求静音检测(VAD)和舒适噪声生成(CNG)的算法 [问题点数:100分,结帖人yuezw]

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webRTC AEC 添加舒适噪声算法
webRTC的<em>舒适</em><em>噪声</em>实际上就是,一个随机<em>噪声</em>经过同一帧消回声输出NLP参数的加权处理产生的<em>噪声</em>。如果是32K信号,则对产生的高频段随机<em>噪声</em>统一加权,加权值是同一帧消回声输出NLP参数的平均值。 static void ComfortNoise(AecCore* aec, float efw[2][PART_LEN1], ...
不要用speex做静音检测vad
speex从1.2版本开始支持<em>静音</em><em>检测</em><em>vad</em>(还有降噪、回声消除、自动增益控制agc、抖动buffer、重采样等一堆功能)等针对语音的预处理功能,实现在libspeexdsp库中。 真正用起来后,发现各种坑! 首先我打开了降噪、agc和<em>vad</em>,结果预处理后的音频播放起来有电流突突声(不知道怎么形容,看图) 因为speex初始化时frame size填的20ms帧长,所以各位从上图可以看到
webrtc音频引擎之CNG模块介绍
CNG即comfort noise generator,<em>舒适</em>噪音<em>生成</em>。   该模块主要完成<em>舒适</em>噪音的<em>生成</em>,模块结构为:    代码文件非常少,总共的代码也不多,有兴趣的可以去研究<em>舒适</em>噪音的<em>生成</em>原理。  大家也可以把这个模块剥离出来供自己使用。
如何测试静音检测
1名词解释 VAD<em>静音</em>抑制,又称语音活动侦测。<em>静音</em>抑制的目的是从声音信号流里识别和消除长时间的<em>静音</em>期,以达到在不降低业务质量的情况下节省话路资源的作用,它是IP电话应用的重要组成部分。<em>静音</em>抑制可以节省宝贵的带宽资源,可以有利于减少用户感觉到的端到端的时延。   根据上面的定义我们可以理解为,当进行语音通讯时,如果终端开启了<em>静音</em><em>检测</em>功能,当用户在一段时间内没有讲话时,终端不会向外发送语音包或发
Kaldi特征提取之-VAD
Kaldi特征提取之-VAD背景 VAD即 Voice Activity Detection, 用于<em>检测</em><em>静音</em>和非<em>静音</em>。通过使用VAD,我们可以找到有效语音段,剔除<em>静音</em>段,在语音识别等过程中可以大大减少要处理的数据量。VAD通常有多种方法,简单的如帧能量或者帧幅度,复杂的还可以用神经网络。下图是一段语音的波形图,VAD可以将图中红色框内的地方剔除。 VAD<em>检测</em> 注意:以下所有方法都以帧为单位进行,帧长
噪声下的语音检测 VAD
VAD是语音处理中经常使用的技术,不大起眼,但也至关重要,往往各大技术团队都会很在意“模型”上的跟进与改进,忽视VAD这种技术的重要性,因为模型上很多是技术的前沿点,比如DNN,大家做了能拿出来吹吹牛,并且这种技术大家都做,通常会得到一个stata of the art的技术指标,而VAD呢,研究了N年也没个标准,也没有使用前沿技术,做了引不起内部、外部关注,并且难度一点都不小,不像DNN这种技术
WebRTC之语音活动检测(VAD)算法
VAD(Voice Activity Detection)<em>算法</em>的作用是<em>检测</em>语音,在远场语音交互场景中,VAD面临着两个难题: 1.    可以成功<em>检测</em>到最低能量的语音(灵敏度)。 2.    如何在多噪环境下成功<em>检测</em>(漏检率和虚检率)。 漏检反应的是原本是语音但是没有<em>检测</em>出来,而虚检率反应的是不是语音信号而被<em>检测</em>成语音信号的概率。相对而言漏检是不可接受的,而虚检可以通过后端的ASR和NLP算
matlab自带的VAD检测程序
在matlab的DSP工具箱中,自带了VAD程序,本文主要记录如何使用这个程序。 clear all close all clc %% 设置音频源,读入一个speaker.wav文件,并对读入的文件进行分帧,每帧80个采样点 audioSource = dsp.AudioFileReader('SamplesPerFrame',80,... ...
webrtc 音频VAD 检测
摘要:本文主要讲述VAD<em>算法</em>的提取和一些原理 参考文章: http://billhoo.blog.51cto.com/2337751/1213801 http://blog.csdn.net/ssdzdk/article/details/42876011 1.模块提取a. 代码目录,具体工程可以到百度云下载 b.把所有<em>vad</em>目录下的代码提出来,再把signal_processing下
对音频进行vad及降噪处理
感觉有必要写一篇博客了,这几天在小组比赛中负责对语音进行处理,处理有两个,一个是用<em>vad</em>对音频进行端点确定,即把<em>静音</em>部分去掉,第二个是对音频进行降噪处理,之前在网上找了许多资料,才找到谷歌之前开发过一个叫webrtc的轮子,里面集成了许多有用的东西,其中包括了这次我需要的<em>vad</em>以及降噪,一会把我的处理代码放到GitHub上。先占个坑,有时间再来补。 -----------------------...
