AFE 声学前端算法框架

[English]

概述

智能语音设备需要在远场噪声环境中，仍具备出色的语音交互性能，声学前端 (Audio Front-End, AFE) 算法在构建此类语音用户界面 (Voice-User Interface, VUI) 时至关重要。乐鑫 AI 实验室自主研发了一套乐鑫 AFE 算法框架，可基于功能强大的 ESP32-S3 系列芯片进行声学前端处理，使用户获得高质量且稳定的音频数据，从而构建性能卓越且高性价比的智能语音产品。

名称

简介

AEC (Acoustic Echo Cancellation)

回声消除算法，最多支持双麦处理，能够有效的去除 mic 输入信号中的自身播放声音，从而可以在自身播放音乐的情况下很好的完成语音识别。

NS (Noise Suppression)

噪声抑制算法，支持单通道处理，能够对单通道音频中的非人声噪声进行抑制，尤其针对稳态噪声，具有很好的抑制效果。

BSS (Blind Source Separation)

盲信号分离算法，支持双通道处理，能够很好的将目标声源和其余干扰音进行盲源分离，从而提取出有用音频信号，保证了后级语音的质量。

MISO (Multi Input Single Output)

多输入单输出算法，支持双通道输入，单通道输出。用于在双麦场景，没有唤醒使能的情况下，选择信噪比高的一路音频输出。

VAD (Voice Activity Detection)

语音活动检测算法，支持实时输出当前帧的语音活动状态。

AGC (Automatic Gain Control)

自动增益控制算法，可以动态调整输出音频的幅值，当弱信号输入时，放大输出幅度；当输入信号达到一定强度时，压缩输出幅度。

WakeNet

基于神经网络的唤醒词模型，专为低功耗嵌入式 MCU 设计

使用场景

本节将介绍乐鑫 AFE 框架的两个典型使用场景。

语音识别场景

工作流程

overview

数据流

overview

  1. 使用 ESP_AFE_SR_HANDLE()，创建并初始化 AFE。注意， voice_communication_init 需配置为 false。

  2. 使用 feed()，输入音频数据。feed 内部会先进行 AEC 算法处理

  3. Feed 内部进行 BSS/NS 算法处理

  4. 使用 fetch()，获得经过处理过的单通道音频数据及相关信息。这里，fetch 内部可以进行 VAD 处理并检测唤醒词等动作，具体可通过 afe_config_t 结构体配置。

语音通话场景

工作流程

overview

数据流

overview

  1. 使用 ESP_AFE_VC_HANDLE()，创建并初始化 AFE。注意， voice_communication_init 需配置为 true。

  2. 使用 feed()，输入音频数据。feed 内部会先进行 AEC 算法处理

  3. Feed 内部进行 BSS/NS 算法处理。若为双麦，还将额外进行 MISO 算法处理。

  4. 使用 fetch()，获得经过处理过的单通道音频数据及相关信息。这里，可对输出数据进行 AGC 非线性放大，具体增益值可通过 afe_config_t 结构体配置。注意，若为双麦，则在进行 AGC 非线性放大前还会进行降噪处理。

备注

  1. afe_config_t 结构体中的 wakenet_init 和 voice_communication_init 不可同时配置为 true。

  2. feed() 和 fetch() 对用户可见，其他内部 BSS/NS/MISO 算法处理为 AFE 的内部独立任务，对用户不可见。

  3. AEC 算法处理在 feed() 中进行。

  4. 当 aec_init 配置为 false，BSS/NS 算法处理在 feed() 中进行。

选择 AFE Handle

目前，乐鑫 AFE 框架支持单麦和双麦配置，并允许对算法模块进行灵活配置。

  • 单麦配置：

    • 内部 Task 由 NS 算法模块处理

  • 双麦配置：

    • 内部 Task 由 BSS 算法模块处理

    • 此外，如用于语音通话场景（即 wakenet_init = false 且 voice_communication_init = true），则会再增加一个内部 Task 由 MISO 处理。

获取 AFE handle 的命令如下：

  • 语音识别场景

    esp_afe_sr_iface_t *afe_handle = &ESP_AFE_SR_HANDLE;

