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增强()之一——谱减法

谱减法基于一个简单的假设:假设中的声只有加性声,只要将带谱减去声谱,就可以得到纯净,这么做的前提是声信号是平稳的或者缓慢变化的。 Ps(w)是输入的带的频谱,Pn(w)是估计出的的频谱,两者相减得到D(w)差值频谱。 由于相减后可能会出现负值,所以就简单粗暴地加上一个判断条件,将负值全部置为0,这样得到的结果作为最终输出去的频谱。  那是怎么估计出来的呢? 文献中一般都假设输入的一段中前n帧作为silence时间,也就是说这段时间没有输入,只有,可以称之为底,将这5帧中的强度取平均值,作为估计出来的。 输出最终去后的?有空再把图贴上,如有理解错误的,请指正,谢谢。贴图如下:带波形图?利用过减技术的谱减法去除后的波形图,beta值不同,得到的宽带和”“的比例也不同。

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频算法之我思

最近,在自动增益,速检测,相位谱重建各个算法之间穿梭。慢慢有所产出,有所突破。特别是在领域,不能算质的飞跃,但是确实摸到了一些规律。 而速检测,其实有点类似乐的节拍检测,只不过一定要去除空白帧,因为空白从另一个角度来说,可以认为是停顿,或者说换气。所以速检测的思路也可以基本确认。 相对于深度学习而言,我还是比较坚持采用传统算法去实现增益等处理,原因也很简单,频时效性特别重要。采用深度学习很多时候要做大量的工作才能保证时效性了,从软件,硬件的角度来说,频不比图像好处理。 这里放出linux系统下的可执行文件,供大家评测。 现在是自适应强度,后自动做增益,后续计划加上的强度控制。

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    QttAudio推出频SDK,可消除回、抑制

    越来越多的企业选择采用高效便捷的企业即时通讯系统开会办公,提高沟通效率的同时也能够提高办公效率,而其中通话的质量可以直接影响用户体验。? QttAudio创始人幸小然表示:“实现视频通话需要解决回消除、、混等核心技术问题,在QttAudio面世前,市面上有大致三种解决方案可供选择:第一种是免费的开源方案WebRTC,SPEEX等 目前QttAudio提供多平台支持,支持Android、iOS、Windows、Linux及嵌入式Linux系统,“企业自己研发平台相关的技术需要很多的工程师,花费较多的时间和精力,QttAudio则提供了一个全平台的解决方案 目前QttAudio主要关注底层频处理相关技术,以后也许会结合频处理技术实现硬件开发,比如做芯片;与智能箱厂商合作,做一些声识别之前的处理等;为专业频处理设备提供技术支持。 比如现在挺火的智能响,核心是人工智能识别,可在识别之前,需要对声进行等处理,我们就专注这块。” 幸小然告诉猎云网。

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    speex库(含代码)

    speex库中效果不错,应该是应用最广泛的吧,speex库下载地址https:www.speex.orgdownloads,可以直接下载二进制代码使用,像配置OpenCV一样配置speex库就可以了 贴出C言实现的代码如下。代码中采样率、频帧大小需要根据实际情况设置,HEADLEN是WAV格式的文件头,占44个字节,这44个字节是不需要处理的,不然文件头会损坏,导致得到的结果无法播放。 noiseSuppress的值可以控制减除的声强度,负值越小,声去除的强度越大,同时会造成原声的失真,需要作出权衡。 SPEEX_PREPROCESS_SET_DEREVERB_DECAY, &f); f = 0; speex_preprocess_ctl(state, SPEEX_PREPROCESS_SET_DEREVERB_LEVEL, &f); 静检测

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    主机常见 的原因 及 方法

    主机常见CPU风扇 CPU风扇主动散热 Reason:主动散热 是始终保持高速运转; 被动散热 是只有CPU温度过高时才会提速运转。 CPU风扇积灰 Reason:CPU风扇与灰尘的长时间的运动摩擦,最后导致发出声成为电脑。 Solution:清灰。 CPU风扇轴承缺油 Reason:CPU风扇轴承与扇叶最容易引起声,在长期使用后,风扇轴承会因为缺油而变得摩擦,所以导致发非常大的。 Solution:把风扇上面的小标签揭开,上面会有一个小洞。 电源风扇 Reason:属于老化,再加上长时间的运动摩擦,最后导致发出声成为电脑。 Solution:在风扇轴承上滴几滴机油,再用小毛刷,将电源旁边和里面的灰尘扫净即可。 硬盘 Reason:硬盘一般是由于装机器的时候螺丝没上紧,所到导致在使用运行计算机过程中,硬盘会受到风扇的震动,结果就变成了电脑。 Solution:把螺丝上紧点就行了。

