参考文献：WEIGHTED RECURSIVE LEAST SQUARE FILTER AND NEURAL NETWORKBASED RESIDUAL ECHO SUPPRESSION FOR THE AEC-CHALLENGE

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ft421N7iB/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=77c874a500ef21df351103560dada737

相关模型：https://modelscope.cn/models/iic/speech_dfsmn_aec_psm_16k/summary

模型整体框架：

（1）TDE 延时估计：基于广义互相关与相位变换（GCC-PHAT）的时间延迟补偿。

（2）Linear Filter 线性滤波器，进行回声信道估计：wRLS 加权递归最小二乘滤波器（频域），即，先对输入信号进行短时傅里叶变换，针对不同帧的相同频点进行RLS线性回声消除。

（3）NLP回声残差抑制网络进行mask的学习：Deep Feedforward Sequential MemoryNetwork (Deep-FSMN)； 深度前馈顺序记忆网络；输入：回声信号的估计Y，残差信号E，近端麦克风信号D（三个输入均是Fbank特征，维度是80）；输出：ISTFT（Mask*STFT(e)) 

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