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音频降噪算法 附完整C代码

降噪音频图像算法中的必不可少的。 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化。 图像算法和音频算法 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。...音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某段时长。 音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。...图像降噪被磨皮美颜这个大主题给带远了。 音频降噪目前感觉大有所为,像前面分享的《基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)》 能达到这样的降噪效果,深度学习 确实有它独到的一面。...音频降噪算法,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的噪声抑制模块提取出来,方便他人。...至于算法的实现,见源代码: 浮点版本: noise_suppression.c  定点版本: noise_suppression_x.c 算法提供4个降噪级别,分别是: enum nsLevel {

8.8K142

使用TensorFlow 2.0构建深音频降噪

除许多其他用例外,此应用程序对于视频和音频会议尤其重要,在视频和音频会议中,噪声会大大降低语音清晰度。 语音降噪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)解决了语音降噪问题。给定有噪声的输入信号,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。...数据集 对于语音降噪问题,使用了两个流行的公开音频数据集。...重要的是要注意,音频数据与图像不同。由于假设之一是使用CNN(最初是为计算机视觉设计的)进行音频降噪,因此了解这种细微差别非常重要。原始形式的音频数据是一维时间序列数据。...结论 音频降噪是一个长期存在的问题。通过遵循本文中描述的方法,以相对较小的努力即可达到可接受的结果。轻量级模型的优势使其对于边缘应用程序很有趣。下一步,希望探索新的损失函数和模型训练程序。

3.2K20

基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法。 采用的是 GRU/LSTM 模型。 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集。...经过实测,降噪效果很不错,特别是在背景噪声比较严重的情况下。...//github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h ) 2.支持全部采样率 采样率的处理问题,采用简单粗暴法, 详情请移步博主另一篇小文《简洁明了的插值音频重采样算法例子...(附完整C代码)》 3.增加CMake文件 4.增加测试用 示例音频sample.wav  取自(https://github.com/orctom/rnnoise-java) 贴上完整示例代码 : ...项目地址:https://github.com/cpuimage/rnnoise 示例具体流程为: 加载wav(拖放wav文件到可执行文件上)->重采样降噪->保存wav 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨

8.6K83

一种简单高效的音频降噪算法示例(附完整C代码)

但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. > 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE....而一般的图像降噪流程,见图: noise_suppression.png 也就是,一个降噪算法的基本组成部分有: 1.噪声提取(用于提取噪声) 2.静音检测(一般检测是否为人声,减少误判) 3.数学先验假设...(用于降噪) 当然最小均方误差的降噪思路,用在图像上一样适用....但是,大多数音频降噪算法仅仅适配某种特殊情况(特例). 工程化应用时,会发现, 一个坑接着一个坑, 然后不得不妥协.勉强能用就行, 要求太高不现实....话说如此,但是对作为学习信号处理,音频降噪来说, 这个是一个特别好的入门示例算法. 至少经过实践之后,你心中能有了个大概的印象. 音频降噪是一个什么样的工作,会碰到什么样的难点.

4.9K30

Python图片验证码降噪 — 8邻域降噪

简介 图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是: 1.灰度处理&二值化 2.降噪 3.字符分割 4.标准化 5.识别 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除...8邻域降噪 8邻域降噪 的前提是将图片灰度化,即将彩色图像转化为灰度图像。...8邻域降噪 的原理就是依次遍历图中所有非白色的点,计算其周围8个点中属于非白色点的个数,如果数量小于一个固定值,那么这个点就是噪点。...经过测试8邻域降噪 对于小的噪点的去除是很有效的,而且计算量不大,下图是阈值设置为4去噪后的结果: ?...实现 下面是使用 Pillow 模块的实现代码: from PIL import Image def noise_remove_pil(image_name, k): """ 8邻域降噪

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Linux音频驱动-声音采集过程

现实中的声音是一段连续的信号, 现在大部分的声音是以离散的数字信号保存下来,例如CD、MP3音频格式。 在保存这些信息时,考虑到对声音质量和存储的效率, 需要对声音的几个重要的基本属性进行研究。...11,025 Hz 22,050 Hz - 无线电广播所用采样率 32,000 Hz - miniDV 数码视频 camcorder、DAT (LP mode)所用采样率 44,100 Hz - 音频...CD, 也常用于 MPEG-1 音频(VCD, SVCD, MP3)所用采样率 47,250 Hz - Nippon Columbia (Denon)开发的世界上第一个商用 PCM 录音机所用采样率...48,000 Hz - miniDV、数字电视、DVD、DAT、电影和专业音频所用的数字声音所用采样率 50,000 Hz - 二十世纪七十年代后期出现的 3M 和 Soundstream 开发的第一款商用数字录音机所用采样率...它是有采样率和采样位数共同决定的指标, 例如上述CD的比特率是44100*16*2bit/s = 1.4Mbit/s 存储音频的格式有很多种: 非压缩格式:如目前最流行的WAV格式, 经常用来保存原始录音数据

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网易云信神经网络音频降噪算法:提升瞬态噪声抑制效果,适合移动端设备

机器之心专栏 网易云信音频实验室 网易云信音频实验室自主研发了一个针对瞬态噪声的轻量级网络音频降噪算法(网易云信 AI 音频降噪),对于 Non-stationary Noise 和 Transient...基于信号处理的传统音频降噪算法对于 Stationary Noise(平稳噪声)有比较好的降噪效果。...但是,基于神经网络的音频降噪在计算复杂度上存在挑战。...针对上述挑战,网易云信音频实验室自主研发了一个针对瞬态噪声的轻量级网络音频降噪算法(网易云信 AI 音频降噪),对于 Non-stationary Noise 和 Transient Noise 都有很好的降噪量...总结 综上所述,网易云信 AI 降噪实现了一个轻量级的实时神经网络音频降噪算法。

1.4K41
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