一,通话时调节音量,有POP音. POP音产生原因在于,音量变化太大导致有POP音,需要以淡入淡出的方式调节音量.请申请MOLY00108114 & MOLY00108143这两个Modem patch来解决这个问题. 二,使用蓝牙SCO播放MP3,暂停播放,按键,会有Pop音从外放播出来  Stop Keytone的时候会进行Speech Mode的切换,这个时候如果AFE没有完全关闭的话,就可能会听到由DSP发出的Pop Noise   解决方法:延迟Speech Mode的切换,具体做法是

驱动功放时,遇到POP noise 是常见的问题,以前遇到此问题,首先想到的对策就是mute the output.本人一直来对此种解法感觉不爽,心里不快.最近遇到开机时耳机有很强的POP,决定好好研究一下产生的原因,一来想了结一下心中的不快,二来想找出根本的原因,以便以后遇到此类问题有个根本的对策.废话到此. 开机耳机POP noise 问题 本人遇到两种情况,其实就是两种不同的电路,然其解决思路基本相同. 情况一:IC(以下IC即指TAS5719)的A_SEL脚接电阻下地,并和HP_SD相连

杂音 & pop 音的解决方法 1. 喇叭有严重的"吱吱"破音,绝大多数的原因有可能在于V(out)电压不稳定,所以最好测一下无负载时的输出电压.同时也可以测量 VCC –即boost 的输出/输入电压.正常的VCC   可以通过客户的 反馈电阻和 VCC负载电阻求得. 2.客户有杂音:估计是信号的干扰,一般是电源的干扰因素占最大的比重,建议测量静态电流 IQ  . 3.POP 音:这个POP音说到底是因为codec开始工作时,耳机声道上的直流电平跳变产生的:手机或一般的手持设

原理参考: http://www.mahong.me/archives/97 将音频分段,各个段分别使用hrtf在Ls, L, R, Ls, Rrs, Lrs位置处的filter系数.是声音听起来来自Ls, L, R, Rs, Rrs, Lrs,就有旋转效果. hrtf = load("E:\CIPIC_hrtf_database\standard_hrir_database\subject_21\hrir_final.mat"); Ls = [1 9]; L = [8 9]; R=

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

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

IP语音配置命令 目  录 第1章 配置拨号对命令... 1 1.1 配置拨号对命令... 1 1.1.1 dial-peer voice. 1 1.1.2 application. 2 1.1.3 codec. 3 1.1.4 destination-pattern. 4 1.1.5 dial-prefix. 5 1.1.6 dtmf-relay. 6 1.1.7 fax-protocol 7 1.1.8 fxo-dial-mode. 7 1.1.9 port 8 1.1.10 req-qos

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

847I - Noise Level 思路:bfs. 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long #define pb push_back #define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) ; char mp[N][N]; ll dp[N][N]={}; bool vis[N][N]={false}; int n,m,q,p; ][]={,,,,,-,-,}; struc

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

话不多说,直接怼代码,有不懂的,可以留言 简单的实现,前后端的语音交互. import os from uuid import uuid4 from aip import AipSpeech from aip import AipNlp import settings """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = ' API_KEY = 'KqqpO9GclBimrcSNrSANPhUQ' SECRET_KEY = 'xc7IF

一.设计功能 录制音频,保存音频 对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围: 利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不用采样频率(过采样.欠采样.临界采样)对信号的影响: 实现语音信号的快放.慢放.倒放.男女变声: 对语音信号加噪,然后进行滤波,分析不同的滤波方式对信号的影响: 实现两音频的合成.拼接: 利用MATLAB GUI制作语音信号采集与分析演示系统: 二.设计步骤 1.创建GUI界面 2.新建空白界面 3.拖放控件,双击控件修改tag值和string 4.最后界面布

一.图形界面设计 1.新建GUI界面 2.新建空白页 3.命名为"yydsp",打开界面 4.拖放控件 5.按预定功能修改界面 6.填写Callback函数 未填写前的代码: function varargout = yydsp(varargin) % YYDSP MATLAB code for yydsp.fig % YYDSP, by itself, creates a new YYDSP or raises the existing % singleton*. % % H = Y

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,

信噪比(SNR) 有用信号功率与噪声功率的比(此处功率为平均功率),也等于幅度比的平方 $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s^2(n)}{\sum_{n=0}^{N-1}d^2(n)}=10*\log_{10}(\frac{P_{signal}}{P_{noise}})=20*log_{10}(\frac{A_{signal}}{A_{noise}})$$ $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s

一.   体验环境 产品名称:POP IM 软件版本:v2.4.0 手机系统:一加5T Android 9 体验时间:2019.10.22-2019.10.31 二.   产品简介 1.   产品定位 无压力的熟人社交.  2.   产品介绍 一款以图文+短视频方式分享的无压力熟人社交APP,用户可以捏出自己的头像,使用独一无二的贴纸,记录分享自己的故事,并在24小时后转移到私人回忆里.还可以分享到派对中让更多有趣的新朋友发现你. 三.   用户需求分析 1.   用户画像 (1)  性别比例

在前几篇的基础上,我们有了语音识别,语音合成,智能机器人,那么我们是不是可以创建一个可以实时对象的机器人了? 当然可以! 一,web版智能对话 前提:你得会flask和websocket 1 ,创建flask项目 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*- import os from flask import Flask, render_template, send_file app = Flask(__name__) @app.route("/in

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

日常音视频开会中我们或多或少会遭遇这些场景:"喂喂喂,可以听到我说话吗?我听你的声音断断续续的","咦,我怎么可以听到回声?","太吵啦,我听不清楚你在说啥" 等等.这些语音质量问题影响音视频开会体验,如若是重要的会议,那足够让人 "恼羞成怒".那么如何有效的减少这些问题发生呢?本系列文章就将为大家分享阿里云视频云在保障 RTC 语音质量方面的测试经验. 作者|柯淮 审校|泰一 背景介绍 音频质量是指正常网络下的听觉质量和音频

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