VAD算法
VAD<em>算法</em> 基于信噪比(snr)的<em>vad</em> 基于DNN的<em>vad</em> 基于能量Energy的<em>vad</em> 基于Decoder的Vad 混合DNN和Decoder的Vad 基于信噪比的VAD<em>算法</em>首先假设初始时的人是没有说话的,计算12帧初始声音的平均能量作为baseline,这个能量相当于底噪。若进入的一帧的rms大于这个baseline,认为有人声,否则认为无人声。初始时,连续n秒无人声,认为用户没有说话;连续3
端点检测(VAD)技术
端点<em>检测</em>是语音识别和语音处理的一个基本环节,也是语音识别研究的一个热点领域。技术的主要目的是从输入的语音中对语音和非语音进行区分。
android实时语音活动检测静音检测
来源于webrtc的<em>vad</em>音频处理模块,含源码。VAD - 录音过程中,实时<em>检测</em>当前是否有人在讲话(语音活动<em>检测</em>,或者叫<em>静音</em><em>检测</em>)。讲话时webRtcVad_Process返回true,不讲话时返回false。直接用android studio打开,编译后“喂喂”两下,看log即可。by tanyaping,欢迎技术交流。
VAD实现(一) 读取语音数据
一,什么是VAD VAD,也就是语音端点<em>检测</em>技术,是Voice Activity Detection的缩写。这个技术的主要任务是从带有<em>噪声</em>的语音中准确的定位出语音的开始和结束点,因为语音中含有很长的<em>静音</em>,也就是把<em>静音</em>和实际语音分离开来,因为是语音数据的原始处理,所以VAD是语音信号处理过程的关键技术之一。它的好坏,直接影响成败,由于技术本身的特殊性,所以在涉及语音信号处理的领域,端点<em>检测</em>技术的应...
WebRTC VAD算法初探
这几天对webrtc中的VAD<em>算法</em>做了一些研究,有了一些心得VAD<em>算法</em>中核心的是使用了GMM进行分类,noise作为一类,speech作为一类,两类求后验概率,并且实时的更新GMM的参数但是这个GMM的具体情况是怎么样的,它的均值,方差,都是多少,使用特征的维度是多少?参数又是怎么更新的 一、GMM的 权重,均值,方差分析频率域上分成了6个子带(channel),对每个子带求能量,初始值有一个GM...
Python对批量文件进行VAD检测和分段
准备: python2.7/3.+   webrtc<em>vad</em> import collections import contextlib import sys import wave import os import webrtc<em>vad</em> def read_wave(path): &quot;&quot;&quot;Reads a .wav file. Takes the path, and returns...
单独编译webrtc的vad模块,vad for android
工作需要,搞了大半年的webrtc技术。决定为CSDN做出一份贡献。从刚开始的离线录音降噪,到后来的实时语音(类似王者农药的开黑)。背景(熟悉什么是语音活动<em>检测</em>的同学可以略过)以王者里面的5人小房间开黑为例子,大家并不是一直在房间里嚷嚷,总有安安静静打怪的时候,这个时候大家都不说话。不讲话的时候,实时语音这时发送的就是所谓的“<em>静音</em>包”,以达到减少流量的目的。如何<em>检测</em>什么时候大家都不讲话呢?或者说如...
webRTC 音频类别
音频相关名词 **VAD(Voice Activity Detection)语音动态侦测 CNG(Comfort Noise Generation)<em>舒适</em>背景音处理 PLC(Packet Loss Concealment)语音封包遗失补偿 QoS(Quality of Service)有效语音频宽管理 RTP(Real-Time Transport Protocol)实时传输协 DTMF(Du
webrtc中的vad检测
是从webrtc中把<em>vad</em><em>检测</em>的代码给提取出来的,在vs2010下编译<em>生成</em>的,其中signal_process编成了静态库,在文件里面也包含。
android webrtc vad(静音检测) demo
android webrtc <em>vad</em>(<em>静音</em><em>检测</em>) demo webrtc的<em>vad</em><em>静音</em><em>检测</em>音频处理模块,含源码。VAD 录音过程中,实时<em>检测</em>当前是否有人在讲话(语音活动<em>检测</em>,或者叫<em>静音</em><em>检测</em>)。讲话时webRtcVad_Process返回true,不讲话时返回false 直接用android studio打开,编译后“喂喂”两下,看log即可
语音发生检测VAD
webrtc 的各个音频处理都很值得大家学习, 不说个人感觉最牛的aec, 就这个<em>vad</em>就很好! 基本实现思想是 通过把信号分为 6个频带,对各个子频带进行 <em>噪声</em>和语音 的高斯模型特征判决! 对不同的信号频率均降频到8k hz,内部对 16、24、32、48、做了分频 如果需要做不同信号频率的<em>检测</em>,需要单独做分频到8k。 判决参数均可调整: 个人新增
VAD打断方案
什么是打断 打断,就是机器人说话的时候,用户没等机器人说完,就开始说话。一般做法是<em>检测</em>到用户声音持续100-200ms就停止机器人说话,这样存在一个弊端,就是如果噪音很大的环境,或者用户身边有人说话,会导致错误的打断,本文主要介绍几个方法,来避免这个问题。 动态最小声音时间 VAD有这样一个参数 min_speak_ms [数字] 可选参数 默认100ms 最小的声音时间 单位毫秒,默认...
