实时语音聊天程序，能够一对一进行语音聊天，语音数据通过服务器转发。项目采用了Speex库进行音频压缩和回声消除。数据传输量小，音效好。

由于刚完成一个项目，对项目过程是的噪声抑制、回声消除方案进行一个简单的总结，希望对后续开发人员有所帮助。

ti 基于 定点dsp的 lms 回声消除算法，很有用的

对于音频信号的几类普遍噪声的消除，以及怎么产生噪声和回声及其消除

在对语音通话中回声产生的机理进行分析的基础上, 研究了回声消除的原理。介绍了FM2010芯片的主要技术特点，并通过设计电路，结合QQ软件进行实验，运用FM2010芯片实现了回声的消除。实验结果证明了设计的实用性。

美国富迪FM2010回声消除芯片资料，美国富迪FM2010回声消除芯片资料

介绍了稀疏路径回声消除PNLMS、MPNLMS、IPNLMS和MIPNLMS的几种自适应滤波算法，并进行了Matlab的仿真比较。仿真结果表明，PNLMS的初始收敛速度优于NLMS，但当脉冲响应变得密集后性能明显下降，甚至不如NLMS。IPNLMS将NLMS与PNLMS结合，从而无论脉冲响应稀疏或是非稀疏，它都有较好的收敛速度。MPNLMS和MIPNLMS对PNLMS在权系数的分配上引入了对数函数，在相同条件下，使其收敛速度得到提高，但随着脉冲响应变得密集，MPNLMS的收敛速度有所下降，而MIPNLMS保持了最快的收敛速度。

利用speex消除回声，vs2015可编译通过，并提供PCM文件测试。个人感觉效果比webrtc要好。 算法原理： 　　Speex的AEC是以NLMS(Normalized Least Mean Square)为基础，用MDF(multidelay block frequency domain)频域实现，最终推导出最优步长估计：残余回声与误差之比。最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比。 只有改与泄露系数相关部分的代码，才是对效果影响最大的地方，因为根据泄露系数，最终会估计出滤波器的最优步长。

基于NNAEC-神经网络的声学回声消除：基于NNAEC-神经网络的声学回声消除

这个工具是用来在线调杰理通话参数的，里面有个调通话的数据手册，超级方便。有需要的自行下载。哈哈哈哈哈哈哈哈