AEC（回声消除）延时估计

webrtc aec3 中采用了时域nlms算法进行延迟估计，滤波器能量最大的点对应着延迟值。为了降低计算量，降采样到4k进行处理，使用了5个滤波器，每个滤波器长度512点，相邻滤波器中间有128点交叠，最大可估计的延时为：

delay_s=（512∗5−128∗4）/4000=0.512sdelay\_s=（512*5-128*4）/ 4000 = 0.512sdelay_s=（512∗5−128∗4）/4000=0.512s

开始看的时候感觉分块比较麻烦，还有重叠增加计算量，为什么不使用一个2048点的滤波器进行延时估计代替5个分块的滤波器？为了解答疑惑，进行了仿真对比，发现分块和交叠都是有作用的，再次感慨webrtc具有好多工程技巧，每次看都有收获。

滤波器分块对比

仿真构造延时依次为30，60和100点的数据，对比4个256点分块滤波器和1个1024长滤波器的滤波器收敛效果，结果如下：

可以看出延时发生改变时分块滤波器重新收敛的速度更快。

滤波器重叠对比

仿真了不同延时，是否重叠时滤波器的估计效果，发现作用有两点：

1）加快收敛，相互交叠的滤波器谁先收敛使用谁的。

2）当滤波器延迟值比较大的时候，尾部的滤波器估计相对不准确。

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