音時，就略微調低臨界 值，避免使用者因為意外而無法送出聲音。圖 13 為 MET VAD 演算法之判定流程圖，其中 t 為臨界值決定參數，在此定為 10%。 START Input Frame energy Threshold has been initialized? Energy < Threshold? Tag INACTIVE 100 INACTIVE Frame Accumulated? END Threshold=1st Frame Energy *10% Tag ACTIVE Energy*t > Threshold? Threshold =95% Threshold = Energy*t YES YES NO NO YES NO YES NO 圖 13：MET VAD 演算法流程圖 對此演算法而言，整體的時間複雜度僅為 線性時間 O(n)。以取樣率 8KHz 來說，每秒 8000 次取樣的運算量負擔相當輕微。此流程 之虛擬碼 (pseudo code)如下： 四、效能分析 我們針對本研究所提出的方法進行實際 驗證，首先以樣本資料對 MET VAD 與現有的 其他 VAD 進行量化評比，其次，於真實的網 路會談程式中進行質化驗證。 4.1 評估指標 本研究使用誤判率及 MOS 作為評量指標。 4.1.1 誤判率 誤判率可分為兩種：False Positive (把回音 當成正常語音的誤判)與 False Negative (將正 常語音當成回音的誤判)。若 False Positive 高， 則通話聲音中剩餘的回音將干擾會談，若 False Negative 高，則正常的語音會被 VAD 刪 除，使用者溝通可能受阻。 4.1.2 MOS 由於聲音品質對於使用者而言是因個人 主觀感受而異的。每個人在進行語音會談時， 對於語音失真與回音程度的可接受範圍均不 相同。實際將聲音資料經過 VAD 處理後，由 使用者聆聽並評估其對回音的過濾能力以及 對語音資訊的破壞程度，作為評估 VAD 效能 的依據。MOS 大於 3 時代能夠正常溝通， 而小於 2 時代表溝通困難。 4.2 實驗一：以聲音樣本評比各種 VAD 本實驗事先製作了一段聲音樣本資料作 為測試樣本，其中包含大部分的回音與部份的 語音，並且事先分析語音的位置，長度與能量 等資訊。本實驗採用的樣本聲音資料如表 1： 表 1：實驗一使用的樣本聲音資料 圖 14 為本實驗輸入聲音之波形： 圖 14：實驗一輸入之聲音波形 本實驗使用LED VAD，WFD VAD與MET VAD 三種時域能量 VAD 演算法判定以上的輸 入樣本訊號。 4.2.1 LED VAD 演算法 圖 15：以 LED VAD 演算法針對樣本資料的分 析結果(p=0.2) 表 2：LED VAD 演算法的誤判率 參數 p p=0.1 p=0.2 p=0.3 False Positive (%) 31.3 33.91 33.48 False Negative(%) 30 45 50 實驗結果可看出 LED VAD 演算法的臨界 值會隨著輸入能量的大小而變化臨界值，因此 當聲音能量下降時，臨界值也會跟著下降，使 得回音仍然會被判定為語音訊框。 4.2.2 WFD VAD 以語音樣本的過零量判定結果如圖 16： NewFrameArrival(){ IF(Threshold not been Initialzed) Threshold = 1st FrameEnergy*10%; ELSE IF(FrameEnergy > Threshold){ TagACTIVE(); IF(FrameEnergy*t > Threshold) Threshold=FrameEnergy*t; } ELSE IF(FrameEnergy < Threshold) TagINACTIVE(); IF(100 INACTIVE Frame Accumulated) Threshold=Threshold*0.95 } 聲音取樣率 8000 Hz 取樣格式 Mono PCM 取樣位元數 8 bits (256 Levels) 聲音長度 15 秒 訊框長度 30ms 總訊框量 500 語音插入位置 1.5 秒 (第 50 個訊框) 語音插入長度 1.2 秒 (共 40 訊框) 回音能量峰值：語 音能量峰值 22% 圖 16：以 WFD VAD 演算法分析得到的語音誤 判率長條圖 由於無論是正常語音或是回音，都是實際 語音，僅有能量的差異，其過零量並沒有顯著 的差異，因此顯然無法有效從過零量分析訊框 是否為回音。 4.2.3 MET VAD 演算法 圖 17：以 MET VAD 演算法針對樣本資料的分 析結果(t=0.2) 表 3：MET VAD 演算法的誤判率 參數 t t=0.1 t=0.2 t=0.3 False Positive(%) 7.83 1.74 1.3 False Negative(%) 0 0 5 實驗結果可以看出MET VAD演算法只要 一開始有語音訊號出現時，即可紀錄此語音訊 號峰值作為臨界值的設定依據，隨後即作為辨 認之依據。在會談過程中，正常語音與回音的 能量變化幅度通常不大，因此所紀錄下的語音 峰值用以辨識回音之效果令人滿意。 