语音通话、语聊房、互动播客等一批实时互动场景越来越多，同时用户对音质和体验也提出了更高的要求。要想在不同场景下都获得优秀的音频体验，也对音频前端算法提出了更高的要求。我们曾通过文章简要分享过其中的技术知识。本次直播，我们将介绍声网SDK在回声消除以及信号降噪上的一些优化实践，以及取得的改进成果，特别是如何通过大规模的数据测试来验证算法的改进效果。

议题 ： 实时场景下的回声消除、信号降噪算法优化实践

主讲人： 姚斯强 声网Agora 音频体验高级工程师

姚斯强，本科毕业于复旦大学电子工程系，硕士毕业于上海交通大学电路与系统专业。先后在美国国家仪器及DTS Inc.从事基础信号处理，工程数值计算以及语音信号处理的研发工作。2014年加入声网Agora担任音频体验高级工程师，主要负责盲源分离，麦克风阵列，回声消除以及噪声抑制等算法的研发以及落地工作。

演讲内容简介：

随着语音通信技术的普及，逐渐诞生了越来越多的应用场景需求以及对通话质量越来越高的要求。而这里面的场景既包括不同的声学环境，也包括不同的设备以及运行于其上的系统。在各种不同环境下都能得到优秀的音频通话体验也对音频前端算法提出了更高的要求，特别是鲁棒性以及普适性上的提升。本次直播，我们将介绍声网SDK在回声消除以及信号降噪上的一些优化实践，以及取得的改进成果，特别是如何通过大规模的数据测试来验证算法的改进效果。

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