在日常的音频采集中经常会混入扬声器播放的声音，有些硬件会支持回声消除，有些则需要自己处理，本文件是Android端使用WebRTC的回声消除模块，去除录入音频的远端音频的示例

宇宙学的相变（CPT），例如大统一理论（GUT）和电弱（EW）的相变，在粒子物理学和宇宙学中均起着重要作用。 在这封信中，我们建议通过检测通过宇宙微波背景（CMB）的相变过程中产生的重力波（GWs）来探测一阶CPT。 如果在通货膨胀时代左右发生，则一阶CPT可能会由于气泡动力学而产生低频GW，从而在CMB上留下印记。 与由真空波动引起的几乎尺度不变的原始GW相比，这些气泡产生的GW是尺度相关的，并且具有非平凡的B型光谱。 如果从充气管中分离出来，则在充气过程中的EWPT可以作为再加热后探针的探针，在该探针中可以通过EW重结晶（EWBG）产生重子不对称性。 因此，CMB提供了一种潜在的方法来测试EWBG的可行性，与对撞机测量希格斯电势和直接检测EWPT期间产生的GW的补充。

android-webrtc-aecm 基于WebRTC AECM算法的Android声学回声消除 基于存储库的存储库。 它包含一些错误修复和代码改进。 JNI包装器进行了一些重构，并清除了异常。 还配置了项目以支持x64体系结构，现在它支持以下ABI：armeabi-v7a，arm64-v8a，x86，x86_64。

MATLAB实现回声信号的合成与回声消除

 摘要：介绍了一种用于IP电话中的自适应回声消除器，采用归一化最小二乘（NLMS）自适应滤波器实现，包括语音模式检测器和粗略时延估计器。最后以TI公司的TMS320C5402DSP芯片为平台，实现了该回声消除器，还对关键代码进行了分析。    关键词：回声消除，自适应滤波，NLMS，DSP1　在VoIP中采用回声消除技术的必要性　　与传统的PSTN网络采用电路交换技术不同，IP电话采用的是分组交换技术，充分利用Internet来传输语音数据，使得价格大大降低，从而取得了长足的发展。但是IP电话也存在一些弊端，比如语言质量比较差，导致这一弊端的因素很多，其中主要的因素就是网络延时和算法延时，这主

matlab消除回声的代码[目录] 概述 Nelly是一个软件包，用于从时域太赫兹（THz）光谱（TDS）和时间分辨THz光谱（TRTS）数据中数值提取材料的复数折射率。 通常，通过对材料进行以下几种假设之一来提取折射率（例如，假设仅吸收作用于信号）。 这些假设限制了结果的准确性，并限制了对某些类型样本的分析。 另一方面， Nelly不需要任何这些假设，并且可以准确地处理来自各种样本几何形状的数据。 TDS和TRTS数据集通常包含两个测量值：（1）已通过样品的THz脉冲，以及（2）已通过已知参考的太赫兹脉冲。 下图描绘了这种常规设置，其中THz脉冲穿过层状参考物（在其中所有层都得到了很好的表征），并且样品通过了包含我们要测量其折射率的层。 这些测量的一般原理是，我们可以将样品和参考脉冲之间的差异与未知折射率相关联。 具体来说，我们可以对脉冲进行傅立叶变换，并观察每个光谱成分在通过样品时（与参考值相比）的幅度和相位如何变化。 我们可以将其表示为传递函数$ \ frac {\ tilde {E} {s}} {\ tilde {E} {r}}（\ omega）$，即样本与参考的复杂比率。 幅

改进的nlms算法在回声消除系统中的应用

该APP 用于 android 双向语音测试 opus 编码，支持FEC

FM1288用于对语音进行音频降噪和回声消除，同时具有增益调节和均衡控制功能。此压缩包包含FM1288数据手册、配置指导和原理图；还配有调试软件

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.