上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(三))讲了噪声的初始估计方法以及怎么算先验SNR和后验SNR. 本篇开始讲基于带噪语音和特征的语音和噪声的概率计算方法和噪声估计更新以及基于维纳滤波的降噪. 一, 带噪语音和特征条件下的语音概率 先看怎么算带噪语音和特征条件下的语音概率.其中会用到先前算好的先验SNR和后验SNR,也会用到特征条件下的语音概率,从而涉及到怎么算特征条件下的语音概率,有了特征条件下的语音概率后结合先前算好的先验SNR和后验SNR带噪语音和特征条件下的语音概率就好算了.

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检

论文地址:基于通用传递函数GSC和后置滤波的语音增强 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在语音增强应用中,麦克风阵列后置滤波可进一步减少波束形成器输出处的噪声成分.在麦克风阵列结构中,最近提出的通用传递函数广义旁瓣消除器(TF-GSC)在定向噪声场中显示出令人印象深刻的降噪能力,同时仍保持低语音失真.但是,在扩散噪声场中,可获得的降噪效果不明显.当噪声信号不稳定时,性能甚至会进一步下降. 在本文中

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

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二))讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换.本篇开始讲语音降噪的核心部分,首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比. 1,初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法(QBNE,Quantile Based Noise Estimation),对应的论文为<Quantile Based Noise Estimation For Spectral Subtraction And Wien

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

    某Team在用Python开发一些代码,涉及子进程以及设法消除僵尸进程的需求.实践中他们碰上Python程序非预期退出的现象.最初他们决定用GDB调试Python解释器,查看exit()的源头.我听了之后,觉得这个问题应该用别的调试思路.帮他们排查这次程序故障时,除去原始问题,还衍生了其他问题. 这次的问题相比西安研发中心曾经碰上的Python信号处理问题,有不少基础知识.先验知识是共用的,此处不做再普及,感兴趣的同学可以翻看我以前发过的文章. 下文是一次具体的调试.分析记录.为了简化现

[]   用来暗示一个字符串集合, 1.在这个集合中:字符串可以被 独特列出,例如[amk]将会匹配'a','m'或者'k'. 2.字符串的范围可以被暗示通过给两个字符串和分开它们用一个'-':例如[a-z]将会匹配任何小写ASCLL字幕,[0-5][0-9]将会匹配所有的两个数字从00到59,而[0-9A-Fa-f]将会匹配任何十六进制数值.如果 - 是转义(例如[a\-z])或者它是被放置在第一个或者最后字符(例如[a-]),那么它会匹配一个序列'-'  即a  -  z随意匹配一个 3.特

一.定义模块: 模块:用来从逻辑上组织python代码(变量.函数.类.逻辑:实现一个功能),本质就是以.py结尾的python文件(文件名:test.py ,对应的模块名就是test) 包:用来从逻辑上组织模块的,本质就是一个目录(必须带有__init__.py的文件)二.导入方法: 1.import module_guyun #命名为module_guyun.py #需要导入的模块内容 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Autho

导读: 随着大数据概念的火热,啤酒与尿布的故事广为人知.我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律?数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们.本文首先对Apriori算法进行简介,而后进一步介绍相关的基本概念,之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤,最后给出Python实现代码. 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法.A priori在拉丁语中指"来自以前".当定义问题时,通常会使用先验知识

▌实现预测的Stocker工具 Stocker是一款用于探索股票情况的Python工具.一旦我们安装了所需的库(查看文档),我们可以在脚本的同一文件夹中启动一个Jupyter Notebook,并导入Stocker类: from stocker import Stocker 现在可以访问这个类了.我们通过传递任一有效的股票代码(粗体是输出)来创建一个Stocker类的对象: amazon = Stocker('AMZN') AMZN Stocker Initialized. Data cover

第十一章 使用Apriori算法进行关联分析 一．导语 "啤酒和尿布"问题属于经典的关联分析.在零售业,医药业等我们经常需要是要关联分析.我们之所以要使用关联分析,其目的是为了从大量的数据中找到一些有趣的关系.这些有趣的关系将对我们的工作和生活提供指导作用. 二．关联分析的基本概念 所谓的关联分析就是从海量的数据中找到一些有趣的关系.关联分析它有两个目标,一个是发现频繁项集,另一个是发现关联规则. 关联分析常用到的四个概念是:频繁项集,关联规则,置信度,支持度.频繁项集指的是频繁同时出

Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算.矢量计算.可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决. 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具之一.而对回归研究的不断升温在于人们执着于对未来的预测.回归反映了系统的随机运动总是于趋向于其整体运动规律的趋势.在数学上来说,就是根据系统的总体静态观测值,通过算法取出随机性的噪声,发现系统整体运动规律的过程. 回

使用像Scikit-Learn这样的库,现在很容易在Python中实现数百种机器学习算法.这很容易,我们通常不需要任何关于模型如何工作的潜在知识来使用它.虽然不需要了解所有细节,但了解机器学习模型是如何工作的仍然有用.这使我们可以在模型表现不佳时进行诊断,或者解释模型如何做出决策,如果我们想让别人相信我们的模型,这是至关重要的. 在本文中,我们将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest.除了查看代码之外,我们还将尝试了解此模型的工作原理.因为由许多决策树组成的随机森林,我们首

概念: 贝叶斯定理:贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名.通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一样的:然而,这两者是有确定的关系的,贝叶斯定理就是这种关系的陈述 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法.对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布:然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率(Maximum A Posterio

psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写,即峰值信噪比,是一种评价图像的客观标准,它具有局限性,一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目. peak的中文意思是顶点.而ratio的意思是比率或比列的.整个意思就是到达噪音比率的顶点信号,psnr一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目.通常在经过影像压缩之后,输出的影像都会在某种程度与原始影像不同.为了衡量经过处理后的影像品质,我们通常会参考PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意.它是原图像与被处