Android 单独抽取 WebRtc-VAD(语音端点检测) 模块
本文基于webrtc最新源码进行抽取编译做简单讲解。 最终目的是Android 单独抽取 WebRtc-VAD 模块,封装好JNI层,并且ndk-build出so库。 希望对大家有所帮助,有需要看JNI层实现和完整demo的,请加我企鹅:1067129856 先来看一下<em>vad</em>模块的头文件,webrtc_<em>vad</em>.h,该文件路径为common_audio\<em>vad</em>\include\webrtc_v...
WebRtc 的VAD算法解析
摘要:本篇文章主要讲述VAD<em>算法</em>的原理并且列举相关公式。该VAD的<em>算法</em>主要用了2 个 models 来对语音建模,并且分成<em>噪声</em>类和语音类。通过比较似然比的方法来确定是否是语音。其中有三个模式可以选择,每个模式<em>算法</em>是一直的,只是相关阈值不同。GMM的更新方法是梯度法,并没有使用常见的EM<em>算法</em>。这是因为其数据量不够大,难以准确估计种类,另外也节省部分运算量。  1、  将信号通过分频降到8kHz
VAD(静音抑制)
语音激活<em>检测</em>\<em>静音</em>抑制目的是从声音信号流里识别和消除长时间的<em>静音</em>期,以达到在不降低业务质量的情况下节省话路资源的作用,它是IP电话应用的重要组成部分。<em>静音</em>抑制可以节省宝贵的带宽资源,可以有利于减少用户感觉到的端到端的时延。   注意事项 背景<em>噪声</em>问题:即如何在较大的背景<em>噪声</em>中<em>检测</em><em>静音</em>; 前后沿剪切问题:所谓前后沿剪切就是还原语音时,由于从实际讲话开始到<em>检测</em>到语音之间有一定的判断
静音检测VAD算法
最近把opus编码器里的VAD<em>算法</em>提取了出来,之前在网上没找到合适的开源VAD模块,就把代码放在这里吧,希望能帮助到人。下面是.h文件和.cpp文件,使用的时候,需要调用silk_VAD_Get()这个函数,每次输入一个帧(我默认了帧长是20ms,采样率16khz,可以自己在silk_VAD_Get里修改),返回0或者1,代表该帧是否为静...
语音端点检测(voice activity detection,VAD)
可以将一段语音片段分为 <em>静音</em>段、过度段、语音段、结束。 比较常用的VAD技术是基于短时能量和过零率的双门限端点<em>检测</em>。 1. 分别对短时能量和过零率设置两个门限值energy_low, energy_high和zcr_low, zcr_high energy_high > energy_low zcr_high > zcr_low 2. 计算一帧的短时能量enegry和过零率zcr 若e
vad语音活动检测
基于c语言的语音活动<em>检测</em><em>算法</em>,用于VAD开发借鉴和使用
G.729AB学习笔记
一、概念         G.729:原始版本的编码。         G.729A:G.729精简版,兼容原始版本,源码经过简化,所以音质较差。         G.729B:此版本有<em>静音</em>抑制(Silence Suppression),与上面两个版本无法兼容。         G.729AB:这个版本是有SID(Silence Insertion Descriptor)的G.729A版本,而且兼容G.729B。         原文:
简单的matlab双阈值语音端点检测程序(Voice Activity Detection,VAD)
语音端点<em>检测</em>是语音预处理的关键一步,目的是减除<em>静音</em>段,本代码用matlab语言编写了一段简单的<em>vad</em>程序,效果良好但称不上优秀,可读性强,并没采用过多技巧,有很多可以改进的地方。欢迎改进。
语音信号处理基础——简易VAD函数
Voice Activity Detection (VAD) 在语音信号处理中,例如语音增强,语音识别等领域有着非常重要的作用。它的作用是从一段语音(纯净或带噪)信号中标识出语音片段与非语音片段。   例如,在语音增强中,我们希望从带噪语音信号中剔除噪音,得到纯净的语音信号,第一步就是提取噪音信息。通常的思路是通过VAD函数得到非语音片段,而非语音片段可以认为是纯噪音片段。从而可以从纯噪音信号
webrtc语音增强处理算法综述
    作为实时音视频通信框架的webrtc,里面有着丰富的语音处理<em>算法</em>,其中主要涉及到AEC(声学回声抑制),NS(噪音抑制),AGC(自增益控制),VAD(语活<em>检测</em>)和CNG(<em>舒适</em><em>噪声</em>)等。语音处理数据分为近端和远端,近端数据是采集到的音频数据,远端数据为接受到并播放的数据,一般<em>算法</em>都是以远端数据为参考,对近端数据,处理数据为pcm数据,支持8k、16k、32k和48k采样。webrtc语音处...
