语音端点检测vad介绍

  • 2024-11-03

语音端点检测（Voice Activity Detection,VAD）

本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

语音激活检测(VAD)--前向神经网络方法(Alex)

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

性能检测工具介绍-Linux系统命令行

本文介绍的关于Linux自带命令进行性能检测的介绍,详细介绍这些linux自带的工具的使用. 一.uptime uptime命令的显示结果包括服务器已经运行了多长时间,有多少登陆用户和对服务器性能的总体评估(load average).load average值分别记录了上个1分钟,5分钟和15分钟间隔的负载情况,load average不是一个百分比,而是在队列中等待执行的进程的数量.如果进程要求CPU时间被阻塞(意味着CPU没有时间处理它),load average值将增加.另一方面,如果每

C++中内存泄漏的检测方法介绍

C++中内存泄漏的检测方法介绍 首先我们需要知道程序有没有内存泄露,然后定位到底是哪行代码出现内存泄露了,这样才能将其修复. 最简单的方法当然是借助于专业的检测工具,比较有名如BoundsCheck,功能非常强大,相信做C++开发的人都离不开它.此外就是不使用任何工具,而是自己来实现对内存泄露的监控,分如下两种情况: 一. 在 MFC 中检测内存泄漏 假如是用MFC的程序的话,很简单.默认的就有内存泄露检测的功能. 我们用VS2005生成了一个MFC的对话框的程序,发现他可以自动的检测内存泄露.

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

第15.4节 PyCharm程序代码检测功能介绍

老猿使用PyCharm有将近一个月了,发现PyCharm并不能很好的完成语法检查,有时运行时突然终止,仔细核查却发现是基本的语法错误,不过有次无意中移动鼠标到代码最右边的边框时发现其实PyCharm有错误检测,就是代码最右边的边框那些颜色标记,鼠标悬停在某个颜色位置上面时,就会浮动窗口告知哪个代码有哪种错误. 所以后来老猿就根据这个情况写了篇随笔<Python学习随笔:PyCharm的错误检测使用及调整配置减少错误数量>,介绍了PyCharm代码检测功能配置的步骤. 代码检测这个功能还是很有用

javascript websocket 心跳检测机制介绍

====测试代码: ==index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <div> abc </div> </body> <script type=&qu

Jasper语音助理

1. 介绍 Jasper是一款基于树莓派的开源语音控制助理, 使用Python语言开发. Jasper工作原理主要是设备被动监听麦克风, 当收到唤醒关键字时进入主动监听模式, 此时收到语音指令后进行语音识别, 然后对得到的文本进行语义内容解析并处理, 然后将处理结果通过语音合成并输出给用户. 其中涉及到的技术包括声音的录制和播放; 语音识别(ASR/STT); 语义内容(NLU/NLP); 语音合成(TTS) 2. 音频系统 2.1 硬件 音频系统的硬件设备为声卡, 声卡通过DAC(数模转换)和

Qt实现基于G.729A（G729A）的语音聊天

一.G.729协议简介G.729协议是由ITU-T的第15研究小组提出的,并在1996年3月通过的8Kbps的语音编码协议.G.729系列主要有以下几种:G.729—最基本的G.729标准协议,原始版G.729A—精简版的G.729,兼容原始版G.729,对G.729一些算法进行简单处理,相当于降低了算法的复杂度G.729B—加入了语音端点检测模块,在编码前对语音进行语音和静默音进行检测,然后分别对不同情况进行编码G.729AB—就是G.729A中加入语音端点检测模块,兼容G.729B,目前G.

AI产品经理成长路

AI产品经理成长路 https://www.jianshu.com/p/4b98314ad3c0 以下都是自己平时知识的一些总结,只是一些个人的愚见,下面出现的公司.书籍.视频.网站都是自己看过体验过的,不是给他们打广告,不是广告!不是广告!不是广告!不同意见的评论区留下意见即可 一.     AI的兴起与互联网 1.互联网的红利消失 1) PC端和移动端使用人数固定 目前来看,PC端和移动端的每年出货量都在一个值上下,移动端大概在每年4亿台,PC端更少而且每年还在下降. 2) 大流量入口被巨头

ASLP Kaldi

ASLP(Audio, Speech and Language Processing Group,音频.语音和语言处理组)位于西北工业大学,隶属于陕西省语音和图像信息处理重点实验室(SAIIP). ASLP小组成立于1995年.ASLP小组的使命是促进音频,语音和语言处理学科内的广泛学科的跨学科研究和教育.目前,ASLP集团的研究范围包括人机语音通信,语音和音频信号处理,视听处理,多媒体内容分析和检索. 在2011年,该组由三位正教授,一位副教授,四位兼职教授和三十多位博士和硕士生组成.....

