近年来,随着人工智能技术的不断发展,语音交互成为了最方便快捷的人机交互方式,智能音箱则逐渐成为人们日常主要的人机交互对象。语音交互质量的好坏是决定人机交互体验质量的关键,其中声学回声能够严重影响待识别语音指令的质量,从而降低语音唤醒与语音识别结果的判别。因此,智能音箱环境下的回声消除已成为人工智能领域的研究热点。论文主要的研究内容是针对传统声学回声消除算法对目标语音信号的失真性和复杂性等问题,提出基于智能音箱环境下回声消除算法,主要的研究内容如下:首先,论文在对回声消除基础理论与基本算法分析研究的基础上,详细阐述了几种传统的单通道回声消除算法,并介绍了回声消除性能评价准则。其次,考虑到智能音箱中声学回声消除算法复杂性与麦克风数量成正比,容易超过可用的计算资源,论文改进了相对回声传递函数的多通道回声估计算法,利用多通道间的空间结构来估计回声,从而使计算量减少。在此基础上,结合广义旁瓣抵消波束形成技术提出了麦克风阵列快速回声消除算法,以获得具有较高信源失真率和可懂度的目标语音信号。然后,针对智能音箱中回声消除鲁棒性差的问题,论文提出一种基于双向长短时记忆神经网络的联合去除回声和噪声的算法。该算法不再需要单独的双端检测器、噪声抑制器和残留回声抑制模块,有效避免了双端检测器检测不准确的问题,联合去除回声和噪声可以较好的保留原始语音信号的频域信息,提高了非线性回声和非平稳噪声的实际情况下语音可懂度。仿真实验结果进一步验证了该算法的有效性。最后,考虑到麦克风硬件拾音性能对于语音前端算法(如回声消除、声源定位、语音增强等)、语音唤醒与识别等核心功能模块也起着重要的作用,关乎智能音箱的交互质量,论文搭建了基于麦克风阵列的智能音箱拾音性能测试平台,提出了测试指标与测试算法。试验证明,该平台可以快速给出测试结论,提高了测试结果的准确性,并降低了测试的难度,为回声消除算法等后续算法提供了较好的硬件支撑。