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

1.opencore-amr源码下载 https://sourceforge.net/projects/opencore-amr/files/opencore-amr/ 2.opencore-amr编译 交叉编译到arm平台 ./configure --host=arm-linux-gnueabihf --prefix='/home/dong/pocdemo/opencore-amr-0.1.3/arm' make make install 3.opencore-amr的应用 1) openco

一.系统结构 1．基本要求 (1)话音/功率放大器增益均可调: (2)带通滤波器:通带为300Hz-3.4kHz : (3)ADC:采样频率f s＝8kHz,字长不小于8位: (4)语音存储时间≥10秒: (5)DAC:变换频率f c＝8kHz,字长不小于8位: (6)回放语音质量良好. 2．发挥部分 在保证语音质量的前提下: (1)减少系统噪声电平,增加自动音量控制功能: (2)语音存储时间增加至20秒以上: (3)提高存储器的利用率(在原有存储容量不变的前提下,提高语音存储时间): (4)把

到现在都与处理器接触较多.更深入的驱动主要是前端视频采集.控制TI的DM64xx,DM3730.纪氏A31等待.他们发现,它们的使用的基本框架的是不一样的. 当然,典型camera例如ov系列,decode例如tvp系列是作为i2c_client现有.构大致都相似. 在这里姑且将採集前端称为vpfe: 1.如dm3730的内核2.6.32版本号中.其採用master和slave的驱动架构,来进行attrach操作的.这就使得vpfe和camera的架构须要以v4l2_int_device_reg

2019-05-01 语音g711格式和AMR格式类似,应用很简单,很多人已经整理过了,收录于此,以备不时之需,用别人现成的足矣,我们的时间应该用来干更有意义的事. 1.PCM to G711 Fast Conversions https://github.com/escrichov/G711 2.codec for audio in G72X, G711,G723 G726 G729 and encode or decode them from PCM https://github.com/t

简介 这是我很早以前的大学毕业设计,忽然间找到贴出来以纪念自己的纯真年代...但是因为CSDN不给面子所以导致短短的一篇文章贴了足足7次..他老提时说文章超过了64K,老大,拜托,那是算上了里面的图片大小吧...:-( 本文简单介绍了声卡的工作原理 , 录音的原理以及数字音频的基本知识并且利用 Windows 提供的 Waveform Aduio APIs 以及 Multimedia File I/O APIs 实现一个 Windows 环境下的麦克风录音以及将录音文件保存成 .wav 文件的简

上篇文章(基于MCRA-OMLSA的语音降噪(一):原理)讲了基于MCRA-OMLSA降噪的原理,本篇讲怎么做软件实现.软件实现有多种方式.单纯看降噪效果可用python,因为python有丰富的库可用,可节省不少时间,把主要精力放在降噪效果提升上.如果要把算法用在产品上就得用其他语言.我们是芯片公司,且我们team偏底层,最常用的语言是C,所以我又用C实现了该算法.本文先讲讲在python下的实现,再讲讲在C下的实现. 一,python下的实现 Python有丰富的库,音频文件读取的libro

引言 经过几天的努力终于将VFW视频采集与显示功能完整实现了,不得不说网上对这方面完整的详细讲解文章是在太少了.所以就要本人来好好总结一下让后来者不再像我一样折腾好久.在本文中我将详细讲解VFW视频采集过程的实现,以及采集后视频的显示方法. VFW简介 虽然这是篇技术博文,但是我觉得用一个东西,那么关于它的概述还是不能少,所以特从百度上copy了下VFW的概念描述,如果读者不想看可以直接去观看正文部分. VFW(Video for Windows)是Microsoft推出的关于数字视频的一个软件

本人在传统的语音通信公司做过手机和IP电话上的语音软件开发,也在移动互联网公司做过APP上的语音软件开发.现在带实时语音通信功能的APP有好多,主流的有微信语音.QQ电话.钉钉等,当然也包括我开发过的那款APP(那款APP在实时通信APP排名中一直靠前).既然都做语音软件开发,那肯定有很多共同的地方,比如需要相同的语音专业知识,都有语音前处理.编解码.传输等.通过自己的观察,也有一些不同的地方.我们今天主要聊聊这些不同点. 1,在传统语音通信公司都是在具体硬件上开发音频软件.有了硬件就要有相应的

近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有 75% 为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要. 作者|七琦 审校|泰一 前言 在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境.瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战.与此同时伴随着数据驱动类算法的快速发展,学界 [1] 和工业界 [2,3,4] 逐渐涌现出了深

转:http://ticktick.blog.51cto.com/823160/1746136 PigeonCall:一款Android VoIP网络电话App架构分析 2016-02-29 20:12:19 标签:Android Pigeoncall 飞鸽电话 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ticktick.blog.51cto.com/823160/1746136 1.概述 PigeonCall,中文名“

