webrtc的AEC的matlab算法演示和转码

webrtc中的AEC算法的matlab解释和转码，我在别人的基础上完善了一下。注意附带的两个pcm数据是浮点+大端

% Partitioned block frequency domain adaptive filtering NLMS and
% standard time-domain sample-based NLMS
%near is micphone captured signal
fid=fopen（‘near.pcm‘ ‘rb‘）; % Load far end
ssin=fread（fidinf‘float32‘）;
fclose（fid）;
%far is speaker played music
fid=fopen（‘far.pcm‘ ‘rb‘）; % Load fnear end
rrin=fread（fidinf‘float32‘）;
fclose（fid）;

rand（‘state‘13）;
fs=16000;
mult=fs/8000;
if fs == 8000
cohRange = 2:3;
elseif fs==16000
cohRange = 2;
end

% Flags
NLPon=1; % NLP on
CNon=0; % Comfort noise on
PLTon=0; % Plotting on

M = 16; % Number of partitions
N = 64; % Partition length
L = M*N; % Filter length
if fs == 8000
    mufb = 0.6;
else
    mufb = 0.8;
end
VADtd=48;
alp = 0.15; % Power estimation factor
alc = 0.1; % Coherence estimation factor
beta = 0.9; % Plotting factor
%% Changed a little %%
step = 0.1875;%0.1875; % Downward step size
%%
if fs == 8000
    threshold=2e-6; % DTrob threshold
else
    %threshold=0.7e-6;
    threshold=1.5e-6;
end

if fs == 8000
    echoBandRange = ceil（300*2/fs*N）:floor（1800*2/fs*N）;
else
    echoBandRange = ceil（60*2/fs*N）:floor（1500*2/fs*N）;
end
suppState = 1;
transCtr = 0;

Nt=1;
vt=1;

ramp = 1.0003; % Upward ramp
rampd = 0.999; % Downward ramp
cvt = 20; % Subband VAD threshold;
nnthres = 20; % Noise threshold

shh=logspace（-1.3-2.2N+1）‘;
sh=[shh;flipud（shh（2:end-1））]; % Suppression profile

len=length（ssin）;
w=zeros（L1）; % Sample-based TD（time domain） NLMS
WFb=zeros（N+1M）; % Block-based FD（frequency domain） NLMS
WFbOld=zeros（N+1M）; % Block-based FD NLMS
YFb=zeros（N+1M）;
erfb=zeros（len1）;
erfb3=zeros（len1）;

ercn=zeros（len1）;
zm=zeros（N1）;
XFm=zeros（N+1M）;
YFm=zeros（N+1M）;
pn0=10*ones（N+11）;
pn=zeros（N+11）;
NN=len;
Nb=floor（NN/N）-M;
erifb=zeros（Nb+11）+0.1;
erifb3=zeros（Nb+11）+0.1;
ericn=zeros（Nb+11）+0.1;
dri=zeros（Nb+11）+0.1;
start=1;
xo=zeros（N1）;
do=xo;
eo=xo;

echoBands=zeros（Nb+11）;
cohxdAvg=zeros（Nb+11）;
cohxdSlow=zeros（Nb+1N+1）;
cohedSlow=zeros（Nb+1N+1）;
%overdriveM=zeros（Nb+1N+1）;
cohxdFastAvg=zeros（Nb+11）;
cohxdAvgBad=zeros（Nb+11）;
cohedAvg=zeros（Nb+11）;
cohedFastAvg=zeros（Nb+11）;
hnledAvg=zeros（Nb+11）;
hnlxdAvg=zeros（Nb+11）;
ovrdV=zeros（Nb+11）;
dIdxV=zeros（Nb+11）;
SLxV=zeros（Nb+11）;
hnlSortQV=zeros（Nb+11）;
hnlPrefAvgV=zeros（Nb+11）;
mutInfAvg=zeros（Nb+11）;
%overdrive=zeros（Nb+11）;
hnled = zeros（N+1 1）;
weight=zeros（N+11）;
hnlMax = zeros（N+1 1）;
hnl = zeros（N+1 1）;
overdrive = ones（1 N+1）;
xfwm=zeros（N+1M）;
dfm=zeros（N+1M）;
WFbD=ones（N+11）;

fbSupp = 0;
hnlLocalMin = 1;
cohxdLocalMin = 1;
hnlLocalMinV=zeros（Nb+11）;
cohxdLocalMinV=zeros（Nb+11）;
hnlMinV=zeros（Nb+11）;
dkEnV=zeros（Nb+11）;
ekEnV=zeros（Nb+11）;
ovrd = 2;
ovrdPos = floor（（N+1）/4）;
ovrdSm = 2;
hnlMin = 1;
minCtr = 0;
SeMin = 0;
SdMin = 0;
SeLocalAvg = 0;
SeMinSm = 0;
divergeFact = 1;
dIdx = 1;
hnlMinCtr = 0;
hnlNewMin = 0;
divergeState = 0;

Sy=ones（N+11）;
Sym=1e7*ones（N+11）;

wins=[0;sqrt（hanning（2*N-1））];
ubufn=zeros（2*N1）;
ebuf=zeros（2*N1）;
ebuf2=zeros（2*N1）;
ebuf4=zeros（2*N1）;
mbuf

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件    9632000  2018-04-10 01:57  webrtc_aec\far.pcm

     文件    9632000  2018-04-10 01:57  webrtc_aec\near.pcm

     文件      26468  2018-04-10 01:57  webrtc_aec\webrtc_aec.m

     目录          0  2018-10-12 16:27  webrtc_aec

----------- ---------  ---------- -----  ----

             19290468                    4