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    网易云信神经网络算法:提升瞬态声抑制效果,适合移动端设备

    都有很好的量,并且控制了信号的损伤程度,保证了的质量和理解度。 从图中可以看出,网易云信 AI 在非部分,对键盘声的压制极大,基本全部消掉;在和重合部分,虽然没有完全消掉,但是也有明显抑制,并且保护了质量。 所以该研究在调试中把量稳定在一个范围内,然后尽量去追求更高的理解度(STOI)和质量(MOS)。Table 1 展示了云信 AI 和对比项之间的量化对比。 从结果中可以看出,网易云信自研的 Feature 和 Loss Function 在整体上呈现对保护更好,量略小。其中,对质量保护最好,在量上也在可接受的范围内。 AI 质量有着更好的保护。

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    使用TensorFlow 2.0构建深

    作者 | Daitan 来源 | Medium编辑 | 代码医生团队介绍是一个长期存在的问题。给定有声的输入信号,目的是在不低目标信号质量的情况下滤除此类声。 可以想象有人在视频会议中讲话,而背景乐正在播放。在这种情况下,系统的任务是消除背景声,以改善信号。 除许多其他用例外,此应用程序对于视频和频会议尤其重要,在视频和频会议中,声会大大清晰度。的经典解决方案通常采用生成模型。 在本文中,使用卷积神经网络(CNN)解决了问题。给定有声的输入信号,目标是建立一个统计模型,该模型可以提取干净信号(源)并将其返回给用户。 在这里,着重于将常规信号与在城市街道环境中经常发现的十种不同类型的声进行信号源分离。数据集对于问题,使用了两个流行的公开频数据集。

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    算法 附完整C代码

    频图像算法中的必不可少的。目的肯定是让图片或 更加自然平滑,简而言之,美化。图像算法和频算法 都有其共通点。图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域。 频更偏向 时间 处理,例如中的某段时长。频一般是一维数据为主,单声道波长。处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理。只是处理时候数据参考系维度不一而已。 一般而言,图像偏向于多通道处理,频偏向于单通道处理。而从数字信号的角度来看,也可以理解为聚类,频率归一化之类的。总之就是对一些有一定规律的数字数据进行计算处理。图像被磨皮美颜这个大主题给带远了。 目前感觉大有所为,像前面分享的《基于RNN的算法 (附完整C代码)》能达到这样的效果,深度学习 确实有它独到的一面。 算法,网上公开的算法不多,资源也比较有限。还是谷歌做了好事,把WebRTC开源,确实是一个基础。前人种树,后人乘凉。花了点时间,把WebRTC的声抑制模块提取出来,方便他人。

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    邓滨:信号处理+深度学习才能实现交互

    即使我们实现了在理想环境中智能交互的强大性能,一旦在实际应用中涉及到如远场声、回声等问题,人机交互的性能就会急剧下。 对于信号处理来说,经过业界几十年的探索,这几种模式的发展都比较成熟,大家已经摸索出了应对这几种通讯模式较为典型的算法,例如免提模式下如何,手持模式下可用手机多个麦克风进行等。 Q&AQ:前端使用哪些去算法?A:通常有以下几类方法:1)滤波器:一种较为典型的方案,主要通过如维纳滤波这样的自适应滤波对声进行。 如果是给机器则不能破坏原始的声学特征,需要把控制在一定的程度内。Q:远场单通道对于收益率有何影响? A:两年前我们的小鱼在家产品就使用了单麦克风并实现信号放大、回声抑制、远场增强等一系列功能,提升十分明显。

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    如何利用深度学习实现单通道分离?

    其中,指的就是的分离,去混响指的就是与混响的分离,而多人声分离的场景则相对复杂一些,在这里包含有目标人声和其它的干扰人声。 因此,在通话中实现更好的已经成为了一个必不可少的课题。image.png那么,的最终目标是什么呢?直白的说就是将目标人声从多种源中分离出来。 右下图对应的是将IBM(左下图)覆盖到带谱(右上图),形成了后的谱。 而从图中可以看出,后的谱(右下图)比谱干净(右上图)了许多,但与纯净谱相比,存在部分过压的现象,听起来实际效果就是基本消除,但是会有些许失真。 本次演讲内容首先是介绍了单通道分离的定义,其中分离方法我们介绍了三种,主要是以为例去讲的,因为是比较关键的,再就是介绍了在单通道分离里面遇到的一些挑战,以及我们是如何去解决所遇到的困难的

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    如何利用深度学习实现单通道分离?

