隨著互聯(lián)嗍技術(shù)的快步旋展，在互聯(lián)削上傳播的數(shù)據(jù)類犁逐漸增多。視頻會(huì)議系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，^婁的溝通和交流，土蔓采用聽和髓曲種方式，語音的傳輸成為衡最視頻會(huì)議系統(tǒng)性能最重要的項(xiàng)指標(biāo)。同此，對(duì)視頻會(huì)議系統(tǒng)中的混音算法進(jìn)1717『究具有重要意義。

　　終端對(duì)卅音信號(hào)的處理必須解決的問題是多路的酐首數(shù)據(jù)怎樣在本地進(jìn)行混音以及播放。它會(huì)受到自身同步。延時(shí)，與視頻同步等多方的影響，在實(shí)際的應(yīng)用中，語音經(jīng)混合后對(duì)聲卡緩沖區(qū)的溢出是其最大的問題。

　　這里介紹種混音結(jié)構(gòu)，/A~ WJ改進(jìn)的混音算法。在混音的質(zhì)最、艘卓、滯山率、叫延及擴(kuò)展性方而和現(xiàn)有的混音算法進(jìn)行J比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法結(jié)音TA婁語音的特性，揪據(jù)小同場(chǎng)景的需求，在抑制混音溢IⅡ的同時(shí)，捉苛混音的質(zhì)最，降低時(shí)延，具有很好的實(shí)用潛力。

　　1、混音算法分析

　　聲音足由物體振動(dòng)所產(chǎn)生的一種壓力波。響度、音調(diào)和音色是聲音的三個(gè)上要特征。在自然界中，人耳聽見的語音來自四而八方聲音的疊加。對(duì)于視頻會(huì)議系統(tǒng)來說，需要將來自再處的語首數(shù)據(jù)在時(shí)域進(jìn)行混合。語音信號(hào)的抽樣及量化都放在聲卡芯片上。常用的聲卡為16位，帚化粘度多為16 bit.在眾多操作系統(tǒng)如Linux中，聲卡緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)類掣通常為.iLmed short，范圍在-32768-32767。多路混音后，幅值有可能超小聲卡可接受的范罔而造成聲音的失真。以上幾種常見的解決辦法。

　?。?）直接箝位法

　　混合后語音強(qiáng)度超出緩沖區(qū)數(shù)據(jù)類犁范同時(shí)，以最大情值來替代。這樣阿接筘位會(huì)造成訊音波形的人為削峰，在破壞語音信號(hào)特性的同叫會(huì)促使噪音的產(chǎn)生。

　?。?）均佰化混音

　　均值化混音在將異路講肯進(jìn)行疊加之后，并除以棍音的路數(shù)來保證混音后小溢出。但隨著混音路數(shù)的增加，在多個(gè)混音嫦小在同一時(shí)同發(fā)聲的情景時(shí)，來自任一方的講音信號(hào)將被多路均分，造成音最較小而小能辨識(shí)。

　?。?）對(duì)齊混音

　　可以說足均值混肯的孌型，這里上安分J強(qiáng)對(duì)齊和弱對(duì)齊。在強(qiáng)對(duì)齊中，對(duì)聲強(qiáng)較大的混音路給予較大的混音權(quán)重，原話音較大的滸音路得劃增蝎，缺點(diǎn)足淹沒r脯較小的H}音。弱對(duì)齊對(duì)聲強(qiáng)較小的混音路給予較大的混音權(quán)重。這樣首最較小的混音路酣得到放大，跳點(diǎn)足同時(shí)也放大Jr背景噪音。

　　以上算法雖然簡(jiǎn)單，但都存在鎰出榆刪及混音質(zhì)最方而的問題。下而介紹一種新掣改進(jìn)的混音方案及算法。

　　2、改進(jìn)的混音算法

　　在基于SIP的視頻會(huì)議系統(tǒng)中，根據(jù)信令分旋和媒體混合的小同，有多樣的構(gòu)成方式”2］。就媒體流混合方式來說，有集中式混合與終端混音之分。