网址链接:http://pr.weixin.qq.com/ 里面包含了微信语音和图像,集成很简单,下载方demo后会有个文档,按照流程来(因为它只提供了真机的.a文件,所以只能用真机哦,不然会报错) 先用个有UI界面的sdk 1.装上sdk,引入相关包

Speech 语音识别与合成 通过麦克风语音采集转换为文字(STT),或者通过文字通过语音朗读出来(TTS) 本组件依赖于 BootstrapBlazor.AzureSpeech,使用本组件时需要引用其组件包 Demo https://www.blazor.zone/speechs Nuget 包安装 使用 nuget.org 进行 BootstrapBlazor.AzureSpeech 组件的安装 .NET CLI dotnet add package BootstrapBlazor.Azur

​前言 本文主要介绍作者关于人工智能(AI)语音测试的各方面知识点和实战技术. 本书共分为9章,第1.2章详细介绍人工智能(AI)语音测试各种知识点和人工智能(AI)语音交互原理:第3.4章介绍人工智能(AI)语音产品需求和评价指标,以及其相对应的验收标准:第5章介绍如何准备语音数据,包括准备方案和具体方法:第6-9章介绍人工智能(AI)语音测试涉及的4大模块,既黑盒测试.自动化测试.算法测试.性能测试. 本书从理论概念到测试实践,从手工测试到自动化测试,内容翔实且丰富,其中的项目方案.范例和实

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是PCM编码及Waveform音频文件格式. 嵌入式里有时候也会和音频打交道,比如最近特别火的智能音箱产品,离不开前端的音频信号采集.降噪,中间的语音识别(ASR).自然语言处理(NLP),以及后端的文语合成(TTS).音频播放.音频信号采集是处理声音的第一步,要采集音频就离不开PCM编码,音频采集完成自然需要保存,waveform格式(.wav)是一种最经典的音频文件格式.今天痞子衡就给大家详细介绍PCM编码以及waveform文件

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

红外与蓝牙的差别 1．距离 红外:对准.直接.1—2米,单对单 红外线可以用你的手机摄像头看到  蓝牙:10米左右,可加强信号,可以绕弯,可以不对准,可以不在同一间房间,链接最大数目可达7个,同时区分硬件. 2．速度 红外:快 蓝牙:慢 3．安全 红外:无区别 蓝牙:加密 4．成本 红外:几元-几十元 蓝牙:百元左右 最通俗的解释:两部手机红外传输的时候,中间不能有物体遮挡.否则挡住红外传输的路线之后,两部手机之间的传输就中断了.就像电视遥控器中间有人挡住就不能再控制电视调台了.蓝牙虽然也是无线

博客地址:http://blog.csdn.net/kevindgk GitHub地址:https://github.com/KevinDGK/MyAudioDemo 一简介 二局域网语音配置 三Speex 1 简介 2 技术特点 3 开发-语音压缩 4 相关计算 四Opus - 音频编解码器中的瑞士军刀 1 简介 2 技术 3 开发插件 4 版本信息 libopus 113稳定发行版 5 对比 6 模块API文档 61 Opus Encoder 类型定义 方法 详细描述 类型定义文档 方法文档

语音识别有近场和远场之分,且很多场景下都会用到麦克风阵列(micphone array).所谓麦克风阵列是一组位于空间不同位置的麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列,是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置,采集到的信号包含了其空间位置信息.近场语音识别将声波看成球面波,它考虑各麦克风接收信号间的幅度差:远场语音识别将声波看成平面波,它忽略各麦克风接收信号间的幅度差,近似认为各接收信号之间是简单的时延关系.麦克风阵列可分为一维.二维和三维麦克风阵列.一维麦克风阵列,即线性麦克风阵列,各个麦克风

论文地址:基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪 引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Zobel P, et al. Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2006.13067, 2020. 摘要 基于深度学习的降噪算法已经证明了它们的成功,尤其是对非平

自从在博客园发布广域网即时通信系统GG(QQ高仿版)以来,结识了很多做IM的朋友,然后我和我的伙伴们也接到了很多与IM相关的项目.相比在发布GG之前难以接到项目的状况相比,现在简直太幸福了,虽然做项目很辛苦,但毕竟有钱赚,那辛苦也值了. 饮水思源,这里要感谢博客园提供了这么好的一个平台,让我们能展现自己的实力,提升我们的知名度,然后才能接到了更多项目.所以,我强烈建议那些希望接项目.接私单的朋友,都来博客园写博客吧,写出自己的知名度后,真是好处多多! 言归正传,前段时间做了个在线教育培训的项目,