使用matlab进行实时VAD判断
使用matlab自带的VAD以及SCOPE函数进行伪实时的VAD判断,为什么说是伪实时的呢?因为本程序实际上还是使用录音-处理-录音-处理的节奏进行VAD的处理,为了平衡VAD的耗时以及录音时长的冲突,将时间块分的很大(1s),也就是说在更新VAD结果的频率上选择的是不高于1Hz。 废话不多说,实现看以下代码: clc clear all close all time = 10; time...
pjsip的语音检测
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_513f4e8401011hf9.html 在pjsip中包含了语音<em>静音</em><em>检测</em>的实现。 <em>静音</em><em>检测</em>开关宏 /** * Specify how long (in miliseconds) the stream should suspend the * silence detector/voice activity detecto
说话人识别中的VAD
本文根据kaldi中的<em>vad</em>的<em>算法</em> kaldi/src/ivector/voice-activity-detection.cc 以及网上的一些资源来总结一下这个知识点。 首先VAD的全称是:Voice Activity Detection (语音激活<em>检测</em>), 能够区分传输语音信号中的语音信号和背景噪音, 当然还能在通信中区分语音和静默段能够区分传输语音信号中的语音信号和背景噪音, 避免带
在linux上如何做一个简单的vad功能,即录音时说话停止即录音停止。
今天找了科大讯飞的语音识别库,感觉只有后半部分,想实现前半部分的采集却找不到可以用的东西。于是自己做一个。 可以随便拿个开源的代码改一下,我们就使用arecord吧。 这只是个简单的端点<em>检测</em>,根据声音能量,也就是分贝大小来调整的。 下载源码: http://www.alsa-project.org/main/index.php/Main_Page arecor
FreeSWITCH信号音检测(忙音检测,呼叫进度检测)
keywords: FreeSWITCH 忙音<em>检测</em> 呼叫进度<em>检测</em> 信号音<em>检测</em> detect busy ringing description: FreeSWITCH忙音信号<em>检测</em>使用方法 categories: FreeSWITCH FreeSWTICH有2种信号音<em>检测</em>方法一种mod_dptools: tone_detect,还有一个是mod_spandsp Call Progress,我...
关于语音端点检测(Voice Activity Detection,VAD)的一些汇总
转载于:https://blog.csdn.net/c602273091/article/details/44340451 《语音识别之端点<em>检测</em>》            https://blog.csdn.net/ffmpeg4976/article/details/52349007 《详解语音处理<em>检测</em>技术中的热点--端点<em>检测</em>、降噪和压缩》            https://www.zhihu...
语音识别中的端点检测(VAD)
转载于:https://blog.csdn.net/c602273091/article/details/44340451作者:Snail_Walker在之前呢我们已经把portaudio平台搭好了,可以采集声音信号并播放了。那么接下来呢我们就来做一些实质性的东西——自适应端点<em>检测</em>。那么什么是自适应端点<em>检测</em>呢?也就是采集声音信号的时候,开始说话到说话结束,我们把这一段声音信号采集下来进行处理。不然...
求助~~~关于语音识别vad切片的问题请教
  最近接到一个新需求,用Java语言开发一个语音识别的需求,选择了百度的开源项目,查看api的时候发现百度rest api接口有60s的音频时长限制,而我们的需求都是长语音大约在一两个小时左右的。所以需要对长语音进行切片处理,将其拆分成60s的片段,看了百度提供的一个<em>vad</em>切片的demo发现是用cmake和g++搭建的一个wenrtc项目,不知道有没有大神在此方面有一定经验的指点一番,万分感谢!...
