一、回声消除的代码逻辑
之前已经介绍了回音产生的原理和大体消除的流程，今天谈谈我们真正写代码逻辑的时候，如何处理回音消除算法。
第一，我们写音视频程序开发的时候，首先考虑的是架构设计，所以一般会设计成音频采集逻辑一个线程，音频播放逻辑一个线程，数据通信通过队列加锁的方式，这样处理上可以并行，并且代码看着更清晰，逻辑也简单，可以做到收发数据分离，但是在处理回音算法问题上就会出现或多或少的问题了。
因为大家都知道，我们做回声消除算法，涉及到mic采集和speaker播放的配合，需要采集信号和参考信号的同步，这里面就有一些技术门道了，那下面我们就探讨下，做回音消除处理，是在一个线程里面做，还是在两个线程里面处理比较好？先不说好坏，下面先来具体分析下利弊：
1、单线程实现采集和播放：
当收到对端的音频数据后，放到缓存队列A中，
(1) 从队列A中拿一个speaker数据D2做AEC的参考信号fe；
(2) 播放刚才从队列A中拿出的speaker数据D2，这个D2就是下次mic采集时候的回音；
(3) mic采集音频数据D1，D1里面有上次播放的回音数据D2；
(4) 做AEC(D1，D2，echo)；
从D1中消除D2；发送D1数据；
以上步骤每次做AEC的D1，D2整体时间基本很固定，相差无几，基本不会影响AEC算法内部的回音检测和学习收敛。
2、多线程实现采集和播放：
采集：
(1) mic采集音频数据D1;
(2) 从队列A中拿一个speaker数据D2作参考;
(3) 做AEC(D1，D2，echo)；
播放：
当收到对端的音频数据后，放到缓存队列A中，播放；
这样，做AEC的D1，D2的时间就跟你代码程序处理的好坏关系很大了，如果处理的不好，那每次时间就不是很固定，AEC算法内部有可能需要重新学习和收敛了。
二、应用算法
我最近基于webrtc的回音消除算法做了一个测试，内部对核算处理算法做了一些优化，目前这个算法可以应用到多种平台，像windows、linux、android、ios、arm平台都可以支持，大家可以看下，效果可以达到业界领先水平，基本上在很短时间内就可以完成回音收敛算法的学习。
项目地址 ：download.csdn.net/download/un...
里面包含测试程序和可执行文件，windows平台和linux平台的我都已经编译好了，大家可以测试看下效果，接口调用也比较简单，如果需要商用的话可以跟我联系，或者有技术问题想要沟通、交流的也非常欢迎。
如果需要技术问题沟通、技术交流讨论、业务合作也非常欢迎。
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