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手機麥克風回音消除的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊學銳,晏超,劉雪松寫的 Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發 可以從中找到所需的評價。
另外網站回音消除的價格推薦- 2022年6月| 比價比個夠BigGo也說明：Thronmax X1 網路攝影機公司貨內置降噪雙麥克風回音消除自動弱光校正電腦視訊直播 ... 台南【MIKO米可手機館】紅米Redmi Buds3 真無線藍芽耳機高解析度音質清晰通話 ...
國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 王昭男所指導 葉庭宏的 雙麥克風可適性抗噪系統於通訊環境改善之應用 （2017），提出手機麥克風回音消除關鍵因素是什麼，來自於遠端會議、通訊、抗噪處理、濾波器、麥克風陣列、訊號處理。
而第二篇論文逢甲大學 電子工程學系 陳冠宏所指導 翁國原的 適用於內耳式高傳真耳機之主動抗噪晶片設計 （2013），提出因為有 主動式抗噪、正規化最小均方、適應性濾波器的重點而找出了 手機麥克風回音消除的解答。
最後網站過濾Google Meet 視訊通話中的噪音- 電腦則補充：Meet 可去除背景噪音，例如打字聲、關門聲、聊天室中的回音或附近施工現場發出的聲響。 ... 在Pixel 手機上，降噪功能是裝置的功能(而非雲端式功能)，而且在個人Google ...
Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發
為了解決手機麥克風回音消除 的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：
☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度
學習技術帶來的福利。 本書特色 ✪語音前端處理，語音辨識 ✪語者自動分段標記演算法原理 ✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 ✪前端演算法完整介紹 ✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 ✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 ✪形成語音演算法SDK ✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK
雙麥克風可適性抗噪系統於通訊環境改善之應用
為了解決手機麥克風回音消除 的問題，作者葉庭宏 這樣論述：
本文提出一種雙麥克風方法，以麥克風陣列(Microphone Array)理論為基礎，發展出一種可套用在通訊用麥克風設備上的系統，主要目的為消除環境噪音以及喇叭因為時間延遲而傳來的回音(來自近端或遠端)，進而創造一個更舒適的通訊環境，並使用最小均方誤差濾波器(Least Mean Squares filter)、正規化最小均方誤差濾波器(Normalize Least Mean Squares filter)、回歸最小平方法濾波器(Recursive Least Square filter)三種常見的濾波方式，以找到最適合的參數與演算方式讓抗噪效果最佳化。為了解本文方法之優劣,文中將與單麥克
風方法進行結果的比較。 在抗噪系統中，濾波器的運作方式主要是透過兩段有相關性的訊號進行比對，找出並消除其中的雜訊部分，而訊號間的相關性越大，則越能準確的找出其中的雜訊部分。相較於單麥克風方法，雙麥克風方法用以比較的兩段訊號由於處在同樣的空間且時間相差極短，因此相關性較大，能更有效的找出雜訊並消除。 本研究預設的情境是遠端會議進行的情況下，在溝通時，有時會出現雙方同時講話的情況，此時麥克風會收到除了近端聲音之外，還有遠端自通訊設備的喇叭傳來的對話聲音，傳遞之後遠端會接收到近端的訊號以及自己的回音，夾雜在一起使得訊號模糊，進而使溝通無法順利進行，本文將這種狀況稱為"雙向溝通(Double Ta
lk)造成的通訊干擾"，研究的雙麥克風裝置就是用以解決這類問題。 由實驗結果可以證實雙麥克風方法在處理通話方面有較好的結果，不論是單向溝通或是雙向溝通，在經由雙麥克風系統處理後都可以有效的抗噪。
適用於內耳式高傳真耳機之主動抗噪晶片設計
為了解決手機麥克風回音消除 的問題，作者翁國原 這樣論述：
本論文實現適用於內耳式高傳真耳機之主動抗噪晶片設計，分別採用NLMS(Normalization Least Mean Square)及LMS演算法，在架構上分別為管線化運算ANC_a與循序輸入式ANC_b兩種架構。兩種架構均為改良雙麥克風前饋式架構，分別於改良演算法運算以及加入P(z)和S(z)參數等方式，完成單麥克風主動式抗噪設計。演算法設計上可節省麥克風硬體上的成本。硬體架構部分，我們在適應性濾波架構中加入管線化架構，加快迭帶(iterative)運算速度，降低運算時間，達到即時運算效能；並設計客製化記憶體存取大量的運算資料，以FPGA(Field-Programmable Gate
Array)驗證噪音消除效果。而在晶片設計，採用Power Optimization ，使用RTL Power Optimization和Gate-level Power Optimization技術，以降低晶片功率消耗。由實驗得知，本論文利用抗噪演算法分別設計ANC_a與ANC_b架構，ANC_a架構針對100 ~ 300 Hz噪音有效消除，最大可在175 Hz噪音消除10 dB。ANC_b架構可針對325~875 Hz噪音有效消除，最大可在480 Hz噪音消除18 dB ; 並在Core Power上，可有效降低2.5％功率消耗。藉由採用標準Cell-based設計流程，使用TSMC90n
m製程，完成ANC_a晶片以及ANC_b晶片。此ANC_a晶片最高運算頻率可達87.2 MHz；ANC_b晶片最高運算頻率可達57.6 MHz。由以上結果得知，本論文所提出的適用於內耳式高傳真耳機之主動抗噪晶片設計，經由演算法以及硬體架構改良，可針對外部噪音能有效消除。