VAD实现 (一) --- 读取语音数据
一,什么是VAD VAD,也就是语音端点<em>检测</em>技术,是Voice Activity Detection的缩写。这个技术的主要任务是从带有<em>噪声</em>的语音中准确的定位出语音的开始和结束点,因为语音中含有很长的<em>静音</em>,也就是把<em>静音</em>和实际语音分离开来,因为是语音数据的原始处理,所以VAD是语音信号处理过程的关键技术之一。它的好坏,直接影响成败,由于技术本身的特殊性,所以在涉及语音信号处理的领域,端点<em>检测</em>技术
使用webRtc进行音频降噪(NS)和VAD检测
webRtc整个项目在windows下编译还是很难搞定的一件事,本人是下载别人已经编译好的工程进行开发的,整个工程有200多个项目,音频降噪和VAD<em>检测</em>只是其中的2个项目。 一、音频降噪 void TestNs(char *szFileIn, int nSample, int nMode) { int nRet = 0; NsHandle *pNS_inst = NULL; F
VAD 相关检测算法 matlab
基于相关<em>检测</em><em>算法</em>的语音活动<em>检测</em>( VAD),程序采用 matlab编程。
WebRTC的噪声抑制(noise suppression,NS)算法
WebRTC<em>噪声</em>抑制核心<em>算法</em>在ns_core.c文件里。 <em>噪声</em>频谱可以使用如语音/<em>噪声</em>似然函数进行估计。将接收到的每帧信号和频率分量分类为<em>噪声</em>或语音。 <em>算法</em>原理 该<em>算法</em>的核心思想是采用维纳滤波器抑制估计出来的<em>噪声</em>。 上式中x和n分别表示语音和<em>噪声</em>,而y表示麦克风采集到的信号。 它们的频谱关系如上,从上图可以看出语音和<em>噪声</em>是加性且不相关的关系,对于非加性关系
求教:VAD静音检测
最近正VAD<em>静音</em><em>检测</em>。木有头绪,网上找来一个winRTP的VAD模块,结果验证下来好像不对。也不知道到底哪里出了问题。rnrn请问各位达达,谁有VAD模块的代码,可否共享一份?谢谢了。rnrn1550495509@qq.com
Android噪音检测系统
Android噪音<em>检测</em>系统是基于手机声音获取接口来获取声音分贝值,通过分贝值画出分贝曲线,这是给一个学姐做的毕设,,先看看效果吧! 分贝曲线图通过移动原理可实现左右移动,效果还可以吧!花一天时间完成的, 下面来看看核心代码吧!package com.fb.fragment;import java.util.Timer;import org.achartengine.GraphicalVi
多媒体杂谈--有点乱后继整理
 第1章.     RTP 1.1.  RTP是什么RTP全名是Real-time Transport Protocol(实时传输协议)。它是IETF提出的一个标准,对应的RFC文档为RFC3550(RFC1889为其过期版本)。RFC3550不仅定义了RTP,而且定义了配套的相关协议RTCP(Real-time Transport Control Protocol,即实时传输控制协议)。RTP用...
webrtc抽离vad算法+test demo
使用ubuntu环境编译 从webrtc中抽离<em>vad</em>代码 编译后<em>生成</em>libwebrtc_<em>vad</em>_my.so test目录下是测试demo 将长语音中得speech片段分割保存成wav文件,在较高信噪比得测试文件中断句效果良好
python——判断一段音频是否有声音
根据一段wav音频判断该音频是否有声音#-*- coding: utf-8 -*- import os import wave from time import sleep import numpy as npSUCCESS = 0 FAIL = 1# 需要添加录音互斥功能能,某些功能开启的时候录音暂时关闭 def ZCR(curFrame): # 过零率 tmp1 = curFra
详解语音处理检测技术中的热点——端点检测、降噪和压缩
作为一种人机交互的手段,语音的端点<em>检测</em>在解放人类双手方面意义重大。同时,工作环境存在着各种各样的背景<em>噪声</em>,这些<em>噪声</em>会严重降低语音的质量从而影响语音应用的效果,比如会降低识别率。未经压缩的语音数据,网络交互应用中的网络流量偏大,从而降低语音应用的成功率。因此,音频的端点<em>检测</em>、降噪和音频压缩始终是终端语音处理关注的重点,目前仍是活跃的研究主题。为了能和您一起了解端点<em>检测</em>和降噪的基本原理,带您一起一窥音频
webrtcvad python——语音端点检测
py-webrtc<em>vad</em> 语音端点<em>检测</em><em>算法</em>说明webrtc的<em>vad</em>使用GMM(Gaussian Mixture Mode)对语音和噪音建模,通过相应的概率来判断语音和<em>噪声</em>,这种<em>算法</em>的优点是它是无监督的,不需要严格的训练。GMM的<em>噪声</em>和语音模型如下:p(xk|z,rk)={1/sqrt(2*pi*sita^2)} * exp{ - (xk-uz) ^2/(2 * sita ^2 )} xk是选取的特
自适应含噪信号过零率算法
本文讨论的是实际使用过程中计算过零率的一种自适应方法。过零率常用于语音<em>检测</em>识别中,一般叫短时过零率更贴切些(指一段短时平稳信号才能计算过零率),简单有效,近期亦打算将这个简单的概念用于识别脚步声和卡车声(近似短时平稳)。过零率的定义计算一般通过下面的表达式描述:过零率是对频率从时域进行的一种简单的度量,一般情况下,过零率越大频率近似越高,反正亦然,相关推倒可参考相关文献。自然信号由于电路、环境引入
WebRTC之VAD算法
CSND已永久停更,最新版唯一来源点击下面链接跳转: 语音增强和语音识别网页书 VAD(Voice Activity Detection)<em>算法</em>的作用是<em>检测</em>语音,在远场语音交互场景中,VAD面临着两个难题: 1.    可以成功<em>检测</em>到最低能量的语音(灵敏度)。 2.    如何在多噪环境下成功<em>检测</em>(漏检率和虚检率)。 漏检反应的是原本是语音但是没有<em>检测</em>出来,而虚检率反应的是不是语音信号而被<em>检测</em>...
VAD综述
VAD广泛应用于语音编码(网络/无线/有线传输),说话认识和语音识别(ASR,基于机器学习的方法,也是经过VAD标注后的语音数据用于训练的,准确标注真实场景的带噪语音比较重要)。VAD的准确对前端<em>算法</em>也是比较关键的,这里所说的是语音/非语音(非语音/<em>静音</em>)<em>检测</em>,一个VAD系统通常包括两个部分,特征提取和语音/非语音判决;常用的特征提取可以分为五类: 基于能量 频域 倒谱 谐波 长时信息 基于能量
求在静音检测(VAD)代码(G.723.1中有).
