基于DTLC-AEC與DTLN的輕量級實時語音增強系統設計與實現

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1. 引言

在當今的互聯網通信時代，實時語音通信已成為人們日常生活中不可或缺的一部分。然而，語音通信質量常常受到回聲、背景噪聲等因素的嚴重影響。為了解決這些問題，我們需要高效的語音增強技術。本文將詳細介紹如何將DTLC-AEC（深度學習回聲消除）模型與DTLN（深度學習降噪）模型相結合，并通過量化剪枝技術將兩個模型的總大小壓縮至2MB以內，實現高效的實時語音增強系統。

2. 系統架構概述

2.1 整體設計思路

我們的語音增強系統采用級聯結構，首先使用DTLC-AEC模型消除回聲，然后通過DTLN模型抑制背景噪聲。這種順序處理方式符合聲學信號處理的基本原理，因為回聲通常比環境噪聲具有更高的能量和更明顯的特征。

系統輸入為帶噪語音信號，輸出為增強后的語音信號。整個處理流程如下：

1. 音頻輸入采集
2. 預處理（分幀、加窗等）
3. DTLC-AEC回聲消除
4. DTLN噪聲抑制
5. 后處理（重疊相加等）
6. 增強音頻輸出

2.2 模型選擇依據