  • 语音通话场景

    esp_afe_sr_iface_t *afe_handle = &ESP_AFE_VC_HANDLE;

输入音频

目前，乐鑫 AFE 框架支持单麦和双麦配置，可根据 esp_afe_sr_iface_op_feed_t() 的输入音频情况，配置所需的音频通道数。

具体方式为： 配置 AFE_CONFIG_DEFAULT() 中的 pcm_config 结构体成员：

  • total_ch_num：总通道数

  • mic_num：麦克风通道数

  • ref_num：参考回路通道数

注意，在配置时有如下要求：

  1. total_ch_num = mic_num + ref_num

  2. ref_num = 0 或 ref_num = 1 （由于目前 AEC 仅只支持单回路）

在上述要求下，几种支持的配置组合如下：

total_ch_num=1, mic_num=1, ref_num=0
total_ch_num=2, mic_num=1, ref_num=1
total_ch_num=2, mic_num=2, ref_num=0
total_ch_num=3, mic_num=2, ref_num=1

AFE 单麦配置

  • 输入音频的 格式 为 16 KHz、16 bit、双通道（其中 1 个通道为 mic 数据，另 1 个通道为参考回路）。注意，若不需要 AEC 功能，则可只包含 1 个通道输入 mic 数据，而无需配置参考回路（即可配置 ref_num = 0）。

  • 根据用户配置的算法模块不同，输入音频的 帧长 将有所差异，具体可通过 get_feed_chunksize() 来获取需要的采样点数目（采样点数据类型为 int16）。

数据排布示意如下：

input data of single mic

AFE 双麦配置

  • 输入音频格式为 16 KHz、16 bit、三通道（其中 2 个通道为 mic 数据，另 1 个通道为参考回路）。注意，若不需要 AEC 功能，则可只包含 2 个通道 mic 数据，而无需配置参考回路（即可配置 ref_num = 0）。

  • 根据用户配置的算法模块不同，输入音频的 帧长 将有所差异，具体可通过 get_feed_chunksize() 来获取需要填充的数据量（即 get_feed_chunksize() * total_ch_num * sizeof(short)）。

数据排布示意如下：

input data of dual mic

输出音频

AFE 的输出音频为单通道数据：

  • 语音识别场景：在 WakeNet 开启的情况下，输出有目标人声的单通道数据

  • 语音通话场景：输出信噪比更高的单通道数据

使能唤醒词识别 WakeNet

在进行 AFE 声学前端处理时，用户可选择是否使能 WakeNet 进行唤醒词识别。

当用户在唤醒后需要进行其他操作，比如离线或在线语音识别，这时候可以暂停 WakeNet 的运行，从而减轻 CPU 的资源消耗。此时，仅需调用 disable_wakenet()，进入 Bypass 模式。

当后续应用结束后又可以调用 enable_wakenet() 再次使能 WakeNet。

ESP32-S3 芯片支持唤醒词切换。在 AFE 初始化完成后，ESP32-S3 芯片可允许用户通过 set_wakenet() 函数切换唤醒词。例如， set_wakenet(afe_data, “wn9_hilexin”) 切换到 “Hi Lexin” 唤醒词。有关如何配置多个唤醒词的详细介绍，请见 模型加载。

使能回声消除算法 AEC

AEC 的使用和 WakeNet 相似，用户可以根据自己的需求来停止或开启 AEC。

  • 停止 AEC

    afe->disable_aec(afe_data);

  • 开启 AEC

    afe->enable_aec(afe_data);

编程指南

定义 afe_handle 函数句柄

首先配置 afe_handle 函数句柄，后续才可以调用 afe 接口。具体配置方式如下：

  • 语音识别

    esp_afe_sr_iface_t *afe_handle = &ESP_AFE_SR_HANDLE;

  • 语音通话

    esp_afe_sr_iface_t *afe_handle = &ESP_AFE_VC_HANDLE;

配置 afe

配置 afe：

afe_config_t afe_config = AFE_CONFIG_DEFAULT();