　　這里設(shè)計(jì)如圖1的分布式混音模型，相比集中式混音，服務(wù)器端不進(jìn)行媒體流的處理，而只執(zhí)行會(huì)議系統(tǒng)的管理策略。終端接到分發(fā)過來的湃音數(shù)據(jù)，進(jìn)行解碼處理后，即開始混音。這種模式小混入終端自身出菠的湃首包，小受回聲的影l(fā)~。綜合來看，這樣的棍音系統(tǒng)復(fù)雜度適中，可減輕會(huì)議服務(wù)器的壓力。延時(shí)較集中式混音有減少，對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用的系統(tǒng)來說，性能的提升壓力很大。

　　圖1分布式混音模型

　　這里設(shè)計(jì)為面向中小企業(yè)及學(xué)校教學(xué)用視頻會(huì)議系統(tǒng)，參與人數(shù)在5 人以下。會(huì)議參與者共同發(fā)聲的可能性較小，強(qiáng)烈溢出的兒率也比較小。因?yàn)檎Z音信號(hào)具有短時(shí)的相關(guān)性，即這里所說的一個(gè)幀。這時(shí)間通常在10 ms 到30ms，里在設(shè)計(jì)混音算法時(shí)兼顧溢出及平滑處理，并且以語音幀為單位，算法流程如下

　　①初始化衰減因子f _see 為1;

　　②統(tǒng)一數(shù)據(jù)內(nèi)的信皂，包括最大峰值的絕對(duì)值，一幀內(nèi)的短時(shí)能最放過零率，

　　③將最大絕對(duì)峰值與i6 bin數(shù)揮寬度做比較，判斷是舌溢山。如果y她求出臺(tái)適的衰減罔r并更新（f see-Ma/sos，Max為最大喃值絕對(duì)值一s為最大絕對(duì)峰佰與日f一幀衰減田f的乘積），并鄺最新的最減岡r與本幀數(shù)據(jù)相乘，輸出劍聲卡緩沖，

　?、苋绻麤]有鎰帆，則根據(jù)短時(shí)能最和過零率的訓(xùn)算來動(dòng)態(tài)改變衰減因子。并用最新的衰減因子來輸出本幀數(shù)據(jù)到聲卡緩沖；

　?、葑x取下一幀，再次執(zhí)行第2步。

　　對(duì)溢出的判定，文獻(xiàn)【4］中所采用的衰減阿n±，對(duì)每幀的每個(gè)樣本和衰減岡J相乘。在常用的定點(diǎn)處理器中，較多的乘除法將會(huì)大吊消耗CPU的資源，帶來時(shí)延。隨意更改樣本問相對(duì)大小會(huì)導(dǎo)致混厶J語音的失真。這ltrXil按幀對(duì)研音信號(hào)進(jìn)行時(shí)城平}目處理，它小會(huì)d業(yè)語音的內(nèi)容。通過平滑處理， 幀的滑音信息按照比側(cè)縮小，語音特征參數(shù)

　　在樣本溢出并進(jìn)行衰減處理后，需要個(gè)機(jī)制來進(jìn)行有效補(bǔ)償。這里十^先衰減岡r進(jìn)行iH-化業(yè)理，將衰減岡ff see映射成320等分進(jìn)行運(yùn)算，用牲顰最ppp來表達(dá)，即f_se e-Tppn 20，ppp為320與f see相乘后鞭粘。由于在語音編解碼上采用r C17ci ~i女，A律抓擴(kuò)，增強(qiáng)對(duì)小信號(hào)的訛精度，對(duì)小信號(hào)的訓(xùn)節(jié)較J半富州。這里設(shè)置ppp的增減上下限為160到320。在睦剝混音的過程中，使卅肯處于小信號(hào)敏培的部位，避丌粗糙的大信號(hào)，調(diào)節(jié)至人耳舒適的范同。