4.3 實驗二：網路會談實測 本實驗將MET VAD分別用於無回音消除 機制及有回音消除機制的 VoIP 會談中，測試 其針對回音消除的的效果，目的分別為評估 VAD 演算法之 False Positive 以及 False Nega- tive 誤判率。 4.3.1 Flase Positive 誤判率測試 圖 18 為一段包含回音的聲音波形(由 Echo Generator 端麥克風收錄後，未經任何處 理)，回音的音量振幅約為正常聲音的 10%。 圖 18：含有回音的一段聲音波形 此段聲音波形經過 LED VAD 演算法過濾 之後如圖 19： 圖 19：含有回音的聲音波形經過 LED VAD 過濾 結果 同樣的聲音經過 MET VAD 後結果如圖 20： 圖 20：含有回音的聲音波形經過 MET VAD 過 濾結果 此段聲音在 MET VAD 過濾後，幾乎能夠 消除所有非語音訊框，至少 85%以上的回音訊 框能成功被消除，僅有與正常語音夾雜的回音 無法消除，因此能有效提昇通話品質，使得 MOS 達到 3 以上。除了回音以外，MET VAD 也能夠有效的將音量過低的靜音訊框消除，節 省傳輸頻寬同時降低背景雜訊對通話造成的 干擾。 4.3.2 Flase Negative 誤判率測試 圖 21 為一段不包含回音的正常語音聲音 波形： 圖 21：不包含回音的語音聲音波形 將此段聲音波形分別輸入 LED VAD 過濾 後，其結果輸出波形如圖 22： 圖 22：不含回音的波形經過 LED VAD 過濾結 果 同樣將此段正常語音輸入 MET VAD 過 濾，其輸出結果如圖 23： 圖 23：不含回音的波形經過 MET VAD 過濾結 果 MET VAD 會預先紀錄使用者的說話音 量，因此並不容易將語音訊框誤刪，在正常溝 通狀況下，誤刪率約在 15%以下，並不會對溝 通造成太嚴重的影響。 4.3.3 Skype 通話測試 Skype 發生回音的機率不高，約有 10%的 機率無法完全消除回音。目前市面上電腦音效 卡均有內建回音消除 DSP (筆記型電腦的麥克 風與喇叭位置可預知，更容易預估回音在 acoustic path 所耗時間)，因此回音情況相當罕 見。但是一旦回音發生，則所有參與會談使用 者的通話品質都會受到影響。 表 4：實驗二結果 4.4 實驗三：Proximity Problem 的回音消除測 試 本實驗針對 Proximity Problem 這種狀況 下所產生的回音與雜音，測試 MET VAD 的過 濾能力。本實驗採用與 Skype 與自製的 VoIP 程式搭配 MET VAD 分別進行測試。測試時以 一對一會談，將兩部電腦距離拉近至 50 公分 以內。 4.4.1 測試結果- Skype 使用 Skype 通話時，當兩部電腦距離靠 近，互相收到對方喇叭發出的聲音時，當使用 者對著麥克風說話後 3 秒之內，即產生 Proximity Problem，造成持續不斷的雜音與回 音，其聲音波形如圖 24： 圖 24：Skype 通話時，Proximity Problem 所造成 的回音波形 由此證明，Skype 之回音消除機制雖能夠 克服大部分回音造成的干擾，但卻無法消除 Proximity Problem 產生的回音。 4.4.2 測試結果- MET VAD 相對的，若使用 MET VAD 過濾，則能夠 有效抑制 Proximity Problem 所產生的回音，即 使將電腦間距離靠近，也不至於發生回音，此 時聲音波形如圖 25： 圖 25：MET VAD 有效抑制 Proximity Problem 的結果 五、結論與未來研究方向 本研究分析許多造成現有回音消除機制 失效的原因，並指出其發生的狀況與時機，證 明在大型語音會談中要徹底消除回音極為困 難。因此本研究提出一種以最大語音能量紀錄 為基礎的語音動態偵測(VAD)演算法，根據回 音的特性，使用最少的運算成本，將回音減至 最低。本研究提出的 MET VAD 演算法，比傳 統的 VAD 演算法，更能有效的降低回音誤判 率，在實驗中，能夠將誤判率降低至 15%以 下，有效改善通話品質。若 MET VAD 與現有 之回音消除方法配合，將能夠達到互補的作 用，且針對 Skype 等軟體所無法克服之 Proximity Problem 所產生的回音，能夠藉由 MET VAD 有效抑制。 除了回音以外，MET VAD 同時能夠有效 發揮靜音抑制（Slience Suppression）的效果， 阻擋語音會談中不含語音內容的封包。根據實 驗，MET VAD 能有效阻擋 85%以上不含語音 的靜音封包，且將語音誤刪的機率低於 15%， 演算法 LED VAD WFD VAD MET VAD Skype % of False Negative >85% >90% <15% <10% % of False Positive >40% >30% <15% <5% 有效降低網路頻寬耗用而不影響通話品質。 大型語音會談的另一個影響品質的因素 是環境噪音，本研究未來將以環境噪音的消除 為主要研究目標。 六、參考文獻 [1] G. 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