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

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

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9414462 ICASSP 2021声学回声消除挑战:结合时间对准的自适应回声消除和基于深度学习的残余回声加噪声抑制 摘要: 本文描述了一种用于ICASSP 2021年声学回声消除挑战赛的三级声学回声消除和抑制框架.第一阶段采用分块频域自适应滤波,在不引入近端语音失真的情况下消除线性回声分量,并预先补偿远端参考信号与麦克风信号之间的时延.在第二阶段,提出了一种结合门控循环单元的深复杂U-Net

论文地址:深度噪声抑制模型的性能优化 引用格式:Chee J, Braun S, Gopal V, et al. Performance optimizations on deep noise suppression models[J]. arXiv preprint arXiv:2110.0437

论文地址:一种新的基于循环神经网络的远场语音通信实时噪声抑制算法 引用格式:Chen B, Zhou Y, Ma Y, et al. A New Real-Time Noise Suppression Algorithm for Far-Field Speech Communication Based on Recurrent Neural Network[C]//2021 IEEE International Conference on Signal Processing, Communica

作者:桂. 时间:2017-06-08  08:01:41 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6957027.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1nvp1bJF 前言 理论上借助VAD可以实现噪声估计,但这是远远不够的,例如在low-SNR场景下,甚至Noise是non-staitonary,原文交代了噪声估计的重要性: The majority of the VAD algorithms encounter probl

在 WebRTC 中,Audio 数据在被送入编码器之前,有 2 大部分需要特别关注,一是数据采集,二是 Audio Processing. 作者:方来,技术专家,从事 voip 应用开发. 数据采集 数据采集主要由 Audio Device 模块进行处理,而且是平台和配置相关.例如: Mac 电脑,使用的是 CoreAudio API,一般情况下使用默认内置的声卡参数 fs=48kHz,stero. Windows 电脑,WebRTC 中用的是 WASAPI.根据声卡参数不同,采样率等参数可选

这个其实就是从Audio_processing.h中拿出来的. APM should be placed in the signal chain as close to the audio hardware abstraction layer (HAL) as possible. APM accepts only 16-bit linear PCM audio data in frames of 10 ms.Multiple channels should be interleaved. Aud

webrtc代码在android和chromium项目中都有.但是android中的那个带有Android.mk,稍微修改下就能用ndk-build编译出libwebrtc_audio_preprocessing.so git clone https://android.googlesource.com/platform/external/webrtc  更新 cd webrtc apm几个模块: NS(Noise Suppression 噪声抑制). VAD(Voice Activity De

WebRTC技术交流群:234795279 原文地址:http://blog.csdn.net/temotemo/article/details/7530504     1.WebRTC目的        WebRTC(Web Real-Time Communication)项目的最终目的主要是让Web开发者能够基于浏览器(Chrome\FireFox\...)轻易快捷开发出丰富的实时多媒体应用,而无需下载安装任何插件,Web开发者也无需关注多媒体的数字信号处理过程,只需编写简单的Javascr

cdsn博客不支持word文件,所以这里显示不完全.可到本人资源中下载word文档: v0.3:http://download.csdn.net/detail/kl222/6961491 v0.1:http://download.csdn.net/detail/kl222/6677635  下载完后评论,可以返还你的积分.此文档还在完善中,欢迎大家交流,共同完善.    Webrtc  教程 版本0.3(2014年2月) 康林 (16614119@qq.com) 本文博客地址:http://bl

之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点. ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回

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

采样频率:  44.1kHz ,它的意思是每秒取样44100次   .8kHz    8000次,  16kHz   160000次 比特率:  比特率是大家常听说的一个名词,数码录音一般使用16比特.20比特或24比特制作音乐.什么是“比特”?我们知道声音有轻有响,影响声音响度的物理要素是振幅,作为数码录音,必须也要能精确表示乐曲的轻响,所以一定要对波形的振幅有一个精确的描述.“比特(bit)”就是这样一个单位,16比特就是指把波形的振幅划为2^16即65536个等级,根据模拟信号的轻响把它划

1.WebRTC目的 WebRTC(Web Real-Time Communication)项目的最终目的主要是让Web开发者能够基于浏览器(Chrome\FireFox\...)轻易快捷开发出丰富的实时多媒体应用,而无需下载安装任何插件,Web开发者也无需关注多媒体的数字信号处理过程,只需编写简单的Javascript程序即可实现,W3C等组织正在制定Javascript 标准API,目前是WebRTC 1.0版本,Draft状态,网址:另外WebRTC还希望能够建立一个多互联网浏览器间健壮的

把自己这两天学习VoiceEngine的成果分享出来,供大家参考,有什么问题也欢迎大家指出,一起学习一起进步. 本文将对VoiceEngine的基本结构做一个分析,分析的方法是自底向上的:看一个音频编码器是如何一层层被封装到VoiceEngine中的. 首先我们来看一下VoiceEngine的核心API,基本上就在webrtc\voiceengine\include的几个头文件中了.具体来说,voe_base-支持G.711编码的.RTP传输的全双工VoIP应用,若要支持其他编码器,则需要VoE

转自: http://blog.csdn.net/temotemo/article/details/7530504   目录(?)[+]   WebRTC技术交流群:234795279 原文地址:http://blog.csdn.net/temotemo/article/details/7530504     1.WebRTC目的        WebRTC(Web Real-Time Communication)项目的最终目的主要是让Web开发者能够基于浏览器(Chrome\FireFox\.

更新 [2015年2月15日] Bill 这段时间没有再关注 WebRTC 以及音频处理的相关信息,且我个人早已不再推荐单独编译 WebRTC 中的各个模块出来使用.实际上本文的参考价值已经很小了,甚至可能会产生误导.不删这篇文章的原因在于文后有很多读者的讨论,其中的一些仍具备一定的价值,请大家务必以批判和审慎的态度阅读文章. [2014年5月14日] 昨天有幸在 Google 论坛里询问到 AECM 模块的延迟计算一事,Project member 说捣腾这个延迟实际上对 AECM 的效果没有

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

论文地址:https://ieeexploreieee.fenshishang.com/abstract/document/9142362 神经网络支持的回声.混响和噪声联合多通道降噪 摘要 我们考虑同时降低回声.混响和噪声的问题.在真实场景中,这些失真源可能同时出现,减少它们意味着组合相应的失真特定滤波器.当这些过滤器互相接触时,它们必须被联合优化.我们建议使用多通道高斯建模框架对线性回声消除和去混响后的目标和剩余信号进行建模,并通过神经网络联合表示它们的频谱.我们开发了一个迭代的块坐标上升算