    其实对于以上几种分离的场景,它们的最终目标是相同的,即将目标人声与其它非目标人声的进行分离。下面就以为例,为大家介绍分离的过程。3)?在我们的现实生活中,的种类是形形色色的。 因此,在通话中实现更好的已经成为了一个必不可少的课题。?那么,的最终目标是什么呢?直白的说就是将目标人声从多种源中分离出来。 右下图对应的是将IBM(左下图)覆盖到带谱(右上图),形成了后的谱。 而从图中可以看出,后的谱(右下图)比谱干净(右上图)了许多,但与纯净谱相比,存在部分过压的现象,听起来实际效果就是基本消除,但是会有些许失真。? 本次演讲内容首先是介绍了单通道分离的定义,其中分离方法我们介绍了三种,主要是以为例去讲的,因为是比较关键的,再就是介绍了在单通道分离里面遇到的一些挑战,以及我们是如何去解决所遇到的困难的

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    解决方案了解一下?

    在游戏开黑的过程中,如果其中一个队友身处网吧,则其他人的耳机总是难免会被各种嘈杂的所充斥,这是十分糟糕的体验,甚至会影响整个团队的发挥,那么在这样的场景下,就成为了提升游戏体验的基本操作。 网吧场景下的难度往往大于普通环境下的难度,其源于网吧的环境和普通的声环境差别很大,网吧的来源比较广泛,包括有众多人的聊天、呼喊声,大幅度的鼠标键盘敲击声,桌椅挪动人员走动等等,有些网吧还像理发店那样广播背景乐及一些广播 腾讯云游戏多媒体引擎GME(Game Multimedia Engine,以下简称 GME)针对网吧场景提出了一套技术解决方案,能在复杂的环境下将的影响到最低。 如何在复杂的网吧环境下实现?在网吧嘈杂环境下的诉求是:队友不讲话时,听不到任何其他声,当队友讲话的时候,希望听到的是队友清晰的声,当队友话毕其他声随即静默。 通过自研技术,GME已经能在复杂的网吧环境下也准确的检测到特定的人声并有效的去掉环境或其他玩家带来的声,给玩家带来了极致的开黑体验,让好友之间的互动不再有点,目前游戏多媒体引擎GME 已正式登陆腾讯云

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    这一篇就够了 python识别指南终极版

    许多现代识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和维的技术来简化信号。也可以使用活动检测器(VAD)将频信号减少到可能仅包含的部分。 也是影响翻译准确度的一大元凶。上面的例子中由于频文件干净从而运行良好,但在现实中,除非事先对频文件进行处理,否则不可能得到无频。 声对识别的影响声在现实世界中确实存在,所有录都有一定程度的声,而未经处理的可能会破坏识别应用程序的准确性。 Debian Linux如果使用的是基于 Debian的Linux(如 Ubuntu ),则可使用 apt 安装 PyAudio:$ sudo apt-get install python-pyaudio 处理难以识别的尝试将前面的代码示例输入到解释器中,并在麦克风中输入一些无法理解的

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    python识别终极指南

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    Python识别终极指北,没错,就是指北!

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    业界|科大讯飞识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场

    科大讯飞针对该问题使用了单麦克及配合麦克风阵列两种硬件环境下的、解混响技术,使得远场、声情况下的转写也达到了实用门槛。 单麦克、解混响对采集到的有损失,使用混合训练和基于深度回归神经网络解混响结合的方法。 即一方面对干净的进行加,并与干净一起进行混合训练,从而提高模型对于带的鲁棒性(编者注:Robust的译,即健壮和强壮之意);另一方面,使用基于深度回归神经网络进行和解混响,进一步提高带 麦克风阵列、解混响仅仅考虑在处理过程中的可以说是治标不治本,如何从源头上解决混响和似乎才是问题的关键。 该方法与上述单麦克和解混响的结合,可以进一步显著的提高带、远场的识别正确率。?

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      语音消息

      语音消息(Voice Message Service,VMS)沉淀腾讯十年短信服务技术和经验,通过腾讯云提供的语音专线,为 QQ、微信等亿级用户平台和货车帮、摩拜、聚美优品等数千家客户提供语音验证码、语音通知等服务。高到达率、超低延时、秒级触达,支持大容量、高并发,并提供企业专属码号服务。

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