哪位可以将G.723.1(annex)中有<em>静音</em><em>检测</em>(VAD)和<em>舒适</em><em>噪声</em><em>生成</em>(CNG)的<em>算法</em>发给我?rn谢谢.rnEmail: elisa2004@gmail.comrnrn
用CNG加密文件的简单方法
用CNG加密文件的简单方法     简介    文中用到了一些Cryptography API Next Generation(CNG)函数,开发环境为Windows Vista下的Visual C++ 2005 SP1标准版,加上Windows SDK及CNG SDK。    程序可适用于以下情况:    在安全环境下保存文档,但需要在不安全的媒质(如互联网)中传送。    加密文件,如图像
C++ 切割wav文件句末静音
      由于我需要句末没有<em>静音</em>的wav文件,开始时使用的方法是直接对wav进行指定字节数读写,虽然重新写入的wav文件播放至<em>静音</em>段时就停止播放,但是音频的总时长未发生改变。查阅资料得到wav文件的总时长t=文件字节总数/数据传输速率,数据传输速率即每秒传输的字节数,通过参考其他博客中关于wav文件的详细信息点击打开链接;点击打开链接     若需要彻底切割音频,修改其时长,也需要对修改wa...
VoIP系统中静音检测
VoIP系统中<em>静音</em><em>检测</em>的设计和实现,<em>舒适</em>噪音
VAD实现-读取语音数据、数据预处理、算法计算流程与框架
转载于:https://blog.csdn.net/lv_xinmy/article/details/9092159              https://blog.csdn.net/lv_xinmy/article/details/9093163              https://blog.csdn.net/lv_xinmy/article/details/9095555作者:lv_...
移植WebRTC中的VAD
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speex语音增强(去噪)算法简介
speex的语音增强(去噪)<em>算法</em>介绍speex是一套主要针对语音的开源免费,无专利保护的应用集合,它不仅包括编解码器,还包括VAD(语音<em>检测</em>), DTX(不连续传输),AEC(回声消除),NS(去噪)等实用模块。Speex的增强(去噪)<em>算法</em>性能较好,而一般文档都是侧重于 对应用接口(API)的介绍。 本文对speex去噪<em>算法</em>步骤做一些简要整理和介绍,以提供给对该<em>算法</em>感兴趣的读者
语音端点检测,语音激活检测,VAD
经典的双门限语音端点<em>检测</em>程序,内附两个声音文件。下载后可直接运行。
【RNNoise】用深度学习抑制噪声
This demo presents the RNNoise project, showing how deep learning can be applied to noise suppression. The main idea is to combine classic signal processing with deep learning to create a real-time noise suppression algorithm that's small and fast. No expe
speex音频噪声抑制
基于speex开源库实现的<em>噪声</em>抑制,可以直接运行,里面有测试文件
VAD:过零率
https://en.wikipedia.org/wiki/Zero-crossing_rate https://en.wikipedia.org/wiki/Voice_activity_detection 过零率即信号方向变化率,是信号由正到负或者由负到正。 这一特征目前主要用于语音识别和音乐信息检索方面。...
webrtc--AudioProcessing-- 音频降噪的处理过程
1.AudioProcessing的实例化和配置: AudioProcessing* apm = AudioProcessing::Create(0);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()
VAD语音活动检测库,linux下编译
本lib<em>vad</em>库由web_rtc中单独抽取独立编译而成
webrtc acem agc ns vad单独编译工程
webrtc acem agc ns <em>vad</em>单独编译工程。测试都可以单独使用并测试通过
webrtc中关于VAD的总结
自己之前用过webrtc中的<em>vad</em>模块,之后忘了记录了,现在记录下来,以备不时之需。 自己主要是参考以为博主的文章,地址为:http://blog.csdn.net/linux_vae/article/details/52154274?locationnum=8 首先,代码并没有在modules项目中,而是在common_audio中,之前自己老是找不到<em>vad</em>的代码位置。 其次,<em>vad</em>模块中
端点检测
.实验目的  1.语音信号端点<em>检测</em>技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点,区分语音和非语音信号,它是语音处理技术中的一个重要方面。本实验的目的就是要掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点<em>检测</em>,利用MATLAB对信号进行分析和处理,学会利用短时过零率和短时能量,对语音信号的端点进行<em>检测</em>。 实验原理  1、短时能量  语音和<em>噪声</em>的区别可以体现在它们
CNG算法的标识符
CNG<em>算法</em>的标识符 以下标识符是用来识别在各种CNG功能和结构,如的CRYPT_INTERFACE_REG结构中的标准加密<em>算法</em>。第三方供应商可能有额外的<em>算法</em>,他们支持。 恒/值 描述 BCRYPT_3DES_ALGORITHM“3DES” 三重数据加密标准的对称加密<em>算法</em>。 标准:SP800-67,SP800-38A
关于产生高斯白噪声
1. 环境工具 语言:c语言 作图:gnuplot 2. 高斯白<em>噪声</em> [ 1] 为什么要产生高斯白<em>噪声</em> 在分析一个系统的抗<em>噪声</em>性能或者是一种对信号的调制方式分析的时候,在模拟信号通过信道的时候,使用的是高斯白<em>噪声</em>来模拟信道中的<em>噪声</em>模型,由此,在固定信噪比下,可以分析不同调制手段最终解调后受干扰的程度好坏,通信系统中的<em>噪声</em>是热<em>噪声</em>,而白<em>噪声</em>是近似于白<em>噪声</em>的,当对白<em>噪声</em>取值的时候,我们发现它符合高...
