Noise suppression,就是大家说的降噪.这种降噪是把人声和非人声区分开来,把非人声当成噪声. 一段包含人声和噪声的音频经过该模块处理,从理论上讲,只剩下人声了. webrtc的NS在业内还是赫赫有名的,通过实际对比测试,我们发现webrtc的降噪的确是性能和稳定性 都要高于同类开源算法. webrtc的ns原理是这样的:把启动前50帧的数据拿来构建噪声模型,把启动前200帧的信号强度用来计 算归一化的频谱差值计算.根据这两个模型使用概率目的函数来计算出每帧的信噪比并区分出噪声和声音

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可

webrtc的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块: 回声时延估计 NLMS(归一化最小均方自适应算法) NLP(非线性滤波) CNG(舒适噪声产生) 回声时延估计 这张图很多东西可以无视,我们重点看T0,T1,T2三项. T0代表着声音从扬声器传到麦克风的时间,这个时间可以忽略,因为一般来说话筒和扬声器之间距离不会太远,考虑到声音340米每秒的速度,这个时间都不会超过1毫秒. T1代表远处传到你这来的声音,这个声音被传递到回声消除远端接口(WebRtcAec_BufferF

前几天无意间看到一个项目rnnoise. 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法. 采用的是 GRU/LSTM 模型. 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集. 不过基本可以断定他采用的数据集里,肯定有urbansound8k. urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作

近期比较忙, 抽空出来5.1开源献礼. 但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. <<语音增强-理论与实践>> 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE. 资料见: <<Speech enhancement using a minimum  mean-square error log-spectral amplitude estimator.>> -----Ephraim, Y. and Malah, D. (1985) 之前也是

背景调研   随着AI渗透到各行各业,人们对语音的需求也越来越大,最近一两年,各种AI音频设备如雨后春笋般冒出.各种智能AI设备的推出,意味者市场对低成本的音频采集设备越来越多.针对这种情况,我们开发出了一整套专门负责采集音频信号的解决方案.该解决方案有着什么特点呢? 方案介绍   这个解决方案和传统的解决方案有很大区别.主要表现以下几个方面: 低成本:该解决方案使用的是一颗单芯片就可以搞定,外围器件极少,因此成本可以控制的非常低. 高灵敏度:该方案可以支持高达10米的远场信号采集,并支持搞到采

背景调研   随着AI渗透到各行各业,人们对语音的需求也越来越大,最近一两年,各种AI音频设备如雨后春笋般冒出.各种智能AI设备的推出,意味者市场对低成本的音频采集设备越来越多.针对这种情况,我们开发出了一整套专门负责采集音频信号的解决方案.该解决方案有着什么特点呢? 方案介绍   这个解决方案和传统的解决方案有很大区别.主要表现以下几个方面: 低成本:该解决方案使用的是一颗单芯片就可以搞定,外围器件极少,因此成本可以控制的非常低. 高灵敏度:该方案可以支持高达10米的远场信号采集,并支持搞到采

WebRTC提供一套音频处理引擎, 包含以下算法: AGC自动增益控制(Automatic Gain Control) ANS噪音抑制(Automatic Noise Suppression) AEC是声学回声消除(Acoustic Echo Canceller for Mobile) VAD是静音检测(Voice Activity Detection) 这是一套非常经典,以及值得细细品阅学习的音频算法资源. 在前面分享的博文,也有提及音频相关知识点. 一些算法优化的知识点,由于历史的原因, W

处理器图像: 处理后图像: 代码: from PIL import Image image = Image.open('4.jpg') image = image.convert('L') image.show() import numpy as np image = np.asarray(image) image = (image > 135) * 255 image = Image.fromarray(image).convert('RGB') image.show() image.save

文章主要介绍噪声消除,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help -------------------------------------------- RTC中声音处理是个很麻烦的事,难点很多,回声,噪声,啸声,增益,等等,其实从中国潜艇噪声那么大就可看出这东西确实不好处理. 这些年我也被这些问题搞得烦死了,特别是android上面的,当然折腾过程中也发现了很多被大家误解的现象: 1.只有qq和微信语音

分离webrtc的降噪(Noise Suppression)部分 webrtc是Google开源的优秀音视频处理及传输代码库,其中包含了audio processing.video processing算法.语音降噪模块就包含在audio processing中.本文的降噪算法引用自https://github.com/cpuimage/WebRTC_NS,用c语言编写,需要编译成exe可执行程序供c#程序调用. 使用cmake生成vs2017工程 cmake是一款生成c/c++项目的工具,下载

