这里假设读者具有自适应滤波器的基础知识.Speex的AEC是以NLMS为基础,用MDF频域实现,最终推导出最优步长估计:残余回声与误差之比.最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比,这个结论可以记下,下面会用到的. 对于长度为N的NLMS滤波器,误差信号定义为期望信号与估计信号之差,表示如下: \[e(n) = d(n) - \hat y(n) = d(n) - \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {{{\hat w}_k}(n)x(n - k)} \] 则,滤波器的系数更

speex 回声消除的用法 分类: speex AEC 回声消除 2012-11-13 11:24 1336人阅读 评论(0) 收藏 举报 speex的回声消息 就是speex_echo_cancellation函数的正确用法 回声消息的原理: 对参考声音(解码的对端原始语音包)做延迟(会有多个延迟,如麦克风直接采集到音箱的声音,经墙壁反射后再次采集),衰减, 从声卡里采集到的语音,做一个语音合成. 回声产生的条件: 通话中,有一方使用音箱(或者双方都用音箱). 在实际中如何使用speex_ec

一.回声消除算法模型 先来分析下自适应回声消除的主要组成部分,大体上可以把回声消除模型分为两个部分 横向滤波器结构 滤波器系数自适应与步长控制 横向滤波器用脉冲响应w(n)[有的地方也称为回声路径]与远端说话者信号u(n)卷积得到回声估计,并用y(n)表示该估计.麦克风输出信号做为期望响应d(n),从期望响应d(n)中减去滤波器的”合成回声”,得到误差信号e(n).通过不断的调整滤波器系数w(n)使误差信号的均方值最小化,其结果就是:误差信号为本地语音提供了一个近似的估计.这就是为什么这样的结构

先说明下,这里的代码流程是修改过的Speex流程,但与Speex代码差异不大,应该不影响阅读.   (1)用RemoveDCoffset函数进行去直流 (2)远端信号预加重后放入x[i+frame_size],近端信号预加重后放入input缓冲区 (3)前M-1帧的远端频域信号移位,为当前帧频域信号腾出空间 (4)用spx_fft函数进行FFT变换,变换后的系数存在X中 (5)计算当前远端信号当前帧的方差Sxx.(去直流操作后,意味着均值可以视为零) (6)当前远端时域信号移位,x[i] = x

背景:回声与啸叫的产生  http://blog.csdn.net/u011202336/article/details/9238397 参考资料:  http://www.speex.org/docs/manual 从代码分析,下边是Speex test demo #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <

正文 行的gnu静态库链接路径是针对NDK版本 r8d 的,如读者版本不匹配,请自行找到 libgnustl_static.a 静态库的路径进行替换. 3)本示例并不打算编译 WebRTC 的测试工程,请使用 Eclipse 搜索文件功能,找到 Android.mk 文件中的 -DWEBRTC_AUDIOPROC_DEBUG_DUMP 并注释掉. step 3.4 万事俱备,我们可以开始编译 APM 了,不过在编译过程中肯定还会有很多小问题出现(比如相对路径不正确.找不到某某函数的符号等等),这

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)

webRTC API WebRTC API包括媒体捕获.音频视频的编码和解码.传输层和会话管理. getUserMedia():捕获音频和视频. MediaRecorder:录制音频和视频. RTCPeerConnection:在用户之间传输音频和视频. RTCDataChannel:用户之间的流数据. 1.媒体捕获MediaStream(又名getUserMedia) MediaStream接口是一个媒体内容的流.,一个流包含几个轨道,比如视频和音频轨道.作用是从用户本地摄像机和麦克风访问媒体

回声消除AEC包含:   延时估计对齐+线性自适应滤波器+NLP(双讲检测.处理)+舒适噪声CNG 一.speex aec 1.没有NLP 2.只考虑实时DSP系统,即是没有延时对齐等 3.自适应滤波(MDF)使用双滤波器结构,自适应滤波器因子自动更新 二.webrtc aec 1.双讲检测没有,双讲时远端的声音会消没了 2.PBFDAF,固定自适应因子 0.6 3.抑制是使用相关性技术,近端误差,近端远端,由低频段相关性参数求出gain值 对于aec,webrtc主要依赖NLP,speex主要

