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

ref : https://dsqiu.iteye.com/blog/1707383   本文内容框架: §1 鸽巢排序(Pigeonhole) §2 桶排序(Bucket Sort)   §3 基数排序(Radix Sort) §4 计数排序(Counting Sort) §5 Proxmap Sort §6 珠排序(Bead Sort) §7 小结 本文介绍的排序算法是基于分配.收集的排序算法,分配排序的基本思想:排序过程无须比较关键字,而是通过"分配"和"收集"

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

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_541900d50101eu9r.html win7于ubuntu双系统,进入windows后直接格式化硬盘分区将ubuntu删除,重新启动后出现如下提示.error:no such partitiongrub rescue 这表示引导程序出错 解决办法: 用U盘做一个“老毛桃winpe”的启动盘,具体做法见“老毛桃”官方网站. 进入winpe,开始菜单的工具里有一个“引导修复”的软件,窗口背景色为绿色,选择好系统所在的盘符

尤其是不要谈了些什么,我想A这个问题! FML啊.....! 题意来自 kuangbin: 亚瑟王要在圆桌上召开骑士会议.为了不引发骑士之间的冲突. 而且可以让会议的议题有令人惬意的结果,每次开会前都必须对出席会议的骑士有例如以下要求: 1.  相互憎恨的两个骑士不能坐在直接相邻的2个位置: 2.  出席会议的骑士数必须是奇数,这是为了让投票表决议题时都能有结果.   注意:1.所给出的憎恨关系一定是双向的.不存在单向憎恨关系. 2.因为是圆桌会议.则每一个出席的骑士身边必然刚好有2个骑士. 即

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

[回顾]上篇花大篇幅讲了ArcGIS Server上的数据服务与部分常用可操作图层的创建关系,还讲了OGC的几个规范. 本篇回到JsAPI 4.x的新特性——视图类中来. 在第3篇讲过,4.x将视图从地图中剥离,这是一个很有意义的切分. 转载请注明出处,B站/CSDN/知乎/博客园:@秋意正寒 目录:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/9080204.html [尚未更新完毕] 1. 视图类(View)的2D与3D View继承自父类Accessor,其又分两个

1. Spark rdd生成过程· Spark的任务调度分为四步 1RDD objects RDD的准备阶段,组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图,DAG图是有向环图. 2DAG scheduler 细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖,生成更详细的DAG图,将DAG图封装成 TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群. 3TaskScheduler 接收TaskSet任务集,分析确定那个task对应那个worke

先讲一个故事. 从前,在国王Leslie Lamport的统治下,有个黑暗的希腊城邦叫paxos.城邦里有3类人, 决策者 提议者 群众 虽然这是一个黑暗的城邦但是很民主,按照议会民主制的政治模式制订法律,群众有什么建议和意见都可以写提案交给提议者,提议者会把提案交给决策者来决策,决策者有奇数个,为什么要奇数个?很简单因为决策的方式很无脑,少数服从多数.最后决策者把刚出炉的决策昭告天下,群众得知决策结果. 等一下,那哪里黑暗呢?问题就出在"提议者会把提案交给决策者来决策",那么多提案决

目录 Educational Codeforces Round 58 (Rated for Div. 2) A. Minimum Integer B. Accordion C. Division and Union D.GCD Counting E.Polycarp's New Job F.Trucks and Cities G.(Zero XOR Subset)-less A,B,C,D,E都是几个月前写的..现在终于把这个坑填上了qwwwwq Educational Codeforces R

克隆class Ren{ public $name; public $sex; function __construct($n,$s) { $this->name=$n; $this->sex=$s; } function __clone()//改变克隆的对象内容 { $this->name="李思思";//this代表复本对象 $that->name="李思思";//that代表原本的,后来废弃了 }}$r=new Ren("张丹

第一次听说<<大数据时代>>这本书,是在网上看到的央视搞的一个2013中国好书评选活动推荐的25本“中国好书”的榜单中看到的.然后迅速上豆瓣上查看了一下对该书的评价,一看非常高,再加上央视的推荐是从2013在中国出版的40万册图书中选出25本,可以说是精华了.果断定了一本,花了三天时间读完了.   大数据这个名词或者说概念从被提出开始,经过短短几年的发展,已经传的沸沸扬扬了,经常见诸媒体上.好像哪家媒体的科技板块每天不弄一些这样的新闻条,它就显得不够档次一样.这是一个我们耳熟能详的

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2005.09237 自适应数字滤波与循环神经网络相结合的回声消除技术 摘要 回声消除(AEC)在语音交互中起关键作用.由于明确的数学原理和适应条件的智能特性,具有不同实现类型的自适应滤波器始终用于AEC,从而提供了可观的性能.但是,结果中会存在某种残留回波,包括估计和实际之间不匹配引起的线性残留以及主要由音频设备上的非线性分量引起的非线性残留.可以通过精细的结构和方法减少线性残留,但非线性残留难以抑制.尽管已经提出了一些非线性处理

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3367/attachments/779/817/Thu-1-10-6.pdf 利用循环神经网络抑制非线性残差回声 摘要 免提通信设备的声学前端会对扬声器和麦克风之间的线性回声路径带来各种失真.虽然放大器可能会引入一个无记忆的非线性,但从扬声器通过设备外壳传递到麦克风的机械振动会引起记忆的非线性,这很难弥补.这些失真极大地限制了线性AEC算法的性能.虽然针对个别用例

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

摘要 由于功率放大器或扬声器的限制,即使在回声路径完全线性的情况下,麦克风捕获的回声信号与远端信号也不是线性关系.线性回声消除器无法成功地消除回声的非线性分量.RES是在AES后对剩余回声进行抑制的一种技术.传统的方法是根据相关信号的估计统计量,使用维纳滤波或谱减法来计算RES增益.在本文中,我们提出了一种基于DNN的RES增益估计方法,该方法基于远端和AES输出信号在各频率点(frequency bins)的增益估计.采用一种适合于建立高维向量间复杂非线性映射模型的DNN结构,作为从这些信号到

论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-5.pdf 基于GAN的回声消除 摘要 生成对抗网络(GANs)已成为语音增强(如噪声抑制)中的热门研究主题.通过在对抗性场景中训练噪声抑制算法,基于GAN的解决方案通常会产生良好的性能.在本文中,提出了卷积循环GAN架构(CRGAN-EC),以解决线性和非线性回声情况.所提出的体系结构在频域中进行了训练,并预测了目标语音的时频(TF)掩码.部署了几种度量损失函数,并研究了它们

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10-4.pdf 一种基于深度学习的鲁棒级联回声消除算法 摘要 AEC是用来消除扬声器和麦克风之间的反馈.理想情况下,AEC是一个线性问题,可以通过自适应滤波来解决.然而,在实际应用中,有两个重要的问题严重影响AEC的性能,即1)双讲问题和2)主要由扬声器和/或功率放大器引起的非线性失真.针对这两个问题,

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9414462 ICASSP 2021声学回声消除挑战:结合时间对准的自适应回声消除和基于深度学习的残余回声加噪声抑制 摘要: 本文描述了一种用于ICASSP 2021年声学回声消除挑战赛的三级声学回声消除和抑制框架.第一阶段采用分块频域自适应滤波,在不引入近端语音失真的情况下消除线性回声分量,并预先补偿远端参考信号与麦克风信号之间的时延.在第二阶段,提出了一种结合门控循环单元的深复杂U-Net

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络