matlab中语音端点检测
首先在matlab中装好voicebox工具箱,里面有一些需要用到的.m文件具体程序如下:x=readwav('D:/hao.wav');t=x;N=size(x)x=double(x);x=x/max(abs(x));%归一化y1=0;%未到语音的端点帧%amp1=10;%amp2=2;status=0;minlen=15;figure(1);subplot(311);plot(x);FrameLen=240;FrameInc=80;tmp1  = enframe(x(1:end-1), FrameLen
音频自动增益 与 静音检测 算法 附完整C代码【转】
转自:https://www.cnblogs.com/cpuimage/p/8908551.html 前面分享过一个<em>算法</em>《音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例》 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法。 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低。 在通讯行...
回声消除中舒适噪声的作用
comfort noise generation system comfort noise generation system 回声消除中<em>舒适</em><em>噪声</em>的作用 Fig. 3 shows the speech signal at the input of the echo canceller. It consists of the speech of...
matlab端点检测vad程序
端点<em>检测</em>matlab程序,用于<em>检测</em>语音信号的起点和终点。分帧和预加重。
VAD介绍
转载文章 https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/78257068
异常声音检测之kaldi DNN 训练
#Step 1. Pre-train DBN steps/nnet/pretrain_dbn.sh  --cmvn-opts "--norm-means=true --norm-vars=true" // 均值方差归一化 --delta-opts "--delta-order=2"// 差分特征 --splice 5 --nn_depth 3 // 隐含层的个数 --hid-dim
Android音频开发:基础知识
转载自 http://ticktick.blog.51cto.com/823160/1748506 本文主要以问答的形式,介绍一些音频开发的基础常识,非常重要,因为不了解这些常识,很多Android API或者第三方库的参数,你都不知道该怎么配置。 1. 音频开发的主要应用有哪些? 音频播放器,录音机,语音电话,音视频监控应用,音视频直播应
图像噪声检测评估标准(干净像素点检测噪声像素点检测
本代码<em>算法</em>用于脉冲<em>噪声</em>、椒盐<em>噪声</em>等<em>检测</em>阶段的<em>噪声</em>或干净像素点正确<em>检测</em>率,误检率等评价标准的<em>算法</em>,基于matlab实现,附有代码注释。
VAD基于短时能量的端点检测函数
VAD基于短时能量的端点<em>检测</em>函数,AudioVAD函数包括两个参数:short*的数据,long的数据长度。返回值为int类型的1或者0,表示该段数据是voice还是silence。 并附上用于测试的pcm数据。
基于短时能量与过零率的端点检测的matlab分析
基于语音端点<em>检测</em>的方法有很多,从历史的发展来看。 首先是基于短时能量和短视过零率的端点<em>检测</em>=〉各变换域=〉人工神经网络=〉基于倒谱距离的<em>检测</em><em>算法</em>=〉基于谱熵的方法=〉几何门限的方法=〉sigma函数=〉近些年的从分形技术和混沌理论引入的端点<em>检测</em>。 作为最早的短时能量与过零率的<em>检测</em>方法,比较简单,当然也有很大的缺陷:在SNR比较低的情况下,准确度大打折扣,严重的话会失效。以目前而言,先研究这个简
语音端点检测(2):单参数双门限法
引言接着上一篇双参数双门限法的语音端点<em>检测</em>的文章写。上一篇用了两个参数,短时能量和短时过零率。这一篇只用一个参数,短时能量。当然,还可以用其他特征。总之,特征个数(种类)仅限一个。基本思想设置2个参数。从<em>静音</em>到大于大门限T2时,认为第一次大于T2时是语音起点。再看什么时候低于小门限T1,决定终点。大概是这样。注意事项这种度量,可以是越大越相似,可以是越小越相似。这要看实际采用什么作为“距离”度量了...
连续信号多通道端点检测pointdetection MATLAB
对一组连续电信号自动依次提取感兴趣活动段,<em>检测</em>并记录每一个小段的开始点与结束点的坐标值。 如上图所示,有12个感兴趣的活动段,<em>检测</em>出这12个段,并在原数据的位置上依次标出每一个小段的开始与结束坐标值。我用的是8通道的信号,输入数据格式为:行数为数据长度,列数为各个通道。自行设定端<em>检测</em>与结束的阈值,这里用的阈值是能量值和方差值。帧长和帧移都自己设定,这里用的是64和20. function...
