あるオーディオストリームを別のオーディオストリームから「差し引く」

私は長い間ソフトウェアエンジニアですが、信号/オーディオ処理の経験はほとんどありません。私は、オーディオコンポーネントの1つにあるユースケースを介して信号処理について学びたいと思っています。注：これは私にとって単なる学習課題です...最終結果が役立つことは優先事項ではありません。

（スピーカーを介して）オーディオを生成するコンポーネント（A）があります。別のコンポーネント（B）があり、そのオーディオを（単純なマイクを介して）記録します。

私がやりたいのは、Aを使用してBのオーディオを録音することです。次に、可能であれば、2つのストリームを比較します。目標は、ストリームAに存在していたオーディオを削除することです-録音中に存在していた周囲の条件を残します-完全に削除することは不可能だと理解しています。

フェーズとマグニチュードの問題があることを理解しています。また、AからBを「引く」という単純な問題ではないことも理解しています。つまり、私の仮定では、AからAを引くことができます。

問題への取り組み方を知りたい。繰り返しますが、これは私にとって学習経験です（締め切りはありません）。最初から始めようと思っています。

アドバイス/提案は大歓迎です。

このセットアップは、システム識別問題といくつかの類似点を共有しています。ここで、は伝達関数を推定するLTIシステムの入力であり、は出力です。そして「周囲の音」は付加的なノイズです。LTIの仮定は、コンバーター/アンプ/トランスデューサーが適切な品質であるという条件で妥当です。$A$$B$

したがって、手順は次のようになります。

• システム同定手法を使用して、と間の平均二乗誤差を最小化するFIRフィルターを見つけます。ここでは最適ではないかもしれない簡単な方法は、と相互相関をの自己相関で除算です。説明はこちら。制限は、長時間の録音ではうまく機能しないことです（短いセグメントで推定を計算して平均化する方がよい場合があります）。また、音楽は、システムに送信して応答を推定するのに最適な「プローブ」信号ではありません。$\hat{h}$$\hat{h} \star A$$B$$A$$B$$A$
• これで、使用することができマイクロフォンによって「聞いた」と元の信号Aの推定値としてのからそれを減算周囲の音を取得します。$\hat{h} \star A$$B$

私はミュージッククリップを使用してこれを撮影しました（A）、リバーブとわずかなアンプモデルを適用して部屋のスピーカーをシミュレートし、猫のオーディオサンプルを混合して（B）を取得し、次に（ A、B）ペア、次にフィルター処理されたAをBから減算します。これはいくつかの結果を示していますが、より良いFIR推定手法がここで役立つ場合があります。（計算を高速化するために、推定IRを最初の5000サンプルに切り捨てたことに注意してください）。

これを適応的に行うためのアルゴリズム（LMSなど）があることに注意してください。これは、と場合、問題により適している可能性があります。$A$$B$がオフラインではなくリアルタイムで処理される。このようなアルゴリズムは、電気通信で使用されるエコーキャンセレーションシステムの基礎を形成します。

正確なアンビエントサウンドを出力できない問題は次のとおりです。

（a）音量差（b）時間遅延による位相差。

したがって、全体としてBによって記録された信号は次のようになります（部屋がLTIシステムとして動作する場合） $y_B[n]=\sum_{k=0}^{p}\alpha_k x_A[n-k]+x_{amb}[n])=(x*h)[n]+x_{amb}[n]$、 どこ $h[n]=\alpha_n$部屋のインパルス応答。ここに$x_{amb}[n]$Bの位置での周囲信号です。さて、$z[n]=x_A[n]-y_B[n]$ あなたが持っていることがわかります $z[n]\neq x_{amb}[n]$、ただし室内インパルス応答またはその推定値が不明な場合。洞察を得るために、減算を行って、結果の信号のスペクトログラムを確認し、周囲の信号およびAのみの信号のスペクトログラムと比較することで、先に進むことができます。

もう1つの方法は、マイクをAの近くに配置して、部屋のインパルス応答の影響を最小限に抑えることです。このような手法は、周囲のノイズを除去するノイズキャンセルヘッドホンで使用されます。 http://en.wikipedia.org/wiki/Noise-cancelling_headphonese。

それは「音響エコーキャンセル」の標準的なケースのように聞こえます。多くの特許、研究論文、学術論文がこのトピックに存在します（1967年から、MM Sondhiの論文「適応音響エコーキャンセラー」で信じています）。

簡単な概要はこちらhttp://supportdocs.polycom.com/PolycomService/support/global/documents/support/technical/products/voice/vortex_choose_acoustic_echo_canceller.pdfです。

これはトピックhttp://www.amazon.com/Advances-Network-Acoustic-Cancellation-Processing/dp/3540417214に関するまともな本です