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

Colored and White Process White Process White Process,又称为White Noise(白噪声),其中white来源于白光,寓意着PSD的平坦分布,white noise指的就是在PSD上具有平坦分布(常数)的随机过程.PSD是auto-correlation的傅里叶变换,PSD上为常数意味着auto-correlation是一个位于零点上的脉冲函数. 回顾auto-correlation的定义: $R_{xx}(\tau) = E\Big\{x

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

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,

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

转自:http://www.cnblogs.com/iOS-mt/p/4268532.html 感谢作者:梦想通 前言 从事音乐相关的app开发也已经有一段时日了,在这过程中app的播放器几经修改我也因此对于iOS下的音频播放实现有了一定的研究.写这个系列的博客目的一方面希望能够抛砖引玉,另一方面也是希望能帮助国内其他的iOS开发者和爱好者少走弯路(我自己就遇到了不少的坑=.=). 本篇为<iOS音频播放>系列的第一篇,主要将对iOS下实现音频播放的方法进行概述. 基础 先来简单了解一下一些基

Adobe Audition 同义词 AU(软件(Adobe Audition))一般指Adobe Audition Adobe Audition是一个专业音频编辑和混合环境,原名为Cool Edit Pro. 被Adobe 公司收购后,改名为Adobe Audition. 软件名称 Adobe Audition 开发商 Adobe 公司 软件平台 Windows, MAC 软件语言 英文 目录 1 主要功能 2 系统要求 3 版本历史 4 新功能 5 导入导出 6 扩展格式 7 使用技巧 主要

iOS音频播放 (一):概述 前言 从事音乐相关的app开发也已经有一段时日了,在这过程中app的播放器几经修改我也因此对于iOS下的音频播放实现有了一定的研究.写这个系列的博客目的一方面希望能够抛砖引玉,另一方面也是希望能帮助国内其他的iOS开发者和爱好者少走弯路(我自己就遇到了不少的坑=.=). 本篇为<iOS音频播放>系列的第一篇,主要将对iOS下实现音频播放的方法进行概述. 基础 先来简单了解一下一些基础的音频知识. 目前我们在计算机上进行音频播放都需要依赖于音频文件,音频文件的生成过

(本文转自码农人生) 前言 在实施前一篇中所述的7个步骤步之前还必须面对一个麻烦的问题,AudioSession.   AudioSession简介 AudioSession这个玩意的主要功能包括以下几点(图片来自官方文档):   1. 确定你的app如何使用音频(是播放?还是录音?) 2. 为你的app选择合适的输入输出设备(比如输入用的麦克风,输出是耳机.手机功放或者airplay) 3. 协调你的app的音频播放和系统以及其他app行为(例如有电话时需要打断,电话结束时需要恢复,按下静音按

全称Adaptive Multi-Rate,自适应多速率编码,主要用于移动设备的音频,压缩比比较大,但相对其他的压缩格式质量比较差,由于多用于人声,通话,效果还是很不错的. 一.分类 1. AMR: 又称为AMR-NB,相对于下面的WB而言, 语音带宽范围:300-3400Hz, 8KHz抽样 2. AMR-WB:AMR WideBand, 语音带宽范围: 50-7000Hz 16KHz 抽样 “AMR-WB”全称为“Adaptive Multi-rate - Wideband”,即“自适应多速

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

DirectSound的音频捕获原理和播放原理差不多,内部在一个缓冲区上循环写入捕获到的数据,并且提供notify通知功能. 1. 音频捕获 因为捕获流程和播放流程类似,我们就不在这里赘述了,只给出简单的函数引用和图示: 最后两个是音效捕获接口,用来控制Aec(回声消除).Noise Fill(噪音填充).Ns(噪音压制)的开启与关闭: HRESULT DirectSoundCaptureEnumerate(LPDSENUMCALLBACK lpDSEnumCallback,LPVOID lpC

人们所熟知的图像方面的3A算法有: AF自动对焦(Automatic Focus)自动对焦即调节摄像头焦距自动得到清晰的图像的过程 AE自动曝光(Automatic Exposure)自动曝光的是为了使感光器件获得合适的曝光量 AW自动白平衡(Automatic White Balance)白平衡的本质是使白色物体在任何光源下都显示白色 与之相对应的音频方面的3A算法是: 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

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

翻译自Python For Engineers. 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件. 但在此之前,你应该知道一些理论. 频率:频率是正弦波重复一秒的次数.我将使用1KHz的频率. 采样率:大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的.因此,我们需要一个模数转换器将模拟信号转换为数字信号.有关转换器如何工作的详细信息超出了本书的范围.关键是采样率,即转换器每秒采样模拟信号的次数. 现在,采样率对我们来说并不重要,因为我们正在以数字方式完成所有工作,

视频笔记:音频专业级分析软件(Cooledit) 音质定义以语音带宽来区分,采样率越高,带宽越大,则保真度越高,音质越好.窄带(8khz采样),宽带(16khz采样),CD音质(44.1khz采样) 音频采集播放流程:采集-前处理(回声消除.噪声抑制.音量调节.混响处理等)-编码-传输-解码-后处理-播放 采样率:原始PCM数据每秒采样次数 比特率:编码压缩后的码率,每秒音频的大小.(所以在编码效果好的情况下也会有高采样率对应相对低的比特率) PCM(Pulse Code Modulation)

Weather Recognition plays an important role in our daily lives and many computer vision applications. However, recognizing the weather conditions from a single image remains challenging and has not been studied thoroughly. Generally, most previous wo

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