AEC工作流程：

Near-End Voice                                       Far-End Voice

AEC block diagram 。Sin 為麥克風訊號，Rout and Rin 揚聲器訊號。 Sout為經過回升消除的訊號。

由上圖中可以得知AEC最基本需要HP、NLP、DTD及NLMS四個部份。

   HP：

Highpass Filter，高通濾波器。經由許多臨床實驗得知，我們人的耳朵對於大約300Hz以下的低頻訊號，將會聽不清楚，並感到吵雜不舒服，因此我們便在訊號輸入後先使用一個高通濾波器把低頻訊號過濾掉。

 DTD：

Double Talk Detector，近端語音偵測裝置。偵測是否雙方同時說話(Double Talk；DT)，當兩端皆有訊息輸入時，使NLMS中的回授功能終止；當只有遠端有訊號輸入（Single Talk；ST）時，回授路徑不變，使用原本的無限脈衝響應系統（IIR）。

 NLMS：

Normalized Least Mean Square，正規化最小平方誤差演算法。NLMS演算法是適應性濾波器消除聲學回音的方法之一，也是我們這次專題最主要的部份，其詳細演算方法容後再敘。

  NLP：

Non Linear Processor。NLP系統的主要運作原理，是把所要處理的訊號能量降低。我們將此機制加在回音消除系統之後，使消除後的訊號能利用此系統將其能量降得更低，增進消除效能。

 AEC實際工作流程：

我們已經知道各個工作區塊所司的功能之後，接下來讓我們來重新介紹聲學回音消除的實際工作流程。

遠端的聲音源我們視為原始訊號輸入。在 Fig. 03 的圖中，當原始訊號經過麥克風由Rin端輸入時，首先DTD系統會先偵測在近端是否有訊號輸入。

我們先考慮只有Single Talk的情形。當近端沒有輸入訊號時，遠端聲音源會流經NLMS進行回聲估測，當原始訊號由近端揚聲器傳出，經過反射，再由近端麥克風輸入時，會先經過一個 High Pass Filter 進行高通濾波，消除低頻雜訊。接下來這筆資料跟剛才由 NLMS 所預測的回音訊號相減，得到一組我們所想要的訊號。理想情況下，NLMS 所預測的回音訊號應該要與實際產生的回音訊號完全相同，亦即在相減之後應該可以把所有訊號消除，但是事實上我們並沒辦法得到如此完美的結果，對於某些頻率或是參雜有某些噪音的訊號，並不能符合 NLMS 的估計，消除回音的效果未必能如預期完美，因此我們藉由 NLP 系統，把 NLMS 消除後的訊號其能量降得更低，減低誤差，增進消除效能。而剛才由實際上與 NLMS 估計回音相減後的訊號，將藉由回授傳回 NLMS 系統，進而修正 NLMS 係數，改善回音消除效能。

而當有訊號經過近端麥克風，由 Sin 端輸入（亦即 Double Talk情形）時，DTD 區塊會先偵測得到，此時 DTD 將會使回授至 NLMS 的回授路徑截止，避免影響適應性濾波器的係數（詳細情形容後再敘），與 Single Talk 時情形相同的，聲音訊號藉由 NLMS、HP 及 NLP 達成回音消除，唯一不同的是消除後的訊號並不會經由回授傳入 NLMS 區塊，影響下一筆資料的回音估計。