ANS(adaptive noise suppression) 是webRTC中音频相关的核心模块之一,为众多公司所使用.从2015年开始,我在几个产品中使用了webRTC的3A(AEC/ANS/AGC)模块.以前仅仅是使用,对其中的算法原理只是初步了解.近半年来,我利用业余时间在看着<语音增强:理论与实践>和<实时语音处理实践指南>这两本书,对降噪算法有了更深的理解,同时又对ANS的代码进行了调试,基本掌握了算法实现.我想把我对ANS的理解写出来.由于内容细节较多,就出一个系列吧

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理.本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程,然后讲其中两步(即时域转频域和频域转时域)中的一些处理细节. ANS的基本处理过程如下图1: 图1 从图1可以看出,处理过程主要分6步,具体如下: 1)  把输入的带噪信号从时域转到频域,主要包括分帧.加窗和短时傅里叶变换(STFT)等 2)  做初始噪声估计,基于估计出的噪声算先验信噪比和后验信噪比 3)  计算分类特征,这些特征包括似然比检验(LRT).频谱平坦度和频谱

在2015年8月份的时候,决心学习图像算法. 几乎把当时市面上的图像算法相关书籍都看了一遍, 资金有限,采取淘宝买二手书,长期驻留深圳图书馆的做法, 进度总是很慢,学习算法不得其法. 虽然把手上所有书籍都看完了,有那么一点点头绪, 但是感觉没有任何实战经验,或者说实际的产出. 那时候恰巧看到ImageShop的一篇文章,<一种具有细节保留功能的磨皮算法.> 羡慕至极,在此情况下,鉴于本人安全出身,逆向功底还算扎实. 对这个算法进行了,长达1个月的逆向工作. 当然其实更多时间,还是对算法流程的理

该文对体数据进行综述,并介绍了体数据的各种算法和技术的特点. 前言 由于3D数据采集领域的高速发展,以及在具有交互式帧率的现代化工作站上执行高级可视化的可能性,体数据的重要性将继续迅速增长. 数据集可以通过MRI,CT,PET,USCT或回声定位等技术捕获,也可以通过物理模拟(流体动力学或粒子系统)产生.以上提到的一系列技术证明了体数据信息在医疗行业中起着至关重要的作用.体数据信息被用于癌症检测,动脉瘤可视化和治疗计划.这种数据对使用计算机断层扫描或超声波的非破坏性材料测试非常有用.此外, 来源

转自:http://blog.csdn.net/doitsjz/article/details/56481981 实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大. 拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制

(1)应用背景 (2)主要降噪算法原理 (3)算法流程 (4)算法实现 (5) ------------author:pkf -------------------time:2-6 ---------------------------qq:1327706646 (1)应用背景 基于8148的音频alsa 采集,a8 编码成g711或dsp编码成aac,然后rtp外传播放vlc 播放,采样率是16000hz.8bit.欧美ulaw.单声道.由于电压或者其他的原因导致采集的pcm音频会出现有规律频

智能耳机 人机交互 智能声学终端 智能耳机 智能音箱 智能听力器 喇叭单体 动圈喇叭 新材料 DLC 石墨烯 陶瓷单位 吸音材料 智能芯片 阵列式麦克风 声纹传感器 演算法 降噪算法 智能听力保护 ANC ANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施,即在声源处降噪.在传播过程中降噪及在人耳处降噪,都是被动的.为了主动地消除噪声,人们发明了“有源消声”这一技术.ANC(Active Noise Control)又称为主动噪声控制,常应用在耳机降噪中, 原理:通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,

# 前言 睿象云前段时间发表了一篇[< Zabbix 实现电话.邮件.微信告警通知的实践分享>](https://www.toutiao.com/i6734876723126469127/)的技术文章.它帮助我们非常轻松地支持了各种告警通知方式,但是存在一个严重的问题,我们经常接到各种相类似或者相关联告警,短信太多,难免会出现漏看情况,告警通知几乎变成垃圾短信.为此 [Cloud Alert 智能告警平台](https://www.aiops.com/CAIntroduce.html)(以下简

实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大. 拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞的目的,其采用谷歌提出的拥塞控制算法(Google Congestion Co

摘要: 在上一篇的文档中,分析unimrcp中vad算法的诸多弊端,但是有没有一种更好的算法来取代呢.目前有两种方式 1. GMM   2. DNN. 其中鼎鼎大名的WebRTC VAD就是采用了GMM 算法来完成voice active dector.今天笔者重点介绍WebRTC VAD算法.在后面的文章中, 我们在刨析DNN在VAD的中应用.下面的章节中,将介绍WebRTC的检测原理. 原理: 首先呢,我们要了解一下人声和乐器的频谱范围,下图是音频的频谱. 本图来源于网络 根据音频的频谱划分