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

一,实例化和配置 AudioProcessing* apm = AudioProcessing::Create(0); //这里的0指的是channelID,只是一个标注那个通道的表示 apm->level_estimator()->Enable(true)://启用  重试次数估计   组件 apm->echo_cancellation()->Enable(true);//启用回声消除组件 apm->echo_cancellation()->enable_metric

NetEQ使得WebRTC语音引擎能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境,确保了音质优美且缓冲延迟最小,其集成了自适应抖动控制以及丢包隐藏算法. WebRTC和NetEQ概述 WebRTC WebRTC (Web Real-Time Communications) 是一项实时通讯技术,它允许网络应用或者站点,在不借助中间媒介的情况下,建立浏览器之间点对点(Peer-to-Peer)的连接,实现视频流和(或)音频流或者其他任意数据的传输.WebRTC包含的这些标准使用户在无需安装任何插件或者第

本文主要介绍WebRTC中丢包重传NACK的实现,作者:weizhenwei ,文章最早发表在编风网,微信ID:befoio 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). 在WebRTC中,前向纠错(FEC)和丢包重传(NACK)是抵抗网络错误的重要手段.FEC在发送端将数据包添加冗余纠错码,纠错码连同数据包一起发送到接收端:接收端根据纠错码对数据进行检查和纠正.RFC5109[1]定义FEC数据包的格式.NA

本文主要介绍WebRTC中的RTP/RTCP协议,作者:weizhenwei ,文章最早发表在编风网,微信ID:befoio 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). 一 前言 RTP/RTCP协议是流媒体通信的基石.RTP协议定义流媒体数据在互联网上传输的数据包格式,而RTCP协议则负责可靠传输.流量控制和拥塞控制等服务质量保证.在WebRTC项目中,RTP/RTCP模块作为传输模块的一部分,负责对发送端

转自:http://www.xuebuyuan.com/1248366.html webrtc中的带宽自适应算法分为两种: 1, 发端带宽控制, 原理是由rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽,在减少带宽时使用TFRC算法来增加平滑度. 2, 收端带宽估算, 原理是并由收到rtp数据,估出带宽: 用卡尔曼滤波,对每一帧的发送时间和接收时间进行分析, 从而得出网络带宽利用情况,修正估出的带宽. 两种算法相辅相成, 收端将估算的带宽发送给发端, 发端结合收到的带宽以及丢包率,调整发送的带宽. 下

一.WebRTC对抗网络丢包的两种手段     丢包重传(NACK)和前向纠错(FEC).FEC是一种前向纠错技术,发送端将负载数据加上一定的冗余纠错码一起发送,接收端根据接收到的纠错码对数据进行差错检测,如果发现差错,则利用纠错码进行纠错.而ULPFEC(Uneven Level Protection Forward Error Correction,直译为非均等保护前向纠错)则是WebRTC实现的FEC方案之一. 二.ULPFEC     ULPFEC由RFC5109[2]定义,在WebRT

webRTC中回声消除(AEC)模块编译时aec_rdft.c文件报错. 原因是: 局部变量ip跟全局变量冲突的问题,可以将局部变量重新命名一下,就可以通过编译了. aec_rdft.c修改以后文件代码为: /* * http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html * Copyright Takuya OOURA, 1996-2001 * * You may use, copy, modify and distribute this code fo

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

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理.本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程,然后讲其中两步(即时域转频域和频域转时域)中的一些处理细节. ANS的基本处理过程如下图1: 图1 从图1可以看出,处理过程主要分6步,具体如下: 1)  把输入的带噪信号从时域转到频域,主要包括分帧.加窗和短时傅里叶变换(STFT)等 2)  做初始噪声估计,基于估计出的噪声算先验信噪比和后验信噪比 3)  计算分类特征,这些特征包括似然比检验(LRT).频谱平坦度和频谱

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二))讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换.本篇开始讲语音降噪的核心部分,首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比. 1,初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法(QBNE,Quantile Based Noise Estimation),对应的论文为<Quantile Based Noise Estimation For Spectral Subtraction And Wien

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(三))讲了噪声的初始估计方法以及怎么算先验SNR和后验SNR. 本篇开始讲基于带噪语音和特征的语音和噪声的概率计算方法和噪声估计更新以及基于维纳滤波的降噪. 一, 带噪语音和特征条件下的语音概率 先看怎么算带噪语音和特征条件下的语音概率.其中会用到先前算好的先验SNR和后验SNR,也会用到特征条件下的语音概率,从而涉及到怎么算特征条件下的语音概率,有了特征条件下的语音概率后结合先前算好的先验SNR和后验SNR带噪语音和特征条件下的语音概率就好算了.

