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

文章主要介绍噪声消除,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help -------------------------------------------- RTC中声音处理是个很麻烦的事,难点很多,回声,噪声,啸声,增益,等等,其实从中国潜艇噪声那么大就可看出这东西确实不好处理. 这些年我也被这些问题搞得烦死了,特别是android上面的,当然折腾过程中也发现了很多被大家误解的现象: 1.只有qq和微信语音

单独编译和使用webrtc音频增益模块(附完整源码+测试音频文件) 单独编译和使用webrtc音频回声消除模块(附完整源码+测试音频文件) webrtc的音频处理模块分为降噪ns,回音消除aec,回声控制acem,音频增益agc,静音检测部分.另外webrtc已经封装好了一套音频处理模块APM,如果不是有特殊必要,使用者如果要用到回声消除等较为复杂的模块时,最好使用全部的音频处理模块二不要单独编译其中一部分以免浪费宝贵的时间. 但是音频降噪部分较为简单,用起来也就几个函数,除了需要传入的音频数据

分离webrtc的降噪(Noise Suppression)部分 webrtc是Google开源的优秀音视频处理及传输代码库,其中包含了audio processing.video processing算法.语音降噪模块就包含在audio processing中.本文的降噪算法引用自https://github.com/cpuimage/WebRTC_NS,用c语言编写,需要编译成exe可执行程序供c#程序调用. 使用cmake生成vs2017工程 cmake是一款生成c/c++项目的工具,下载

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.

webrtc的音频处理模块分为降噪ns和nsx,回音消除aec,回声控制acem,音频增益agc,静音检测部分.另外webrtc已经封装好了一套音频处理模块APM,如果不是有特殊必要,使用者如果要用到回声消除等较为复杂的模块时,最好使用全部的音频处理模块,不要单独编译其中一部分以免浪费宝贵的时间. 但是音频降噪,增益功能较为简单,还能直接使用.这部分源码是我从webrtc中抠出来,单独放到VS2010工程下使用.其中包括重采样以及滤波,降噪功能.这部分是直接复用之前的博文单独使用webrtc降噪

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

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

起源:PCA.特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像.语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战. 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效.数据挖掘?已然挖不出有用的东西. 为了解决高维度的问题,出现的线性学习的PCA降维方法,PCA的数学理论确实无懈可击,但是却只对线性数据效果比较好. 于是,寻求简单的.自动的.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然

1.概述 WebRTC是“网络实时通信”(Web Real Time Communication)的缩写,它主要用来让浏览器实时获取和交换视频.音频和数据. WebRTC共分三个API. MediaStream(又称getUserMedia) RTCPeerConnection RTCDataChannel getUserMedia主要用于获取视频和音频信息,后两个API用于浏览器之间的数据交换. 2.getUserMedia 2.1 简介 首先,检查浏览器是否支持getUserMedia方法.

本文主要介绍Periscope,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载请说明出处. 可能国内很多人没听说过Periscope,这可是现在Twitter上很火的一个APP,先看看人家自己是怎么介绍的: 说明如下: 1.说白了这就是一个手机APP直播,只不过不同于我们平时看到的搜狐视频和YY主播,他支持的是个人直播,任何人拿起手机就可以给别人直播. 2.考虑到推特被封杀以及产品自身原因,不太可能在国内火起来,但一些创业者和公司已经开始开发类似APP了,也包括一些大佬. 不过这块想做好也

WebRTC 音视频开发 webrtc   Android IOS WebRTC 音视频开发总结(七八)-- 为什么WebRTC端到端监控很关键? 摘要: 本文主要介绍WebRTC端到端监控(我们翻译和整理的,译者:weizhenwei,校验:blacker),最早发表在[编风网] 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). callstats是一家做实时通讯性能测阅读全文 posted @ 2016-07-

1.     WebRTC学习 1.1   WebRTC现状 本人最早接触WebRTC是在2011年底,那时Google已经在Android源代码中增加了webrtc源代码,放在/external/webrtc/,可是Android并没实用到它,更没有被浏览器使用.当时试图在Android 2.3(Gingerbread)高通平台的手机上用H.264 硬件codec替换掉WebRTC缺省使用的VP8软codec,费了不少劲勉强换掉后效果非常差仅仅得放弃. 近期得知Google最新版的Chrome

cdsn博客不支持word文件,所以这里显示不完全.可到本人资源中下载word文档: v0.3:http://download.csdn.net/detail/kl222/6961491 v0.1:http://download.csdn.net/detail/kl222/6677635  下载完后评论,可以返还你的积分.此文档还在完善中,欢迎大家交流,共同完善.    Webrtc  教程 版本0.3(2014年2月) 康林 (16614119@qq.com) 本文博客地址:http://bl

作者:villainthr 摘自:villainhr WebRTC 全称为:Web Real-Time Communication.它是为了解决 Web 端无法捕获音视频的能力,并且提供了 peer-to-peer(就是浏览器间)的视频交互.实际上,细分看来,它包含三个部分: MediaStream:捕获音视频流 RTCPeerConnection:传输音视频流(一般用在 peer-to-peer 的场景) RTCDataChannel: 用来上传音视频二进制数据(一般用到流的上传) 但通常,p

随着直播的发展,直播实时互动性变得日益重要.又拍云在 WebRTC 的基础上,凭借多年的开发经验,结合当下实际情况,开发 UPRTC 系统,解决了网络延时.并发量大.客户端解码能力差等问题. WebRTC 的前世今生 什么是 WebRTC 2010年5月,Google 花费6820万美元收购拥有编解码.回声消除等技术的 GIPS 公司.之后谷歌开源了 GIPS 的技术,与相关机构 IETF 和 W3C 制定行业标准,组成了现有的 WebRTC 项目. WebRTC 全称 Web Real-Tim

顾名思义,VAD(Voice Activity Detection)算法的作用是检测是否是人的语音,它的使用 范围极广,降噪,语音识别等领域都需要有vad检测.vad检测有很多方法,这里我们之介绍一 下webrtc里面的vad检测. webrtc的vad检测原理是根据人声的频谱范围,把输入的频谱分成六个子带 (80Hz~250Hz,250Hz~500Hz,500Hz~1K,1K~2K,2K~3K,3K~4K.) 分别计算这六个子带的. 能量.然后使用高斯模型的概率密度函数做运算,得出一个对数似然

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