随着最近的研究进展，深度学习模型已成为实时电信应用程序中声学回声取消（AEC）的有吸引力的选择。由于声学回声是音频质量差的主要来源之一，因此提出了各种各样的深层模型。但是，对良好回声取消质量的重要但经常忽略的要求是麦克风和远端信号的同步。通常，使用基于互相关的经典算法实现，对齐模块是具有已知设计限制的单独功能块。在我们的工作中，我们提出了一个基于内置自我注意的对准的深度学习体系结构，该架构能够处理不结盟的输入，从而改善了回声取消性能，同时简化了通信管道。此外，我们表明我们的方法可以在AEC挑战数据集中的真实记录上进行困难的延迟估计案例实现重大改进。
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