　　歸一化的衰減岡r ppp的增減依押語音信號(hào)過零率的判斷，蚍及相鄰曲楨短時(shí)能最的比較。在第4步進(jìn)行動(dòng)忐衰減罔r的訓(xùn)算叫，參考第2步對(duì)語音人聲的短日-能最放過零率的榆刪。根杯文獻(xiàn)『7］中的經(jīng)驗(yàn)佰，取iO ms幀的語音過零率閩值為4。“i儐際榆刪的過零率莊4蚍E時(shí)，粗略判定其為許音信號(hào)幀，之后對(duì)相鄰語音信號(hào)幀進(jìn)行短叫能最的比較，”1卅H的短時(shí)能景縮小叫逐步增大衰減網(wǎng)f，”語音的短叫能帚增大叫逐步縮小衰減田Jf-，這種對(duì)衰減田j’的動(dòng)忐廢復(fù)，將增慢棍音后信號(hào)的收斂性及健壯性。

　　這里設(shè)計(jì)為而向中小企業(yè)及學(xué)校教學(xué)用視頻會(huì)議系統(tǒng)，參與人數(shù)在5人以下。會(huì)議參與青共同技聲的可能性較小，強(qiáng)烈滯出的兒率也比較小。岡為語音信號(hào)具有短時(shí)的相關(guān)性，時(shí)問通常在io ms到30 ms，即這里所隨的個(gè)幀。這里在設(shè)討混音算法叫兼顧鎰出發(fā)平柑處理，并且以語音幀為單位，算法‘流程如下：

　　3、嵌入式實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析

　　為了對(duì)比改進(jìn)的混音算法的性能，將寫好的混音算法放在視頻會(huì)議系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的嵌入式環(huán)境下來測(cè)試。該款處理器為TI 公司的DaVinci 系列片上系統(tǒng)DM6446-594 異構(gòu)雙核處理器。其中混音算法放在ARM 端運(yùn)行，該ARM 核為ARM9 系列，運(yùn)行頻率為297M。這里共采集3 路語音，一路為純背景噪音，一路為人聲，聲強(qiáng)靠近溢出位置，另一路為人聲，聲強(qiáng)適中。兩路人聲均采用較難區(qū)分的男聲。測(cè)試結(jié)果如圖2、圖3和圖4所示。

　　由混音后時(shí)域波形圖可見，圖2 為采用單純溢出衰減算法的混音過程。隨著混音過程的推進(jìn)音量逐漸減小。當(dāng)某一刻出現(xiàn)混音高峰時(shí)，造成極小的哀減因子，音量變得很小而不可恢復(fù)。圖3 為參考文獻(xiàn)［5］中采用的定步長(zhǎng)單增恢復(fù)衰減因子的方法，這種混音方式會(huì)使得音量一直維持在最大值附近，聲音刺耳，噪音強(qiáng)烈。它增加了下次混音的溢出兒率，增加了溢出檢測(cè)和新的哀減因子計(jì)算，消耗資源，帶來時(shí)延。圖4 為這里改進(jìn)的算法，采用按幀衰減，區(qū)別于文獻(xiàn)［5］的按樣本處理，減少了定點(diǎn)處理器的乘除法操作，提升了計(jì)算性能。其哀減因子采用歸一化細(xì)分，并設(shè)置上下限。采用短時(shí)能量及過零率來對(duì)人聲識(shí)別并動(dòng)態(tài)更新衰減因子。該混音效果聽起來平滑，噪音很小、無爆破音，混音后完全沒有溢出現(xiàn)象發(fā)生。

　　4、結(jié)語

　　這里提出了按語音信號(hào)特征，以語音幀為單位的衰減因子法解決混音溢出問題，在算法上進(jìn)行改進(jìn)，提升了溢出處理的性能。并且提出了用短時(shí)能量及短時(shí)過零率來對(duì)人聲語音進(jìn)行粗檢測(cè)及衰減后的補(bǔ)償恢復(fù)，提升了混音質(zhì)量。用戶可依據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)兩種算法進(jìn)行搭配選擇。通過在定點(diǎn)處理器ARM9上的實(shí)現(xiàn)以及結(jié)果分析證明，該算法的性能及效果較好。