回声消除AEC包含:   延时估计对齐+线性自适应滤波器+NLP(双讲检测.处理)+舒适噪声CNG 一.speex aec 1.没有NLP 2.只考虑实时DSP系统,即是没有延时对齐等 3.自适应滤波(MDF)使用双滤波器结构,自适应滤波器因子自动更新 二.webrtc aec 1.双讲检测没有,双讲时远端的声音会消没了 2.PBFDAF,固定自适应因子 0.6 3.抑制是使用相关性技术,近端误差,近端远端,由低频段相关性参数求出gain值 对于aec,webrtc主要依赖NLP,speex主要

可能标题没有说的太明白,这里先让大家看一下效果,以便让客官们了解小弟说的是什么... 看完效果后估计各位客官已经明白小弟说的是什么了吧,下面小弟就带大家看下代码 <style> .maxdiv div{ height:10px; width:20px; border:1px solid #000; float:left; margin:20px 2px 0px 5px; } </style> 1 <div class="maxdiv"> 2 <

Scratch的分辨率是480*360,因此把scratch文件转变为flash时,因影像和画质很差,把flash插入到ppt幻灯片后,影像和画质仍然得不到保证.经过不断摸索,这个问题终于得到解决,关键是像素问题的处理. 根据一般情况下:1像素=0.635/24厘米,在ppt中,以wps2016为例,插入flash,如图,选择scratch导出的flash文件,选中flash对象框,单击[属性]--[大小],设置: 宽度:12.7厘米,高度:9.51厘米 这个宽度和高度数据是经过这样计算的: 4

作者:范德成链接:https://www.zhihu.com/question/56251636/answer/157021710来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 偶自打四年前用上Sandisk Extreme CZ80 32GB以后,使用的高速U盘全是内置SSD主控的了.比较: 金士顿 DataTraveler G2 32GB(非SSD主控):读取15MB/s,写入5MB/s. 东芝隼 32GB(非SSD主控) 读取:20MB/s,写入:开头15M

距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和神经网络深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我

转载请标注原链接 https://www.cnblogs.com/xczyd/p/11127671.html Kris Kremo老先生(1951年出生,1970年第一次正式登台,截止2019年练习时长49年半)可以说是杂耍表演(英文为juggling,大致是抛接球.帽子之类物体的表演)界的传奇人物,但在中国还是完全没有名气. 但是如果提到“玩牛顿棺材板的男人”,恐怕知名度就要高上不少个数量级. B站上就有好些所谓“玩牛顿棺材板的男人”的表演视频: https://www.bilibili.co

一.问题产生 在C#和C++中有这样一个函数:void Sleep(int Timeout),可以让线程暂停指定的毫秒数. 但是我在win8下调用这个函数实现按照固定频率发送udp数据包时,会有一个问题.当Timeout<15ms左右是时,无论怎么减小Timeout,一秒钟发送的数据包和Timeout=15的时候基本上差不多,除非Timeout=0.[/(ㄒoㄒ)/~~]于是,我就开始考虑是不是millisecondsTimeout有个最小精度. 二.调查结果总结 windows不是实时系统,1

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb&

题目描述: 自己的提交: class Solution: def missingNumber(self, arr: List[int]) -> int: if len(arr) == 2: return arr[0] + (arr[1] - arr[0]) //2 if len(set(arr)) == 1: return arr[0] if arr[1]-arr[0] > 0: m = min(arr[1]-arr[0],arr[-1]-arr[-2]) else: m = max(arr[

部署YUM仓库 1.YUM概述 YUM(Yellow dog Updater Modified) 基于RPM包构建的软件更新机制 可以自动解决依赖关系 所有软件由集中的YUM软件仓库提供 2.主备安装源 软件仓库的提供方式 FTP服务: ftp://.... HTTP服务: http://..... 本地目录: file://.... RPM软件包的来源 CentOS发布的RPM包集合 第三方组织发布的RPM包集合 用户自定义的RPM包集合 3.构建CentOS 7软件仓库 RPM包来自Cent

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

一.一个典型的IP通信模型 二.Server2Server技术分类 Server2Server这块也是一个专门的领域,这里只简单分个类. 1.同一国家相同运营商之间: 同一运营商之间也有丢包,在铁通,鹏博士等运营商中尤甚.并且在晚高峰的时候表现更加突出. 2.同一国家不同运营商之间: 在很多时候,由于运营商之间的结算和有限带宽的问题.运营商之间的网络不稳定. 3.不同国家之间: 同一个国家都这么多问题,不同国家的问题回更复杂,在不同的国家要选择好的机房,实时选择实时监控.比如以下地方.以下地区,

[导语] 内存管理是C++最令人切齿痛恨的问题,也是C++最有争议的问题,C++高手从中获得了更好的性能,更大的自由,C++菜鸟的收获则是一遍一遍的检查代码和对C++的痛恨,但内存管理在C++中无处不在,内存泄漏几乎在每个C++程序中都会发生,因此要想成为C++高手,内存管理一关是必须要过的,除非放弃C++,转到Java或者.NET,他们的内存管理基本是自动的,当然你也放弃了自由和对内存的支配权,还放弃了C++超绝的性能.本期专题将从内存管理.内存泄漏.内存回收这三个方面来探讨C++内存管理问题

WebRTC 音视频开发 webrtc   Android IOS WebRTC 音视频开发总结(七八)-- 为什么WebRTC端到端监控很关键? 摘要: 本文主要介绍WebRTC端到端监控(我们翻译和整理的,译者:weizhenwei,校验:blacker),最早发表在[编风网] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). callstats是一家做实时通讯性能测阅读全文 posted @ 2016-07-

最近学习hadoop以及生态,顺便看到了这篇文章,总结的很到位,转载下. 我今天要讲这三个话题,一个是云计算,一个大数据,一个人工智能,我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提云计算.所以说感觉他们又相辅相成不可分割,如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系,所以有必要解释一下. 一.云计算最初是实现资源管理的灵活性 我们首先来说云计算,云计算最初的目

终于有人把云计算.大数据和人工智能讲明白了! https://mp.weixin.qq.com/s/MqBP0xziJO-lPm23Bjjh9w 很不错的文章把几个概念讲明白了...图片拷不过来...看原文 终于有人把云计算.大数据和人工智能讲明白了! 2018-03-29 刘超 51CTO官微 本文转载自刘超的通俗云计算微信公众号 今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系. 一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时

数据怎么送进编码器? 怎么从编码器取数据? 如何做流控? 在开始之前,我们先了解一下 MediaCodec 的基本知识. MediaCodec 基础 Developer 官网 上的描述已经很清楚了,下面简要总结一下. 首先是工作流程: 生产者不断把输入数据送进 codec,消费者则不断消费 codec 的输出数据. 接下来是调用流程: 选择编码器:根据 mimeType 和 colorFormat,以及是否为编码器,选择出一个 MediaCodecInfo: 创建编码器:MediaCodec.c

我从来不想在琐事上花功夫.就拿装系统来说,我感觉拿过来一个完全陌生的项目源码,看起来,都比装系统爽.我属于典型的逻辑思考男.喜欢畅游程序的海洋. 一直windows跑深度学习和tensorflow,有些项目源码是linux下的,不得已,需要安装linux系统. 初始选择的是ubuntu16.04,但是由于对双显示屏幕起的酷爱,最终又换成了ubuntu18.04,显示效果相较于ubuntu16.04高了n个层次.因为对集成显卡intel 630显卡的支持是在linux 14.5内核版本以后.而ub

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,

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