一.数据统计 在视频直播中,还有一项比较重要,那就是数据监控 比如开发人员需要知道收了多少包.发了多少包.丢了多少包,以及每路流的流量是多少,才能评估出目前用户使用的音视频产品的服务质量是好还是坏 如果用户的音视频服务质量比较差时,尤其是网络带宽不足时,可以通过降低视频分辨率.减少视频帧率.关闭视频等策略来调整用户的网络状况 WebRTC 中的统计信息大体分为三种:inbound-rtp.outbound-rtp.data-channel 另外如果你需要查看 WebRTC 的统计数据,可以在 C

这个其实就是从Audio_processing.h中拿出来的. APM should be placed in the signal chain as close to the audio hardware abstraction layer (HAL) as possible. APM accepts only 16-bit linear PCM audio data in frames of 10 ms.Multiple channels should be interleaved. Aud

此次demo使用chrome49调试测试 前端在操作视频输入,音频输入,输出上一直是比较弱的,或者说很难进行相关的操作,经过我最近的一些研究发现,在PC上实际上是可以实现这一系列的功能的,其实现原理主要是得益于google的webRTC技术. 什么是webRTC WebRTC,名称源自网页即时通讯(英语:Web Real-Time Communication)的缩写,是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的API.它于2011年6月1日开源并在Google.Mozilla.Opera支持

1.CallActivity#onCreate 执行startCall开始连接或创建房间 2.WebSocketClient#connectToRoom 请求一次服务器 3.回调到CallActivity#onConnectToRoom 开始创建对等连接,同时将视频采集对象,本地和远程的VideoSink,相关参数传入 localProxyVideoSink代理本地视频渲染器 remoteSinks是代理远程视频的渲染器,这里是一个集合 videoCapture是本地视频采集器 4.PeerCo

APPRTC-Demo调用流程 1.CallActivity#onCreate 执行startCall开始连接或创建房间 2.WebSocketClient#connectToRoom 请求一次服务器 3.回调到CallActivity#onConnectToRoom 开始创建对等连接,同时将视频采集对象,本地和远程的VideoSink,相关参数传入 localProxyVideoSink代理本地视频渲染器 remoteSinks是代理远程视频的渲染器,这里是一个集合 videoCapture是

来源:http://blog.csdn.net/wangruihit/article/details/46550853 VideoToolbox是iOS平台在iOS8之后开放的一个Framework,提供了在iOS平台利用硬件实现H264编解码的能力. 这套接口的合成主要我一个人参与,花费了四五天的时间,中间主要参考了WWDC 2014  513关于hardware codec的视频教程, OpenWebrtc的vtenc/vtdec模块, chromium的一部分代码 https://src.

一.UDP/TCP 如果让你自己开发一套实时互动直播系统,在选择网络传输协议时,你会选择使用UDP协议还是TCP协议 假如使用 TCP 会怎样呢?在极端网络情况下,TCP 为了传输的可靠性,将会进行反复重发信息的操作 在 TCP 协议中,为了避免重传次数过多,定时器的超时时间会按 2 的指数增长,也就是说,假设第一次设置的超时时间是 1 秒,那么第二次就是 2 秒,第三次是 4 秒--第七次是 64 秒.如果第七次之后仍然超时,则断开 TCP 连接,而对于这么长时间的延迟,实时互动的直播系统是根

近日,三星发布的Buds Pro 耳机中,宣传有以下功能.其中涉及到噪声的,有主动降噪,通话降噪及智能降噪,很多人对他们的具体用途容易混淆,今天我们来辨析一下. 主动降噪和通话降噪完全不是一个概念,无论从方法,目的,技术手段,应用场景都不一样. 1. 主动降噪ANC(Active Noise Cancellation),简单来说,耳机中的主动降噪是为了减少佩戴者自己听到的环境噪声,它是通过佩戴者耳机的扬声器发出与环境噪声相反相的声波,在佩戴者耳朵内部这个小小的声场环境里抵消了通过耳机物理结构传播

本文主要分析webrtc中的抗丢包与带宽自适应原理,文章来自博客园RTC.Blacker,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help 文章内容主要来自中国电信北京研究院丁博士在上周六的技术交流会上的演讲内容,之前我们有在公众号上介绍过这个技术交流会,详见:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODMzMjE1NQ==&mid=401152241&idx=1&sn=38dd10e369d3f8e308a6086e8498407