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

更新 [2015年2月15日] Bill 这段时间没有再关注 WebRTC 以及音频处理的相关信息,且我个人早已不再推荐单独编译 WebRTC 中的各个模块出来使用.实际上本文的参考价值已经很小了,甚至可能会产生误导.不删这篇文章的原因在于文后有很多读者的讨论,其中的一些仍具备一定的价值,请大家务必以批判和审慎的态度阅读文章. [2014年5月14日] 昨天有幸在 Google 论坛里询问到 AECM 模块的延迟计算一事,Project member 说捣腾这个延迟实际上对 AECM 的效果没有

1 前言 本文将基于STM32F4 Discovery板,从零开始设计并实现一个USB Audio的例子. 2 设计构思 所谓的USB AUDIO就是制作一个盒子,这个盒子可以通过USB连接到PC,PC端将其识别为Audio设备,然后在PC端播放音乐的时候,声音可以通过盒子播放出来. 2.1 从原理框图开始 图1 如上图所示,我们大概构思一下,为了实现USB AUDIO功能,我们使用一个MCU的USB外设连接PC端,整个流程是这样: PC端播放音乐时,代表音乐的数据流从PC端通过USB传输到MC

网上很多观点说,根据采样定理,48K的音频采样率即可无损的表示音频模拟信号(人耳最多可以听到20K的音频),为何还需要96K, 192K等更高的采样率呢?最先我也有这样的疑问,毕竟采样定理是经过数学家证明过的,48K的采样率确实可以无损的表示20K的音频信号,注意是无损,而不是近似! 近日重读<数字音频技术>这本书,豁然开朗了.大家说的没错,采样定理是数学上证明过了的.但是具体到物理的.各种电子设备来实现这个录音过程时,器件本身的各种局限性,决定了48K不能达到理论的音质. 例如,根据采样定理

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

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

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

之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点. ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回

采样频率:  44.1kHz ,它的意思是每秒取样44100次   .8kHz    8000次,  16kHz   160000次 比特率:  比特率是大家常听说的一个名词,数码录音一般使用16比特.20比特或24比特制作音乐.什么是“比特”?我们知道声音有轻有响,影响声音响度的物理要素是振幅,作为数码录音,必须也要能精确表示乐曲的轻响,所以一定要对波形的振幅有一个精确的描述.“比特(bit)”就是这样一个单位,16比特就是指把波形的振幅划为2^16即65536个等级,根据模拟信号的轻响把它划

把自己这两天学习VoiceEngine的成果分享出来,供大家参考,有什么问题也欢迎大家指出,一起学习一起进步. 本文将对VoiceEngine的基本结构做一个分析,分析的方法是自底向上的:看一个音频编码器是如何一层层被封装到VoiceEngine中的. 首先我们来看一下VoiceEngine的核心API,基本上就在webrtc\voiceengine\include的几个头文件中了.具体来说,voe_base-支持G.711编码的.RTP传输的全双工VoIP应用,若要支持其他编码器,则需要VoE

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

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

在 WebRTC 中,Audio 数据在被送入编码器之前,有 2 大部分需要特别关注,一是数据采集,二是 Audio Processing. 作者:方来,技术专家,从事 voip 应用开发. 数据采集 数据采集主要由 Audio Device 模块进行处理,而且是平台和配置相关.例如: Mac 电脑,使用的是 CoreAudio API,一般情况下使用默认内置的声卡参数 fs=48kHz,stero. Windows 电脑,WebRTC 中用的是 WASAPI.根据声卡参数不同,采样率等参数可选

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

webrtc代码在android和chromium项目中都有.但是android中的那个带有Android.mk,稍微修改下就能用ndk-build编译出libwebrtc_audio_preprocessing.so git clone https://android.googlesource.com/platform/external/webrtc  更新 cd webrtc apm几个模块: NS(Noise Suppression 噪声抑制). VAD(Voice Activity De

本文主要介绍WebRTC的APM. 现在主要介绍一下audio_processing.h. 首先插入了几个类,这些都是audio_processing的核心模块. class AudioFrame;  class EchoCancellation;  class EchoControlMobile;  class GainControl;  class HighPassFilter;  class LevelEstimator;  class NoiseSuppression;  class V

WebRTC(Web Real Time Communication)并不是Google原来自己的技术,在2010年,Google以大约6820万美元收购了VoIP软件 开发商Global IP Solutions公司,开源了WebRTC实时通信项目. 语音引擎是GIPS的语音通信的杀手锏,其主要是通过一系列的传输控制来达到在低带宽下传输实时的语音,GIPS语音引擎有着 广泛的客户群,比如skype.QQ等语音都是采用GIPS的语言引擎.通过其语音引擎,不仅能传输质量更高的语音,还能在丢包非常

WebRTC技术交流群:234795279 原文地址:http://blog.csdn.net/temotemo/article/details/7530504     1.WebRTC目的        WebRTC(Web Real-Time Communication)项目的最终目的主要是让Web开发者能够基于浏览器(Chrome\FireFox\...)轻易快捷开发出丰富的实时多媒体应用,而无需下载安装任何插件,Web开发者也无需关注多媒体的数字信号处理过程,只需编写简单的Javascr

一.概要介绍WebRTC的音频处理流程,见下图: webRTC将音频会话抽象为一个通道Channel,譬如A与B进行音频通话,则A需要建立一个Channel与B进行音频数据传输.上图中有三个Channel,每个Channel包含编解码和RTP/RTCP发送功能. 以一个Channel而言,应用程序中将包含三个活动线程,录音线程,音频接收线程和播放线程. 1)录音线程:负责麦克风音频的采集,见图中红色路径,采集到音频后,缓存到一定长度,进行音频处理,主要包括EC,AGC和NS等.然后送到Chann

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特