Generalized end-to-end loss for speaker verification

论文题目:2018_说话人验证的广义端到端损失 论文代码:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆战 摘要 在本论文中,我们提出了一种新的损失函数,称为广义端到端( generalized end-to-end,GE2E)损失,使得说话人验证模型的训练比以往基于元组的端到端(tuple based end to

论文翻译：2015_DNN-Based Speech Bandwidth Expansion and Its Application to Adding High-Frequency Missing Features for Automatic Speech Recognition of Narrowband Speech

论文地址:基于DNN的语音带宽扩展及其在窄带语音自动识别中加入高频缺失特征的应用 论文代码:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12361112.html 摘要 我们提出了一些增强技术来提高从窄带到宽带扩频(BWE)中的语音质量,解决了三个在实际应用中可能非常关键的问题,即:(1)窄带频谱和估计的高频频谱之间的不连续性,(2) 测试和训练话语之间的能量不匹配,(3)扩大了域外语音信号的带宽.通过带宽扩展语音中高频特征缺

论文翻译：2019_Deep Neural Network Based Regression Approach for A coustic Echo Cancellation

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能

G729 详细使用文档

https://tools.ietf.org/html/rfc4749 git://git.linphone.org/linphone-android.git http://stackoverflow.com/questions/31099875/how-to-integrate-g-729-codec-with-pjsip-project doc for the API to use bcg729 is directly in the source code, see include/bcg7

vlc 详细使用方法：libvlc_media_add_option 函数中的参数设置

vlc 详细使用方法:libvlc_media_add_option 函数中的参数设置 [转载自]tinyle的专栏 [原文链接地址]http://blog.csdn.net/myaccella/article/details/7027962 [手记] 下面列出的参数可以在命令行中执行,也可以在VLC界面中填写.当然,更重要的是能在 程序中调用. 程序中调用的时候要注意,什么是全局参数,什么是会话参数.例如: RTP over TCP的选项,必须用冒号.用双减号则没有效果. 正确写法:libvl

VLC2.2.4命令参数

用法: vlc [选项] [流] ...您可以在命令行中指定多个流.它们将被加入播放列表队列.指定的首个项目将被首先播放. 选项样式: --选项 用于设置程序执行期间的全局选项. -选项 单字母版本的全局 --选项. :选项 一个仅在流之前应用的选项, 且将覆盖先前的设置. 流 MRL 语法: [[协议][/去复用]://]URL[#[标题][:章节][-[标题][:章节]]] [:选项=值 ...] 许多全局 --选项 也可被用作 MRL 特定的 :选项. 可指定多对 :选项=值. URL 语

常用有话帧检测技术（VAD）

作者:桂. 时间:2017-05-31  17:43:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925355.html 前言 总结一下基本的有话帧检测(Voice activity detection, VAD)技术,基于神经网络的待后面梳理完神经网络的理论后再作整理. 一.双门限 这是一种Boosting的思路,即:两个弱分类器可以组合更强的分类器,依次类推,三.四门限其实都可.每一种门限对应一种判决准则. 基本的双门限:短时能量+短时过零率,其原理

unimrcp-voice-activity语音检测

研究 unimrcp有一段时间了,其中unimrcp voice acitve的算法,是遭到大家频繁吐槽.今天我们简单的介绍一下unimrcp voice activity 的这个简单粗暴的算法: unimrcp 语音活动检测是通过能量来控制的,设定几个常量: struct mpf_activity_detector_t { /* 静音检测阀值 */ apr_size_t level_threshold; /* 转换成active状态的超时时长*/ apr_size_t speech_timeo

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的更新介绍

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