轻量混合框架用于声学回声消除与抑制

该研究提出一种用于声学回声消除（AEC）与抑制的轻量级混合框架，结合深度学习与自适应滤波。框架采用多输出神经网络，联合更新滤波器参数并进行后处理；引入可学习的归一化最小均方（NLMS）滤波器变体，包含可变步长与可变过渡因子。为保证训练稳定，研究采用约束递归训练策略，并对滤波器输出施加上界约束。目前报道仅涉及该框架的方法设计，未见实验结果或后续进展。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。