开源speex的语音增强(去噪)算法介绍
speex的语音增强(去噪)<em>算法</em>介绍 speex是一套主要针对语音的开源免费,无专利保护的应用集合,它不仅包括编解码器,还包括VAD(语音<em>检测</em>),           DTX(不连续传输),AEC(回声消除),NS(去噪)等实用模块。Speex的增强(去噪)<em>算法</em>性能较好,而一般文档都是侧重于           对应用接口的介绍。 本文对speex去噪<em>算法</em>步骤做一些简要整理和介绍,以提供
如何消除步进电机的噪音与振动TMC
步进电机的噪音来自哪里?由于步进电机由于结构简单、控制方便、安全性高、成本低、停止时候力矩大、在低速情况下不需要减速机就可以输出很大的力矩、相比直流无刷和伺服电机,步进电机不需要复杂的控制<em>算法</em>也不需要编码器反馈情况下可以实现位置控制.被用在很多要求精确定位的场合,基本上在很多需要移动控制的场合都会用到步进电机如自动化控制、数字化生产如3D、医疗和光学等众多领域.   步进电机有一个缺点就是噪音比较...
语音增强算法研究系列(四):非平稳噪声消除
如需转载,请注明出处! 创建CSDN博客专栏的流程过于繁琐,为了节省时间,以系列文章的方式总结对语音增强<em>算法</em>的研究,主要包含语音降噪与回声消除<em>算法</em>。   参考文献:Speech enhancement for non-stationary noise environments 作者: Israel Cohen 核心<em>算法</em> 1. OM-LSA (Optimally-Modi
语音信号无声去除
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OpenCV常见算法实现(一)- 椒盐噪声
椒盐<em>噪声</em>的实现非常简单,原理就是把一幅图像里面的像素随机变成黑色或者白色,所以椒盐名字就是这么来的。
speex开发
预处理模块包括自动增益控制、<em>静音</em><em>检测</em>和回音消除。以下是接口函数,具体参考speex\ speex_preprocess.h。   函数名称 功能简介 speex_preprocess_state_init 创建预处理器 speex_preprocess_state_destroy 销毁预处理器
语音切分程序
根据语音信号能量的大小切分.raw文件(Linux)/* # Filename: cut_speech.c # Revision: 3 # Purpose : Read RAW-format data from stdin and extract speech # Date : 2018/01/03 # Usage : cutsp -w -f <frame sh
Android如何写一段空音频数据,静音数据
遵循:BY-SA 署名-相同方式共享 4.0协议 作者:谭东 时间:2016年10月31日 环境:Windows 7 有的时候会遇到这样的需求,例如直播时候,某段时间点了<em>静音</em>,你的音频录制数据就要是<em>静音</em>的。但是AudioRecorder还是有数据的,这时你就要自己处理这段时间的数据为<em>静音</em>的,没有音频流的音频。 其实就是你在<em>静音</em>这段时间不使用系
用Python实现声音判断1---使用资源介绍
名词解释 1.pylab 相关网址:http://antisunny.blog.163.com/blog/static/21059810320133271231310/ 2.wave 模块 相关网址:http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/wave_pyaudio.html 个人刚刚开始,从基础做起.
视频雪花故障检测
雪花<em>噪声</em><em>检测</em>原理:雪花屏为大量无规则运动的噪点,在画面中“闪烁”。具有特性:纹理深,并且有规律可循,“闪烁点”像素灰度值剧烈变化,幅值波动较大。本博客从像素值入手,直接用数学的模型来<em>检测</em>视频中出现的雪花<em>噪声</em>。 <em>检测</em>思路:正常图像像素的灰度值变化一般都平缓,方差较小,而雪花的“闪烁点”像素灰度值剧烈变化,灰度值跳跃性大,计算方差也偏大。窗口领域也正是把图像细分,不漏过可能的异常像素点。所以<em>检测</em>雪花
PM算法,不需要奇异值分解,快速获得噪声子空间
%2017.6.22 %PM<em>算法</em>,不需要svd,快速获得<em>噪声</em>子空间。 clc close all; clear all M=10; %x轴阵元数 d_lamda=1/2; %阵元间距
Minecraft的世界生成过程(三)噪声函数
接下来的地形<em>生成</em>代码会接触到<em>噪声</em>函数,所以本篇内容就先逆向MC的<em>噪声</em>函数吧
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan<em>算法</em> 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
解决DX9中缺少d3dx9_26文件下载
解决DX9中缺少d3dx9_26文件,自动解压到c:\windows\system32 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/chenshuying0514/1961192?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chenshuying0514/1961192?utm_source=bbsseo[/url]
c# 数据库课内实践原题下载
此真题,是我从老师考试库里找的,质量相当的,望朋友们多多支持! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ffyzsz/1964100?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ffyzsz/1964100?utm_source=bbsseo[/url]
ATX电源详细介绍 幻灯片下载
ATX电源详细介绍的幻灯片 1 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/comgeek2006/2113388?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/comgeek2006/2113388?utm_source=bbsseo[/url]
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