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。
2021-10-23 19:21:53
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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
2021-10-12 15:59:26
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（5）ESN网络的训练
ESN的训练过程就是根据给定的训练样本确定系数输出连接权矩阵Wout的过程。
为了简单起见，这里假定Wback为0，同时输入到输出以及输出到输出连接权也假定为0，回声状态网络的训练过程可以分为两个阶段：采样阶段和权值计算阶段。
2021-10-07 17:01:40
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刚完成一个语音相关的项目，简单的总结了一下webrtc回声消除的原理，以及时间延时估算方法，希望对大家有所帮助。
2021-09-30 15:18:10
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