算法原理: Speex的AEC是以NLMS(Normalized Least Mean Square)为基础,用MDF(multidelay block frequency domain)频域实现,最终推导出最优步长估计:残余回声与误差之比.最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比. 只有改与泄露系数相关部分的代码,才是对效果影响最大的地方,因为根据泄露系数,最终会估计出滤波器的最优步长. 使用实例: 测试代码: #include "speex/speex_echo.h" #incl

应用speex进行音频去噪,speex功能很强大,因为opus的出现,用speex进行编码/解码的人几乎没有了,但是用speex来进行降噪,去除回声,增益还是很多. 这里用speex进行音频去噪,主要用如下几个关键点: 1,准确设置pcm音频的音频采样率,和帧长度, st = speex_preprocess_state_init(FRAME_SIZE, FRAME_SAMPLERATE);//初始化 2,设置降噪参数,其中DENOISE_DB默认是-25,单位是dB(分贝): int deno

1介绍 Speex是一套主要针对语音的开源免费,无专利保护的音频压缩格式.Speex工程着力于通过提供一个可以替代高性能语音编解码来降低语音应用输入门槛 .另外,相对于其它编解码器,Speex也很适合网络应用,在网络应用上有着自己独特的优势.同时,Speex还是GNU工程的一部分,在改版的BSD协议中得到了很好的支持. 2技术 Speex是基于CELP并且专门为码率在2-44kbps的语音压缩而设计的.它的特点有: ■窄带(8kHz),宽带(16kHz)和超宽带(32kHz)压缩于同一位流. ■

Adobe Flash Player 已经成为音频和视频播放的非常流行的工具.实际上,目前大多数因特网视频均使用 Flash Player观看. Flash Player 通过将许多技术进行组合可以提供具有丰富视觉体验和效率的高质量的播放功能,这些技术包括高级音频和视频压缩方法 (H.264.MP3和 AAC codecs).通用媒体功能 (多速率流媒体.播放列表.搜寻和其它功能) 和高效的播放机制 (硬件解码和直接渲染)等. 由于Flash Player 在桌面计算机上的广泛应用已经在移动设备

Speex manul中文版   在VOIP的音频算法中,回音处理已经成为一个关系通话质量的主要问题. 回声的产生在IP网络主要有两种:1.声学回声2.电路回声 声学回声主要又分成以下几种:a ) 直接回声:由扬声器产生的声音未经任何反射直接进入麦克风b ) 间接回声: 由扬声器发出的声音经过多次反射后,再进入Mic对于第二种回声,拥有多路径,时变性的特点.是比较难处理的. 由于IP网络下的传输的延迟较大,而一般情况下,对于人耳,如果声音延迟达到了10ms以上的话,那么回声就会越来越明显.一般来

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听说微信改用了speex, 于是今天访问了speex网站: http://www.speex.org/ 发现从08年的Speex 1.2rc1之后,在2014年12月份和2015年1月份更新了两次 根据说明,是说对resampler做了NEON指令的优化,我记得案桌里面就带有speex的resampler的NEON版本(不过还是不如我们自己优化的快),不知道为什么speex.org刚刚更新. 每个codec都宣称自己很好,比如speex说: Speex is based on CELP and

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

虽说这题看大家都改得好快啊,但是为什么我感觉这题挺难.(我好菜啊) 所以不管怎么说那群切掉这题的大佬是不会看这篇博客的所以我要开始自嗨了. 这题,明显是树dp啊.只不过出题人想看你发疯,询问二合一了而已. 对于给出了a数组要求b数组的询问,想象一下怎么求. 你先yy一棵树,我懒得画了...父节点叫fa,子节点叫s 那么想一想对于s来说它的答案来自与哪里. 首先是它的子树,设以s为根的子树的a值和为w[s],而子树对它的总贡献是son[s] 那么这样理解:所有子树里的点都需要先走到s的直接儿子们,

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

开源的Speex代码内部包含了VS2003,05,08工程,但是直接编译总有一些要设置的地方,虽说也不是很复杂,但是对于不是很了解VS的同学来说还是要折腾一阵,所以我弄了一个可以直接使用的版本,当然是用VS2010编译的. Speex有些方面比webrtc要好,比如说可以直接对44.1KHZ采样率的音频做降噪处理,而webrtc最高只能支持32K采样率,超过了必须重采样到32K.另外接口也比较简单,代码量也较少.当然了其中还包括回声消除,静音检测,声音增益,重采样模块,如果是想了解其中内部原理的