其中，afe_config 中各算法模块的使能及其相应参数可以单独调整：

#define AFE_CONFIG_DEFAULT() { \
    // 配置是否使能 AEC
    .aec_init = true, \
    // 配置是否使能 BSS/NS
    .se_init = true, \
    // 配置是否使能 VAD（仅用于语音识别场景）
    .vad_init = true, \
    // 配置是否使能唤醒
    .wakenet_init = true, \
    // 配置是否使能语音通话（不可与 wakenet_init 同时使能）
    .voice_communication_init = false, \
    // 配置是否使能语音通话中 AGC
    .voice_communication_agc_init = false, \
    // 配置 AGC 的增益值（单位为 dB）
    .voice_communication_agc_gain = 15, \
    // 配置 VAD 检测的操作模式，越大越激进
    .vad_mode = VAD_MODE_3, \
    // 配置唤醒模型，详见下方描述
    .wakenet_model_name = NULL, \
    // 配置唤醒模式（对应为多少通道的唤醒，根据mic通道的数量选择）
    .wakenet_mode = DET_MODE_2CH_90, \
    // 配置 AFE 工作模式（SR_MODE_LOW_COST 或 SR_MODE_HIGH_PERF）
    .afe_mode = SR_MODE_LOW_COST, \
    // 配置运行 AFE 内部 BSS/NS/MISO 算法的 CPU 核
    .afe_perferred_core = 0, \
    // 配置运行 AFE 内部 BSS/NS/MISO 算法的 task 优先级
    .afe_perferred_priority = 5, \
    // 配置内部 ringbuf
    .afe_ringbuf_size = 50, \
    // 配置内存分配模式，详见下方描述
    .memory_alloc_mode = AFE_MEMORY_ALLOC_MORE_PSRAM, \
    // 配置音频线性放大 Level，详见下方描述
    .agc_mode = AFE_MN_PEAK_AGC_MODE_2, \
    // 配置音频总的通道数
    .pcm_config.total_ch_num = 3, \
    // 配置音频麦克风的通道数
    .pcm_config.mic_num = 2, \
    // 配置音频参考回路通道数
    .pcm_config.ref_num = 1, \
    // 配置NS算法的模式，NS_MODE_SSP为信号处理算法，NS_MODE_NET为基于网络的降噪算法
    .afe_ns_mode = NS_MODE_SSP, \
    // 降噪网络的模型名字，默认为"nsnet1"，一共两个版本:"nsnet1"和"nsnet2"
    .afe_ns_model_name = "nsnet1", \
}
  • wakenet_model_name ：配置唤醒模型。宏 AFE_CONFIG_DEFAULT() 中该值默认为 NULL。注意：

    • 在使用 idf.py menuconfig 选择了相应的唤醒模型后，在调用 create_from_config 之前，需要将此值配置为具体的模型名称，类型为字符串形式。有关唤醒模型的详细介绍，请见：模型加载 。

    • esp_srmodel_filter() 可用于获取模型名称。但若 idf.py menuconfig 中选择了多模型共存，则该函数将会随机返回一个模型名称。

  • afe_mode ：配置 AFE 工作模式：

    • SR_MODE_LOW_COST ：量化版本，占用资源较少。

    • SR_MODE_HIGH_PERF ：非量化版本，占用资源较多。

    详情可见 afe_sr_mode_t 。

  • memory_alloc_mode ：配置内存分配的模式：

    • AFE_MEMORY_ALLOC_MORE_INTERNAL ：更多从内部 ram 分配

    • AFE_MEMORY_ALLOC_INTERNAL_PSRAM_BALANCE ：部分从内部 ram 分配

    • AFE_MEMORY_ALLOC_MORE_PSRAM ：更多从外部 psram 分配

  • agc_mode ：配置音频线性放大的 level。注意，该配置仅适用语音识别场景下，且在唤醒使能时才生效。可配置四个值：

    • AFE_MN_PEAK_AGC_MODE_1 ：线性放大喂给后续 MultiNet 的音频，峰值处为 -5 dB。

    • AFE_MN_PEAK_AGC_MODE_2 ：线性放大喂给后续 MultiNet 的音频，峰值处为 -4 dB。

    • AFE_MN_PEAK_AGC_MODE_3 ：线性放大喂给后续 MultiNet 的音频，峰值处为 -3 dB。

    • AFE_MN_PEAK_NO_AGC ：不做线性放大

  • pcm_config ：根据 feed() 喂入的音频结构进行配置，该结构体有三个成员变量需要配置：

    • total_ch_num ：音频的总通道数

    • mic_num ：音频的麦克风通道数

    • ref_num ：音频的参考回路通道数

    在配置时有一定注意事项，详见 输入音频。

创建 afe_data

使用上一步配置好的 afe 语句创建函数句柄，使用函数为 esp_afe_sr_iface_op_create_from_config_t() 。

/**
* @brief Function to initialze a AFE_SR instance
*
* @param afe_config        The config of AFE_SR
* @returns Handle to the AFE_SR data
*/
typedef esp_afe_sr_data_t* (*esp_afe_sr_iface_op_create_from_config_t)(afe_config_t *afe_config);

feed 音频数据

在初始化 AFE 完成后，使用 feed() 函数，将音频数据输入到 AFE 模块中进行处理。输入音频的格式详见 输入音频 。

/**
* @brief Feed samples of an audio stream to the AFE_SR
*
* @Warning  The input data should be arranged in the format of channel interleaving.
*           The last channel is reference signal if it has reference data.
*
* @param afe   The AFE_SR object to query
*
* @param in    The input microphone signal, only support signed 16-bit @ 16 KHZ. The frame size can be queried by the
*              `get_feed_chunksize`.
* @return      The size of input
*/
typedef int (*esp_afe_sr_iface_op_feed_t)(esp_afe_sr_data_t *afe, const int16_t* in);

获取音频通道数

使用 get_total_channel_num() 函数获取需要传入 feed() 函数的音频总通道数，其返回值等于 AFE_CONFIG_DEFAULT() 中配置的 pcm_config.mic_num + pcm_config.ref_num 。

/**
* @brief Get the total channel number which be config
*
* @param afe   The AFE_SR object to query
* @return      The amount of total channels
*/
typedef int (*esp_afe_sr_iface_op_get_total_channel_num_t)(esp_afe_sr_data_t *afe);

fetch 音频数据

用户调用 fetch() 函数，获取经过处理过的单通道音频数据及相关信息。

fetch() 的数据采样点数目（采样点数据类型为 int16）可以通过 get_feed_chunksize() 获取。

/**
* @brief Get the amount of each channel samples per frame that need to be passed to the function
*
* Every speech enhancement AFE_SR processes a certain number of samples at the same time. This function
* can be used to query that amount. Note that the returned amount is in 16-bit samples, not in bytes.
*
* @param afe The AFE_SR object to query
* @return The amount of samples to feed the fetch function
*/
typedef int (*esp_afe_sr_iface_op_get_samp_chunksize_t)(esp_afe_sr_data_t *afe);

fetch() 的函数声明如下：

/**
* @brief fetch enhanced samples of an audio stream from the AFE_SR
*
* @Warning  The output is single channel data, no matter how many channels the input is.
*
* @param afe   The AFE_SR object to query
* @return      The result of output, please refer to the definition of `afe_fetch_result_t`. (The frame size of output audio can be queried by the `get_fetch_chunksize`.)
*/
typedef afe_fetch_result_t* (*esp_afe_sr_iface_op_fetch_t)(esp_afe_sr_data_t *afe);

其返回值为结构体指针，结构体定义如下：

/**
* @brief The result of fetch function
*/
typedef struct afe_fetch_result_t
{
    int16_t *data;                          // the data of audio.
    int data_size;                          // the size of data. The unit is byte.
    int wakeup_state;                       // the value is wakenet_state_t
    int wake_word_index;                    // if the wake word is detected. It will store the wake word index which start from 1.
    int vad_state;                          // the value is afe_vad_state_t
    int trigger_channel_id;                 // the channel index of output
    int wake_word_length;                   // the length of wake word. It's unit is the number of samples.
    int ret_value;                          // the return state of fetch function
    void* reserved;                         // reserved for future use
} afe_fetch_result_t;

资源消耗

有关本模型的资源消耗情况，请见 资源消耗。

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