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Speex回声抑制算法

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简介:
Speex回声抑制算法是专为VoIP应用设计的一种高效的音频处理技术,旨在减少或消除语音通信中的回声问题。 回声消除器基于J. S. Soo 和 K. K. Pang 在1990年2月的《IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing》期刊中描述的MDF算法。 我们采用的是可交替更新的MDF(AUMDF)变体。通过使用根据残余回声、双工通话和背景噪声连续变化的学习率,实现了对双工情况的良好鲁棒性。这种学习率调整方法在Valin, J.-M. 2007年的论文《关于频率域回波消除中双工时学习速率的调节》中有详细描述。 没有明确的双工检测机制,而是通过根据残余回声、双工和背景噪声连续变化的学习率来实现鲁棒性。 有关定点版本的信息: 所有信号都用16位字表示。滤波器权重则用32位字表示,但大多数情况下只使用了上部的16位。下部的16位由于更新仅在高位进行而完全不可靠,但在适应过程中有助于减少量化效应(当梯度较小时舍入到零的效果)。 另一个看似有效的技巧是在执行权重更新时,只移动目标位置的一半距离。这似乎减少了更新阶段中的量化噪声影响。可以将其视为在一个软约束上应用了梯度下降法而不是硬性限制。

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    Speex回声抑制算法是专为VoIP应用设计的一种高效的音频处理技术,旨在减少或消除语音通信中的回声问题。 回声消除器基于J. S. Soo 和 K. K. Pang 在1990年2月的《IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing》期刊中描述的MDF算法。 我们采用的是可交替更新的MDF(AUMDF)变体。通过使用根据残余回声、双工通话和背景噪声连续变化的学习率,实现了对双工情况的良好鲁棒性。这种学习率调整方法在Valin, J.-M. 2007年的论文《关于频率域回波消除中双工时学习速率的调节》中有详细描述。 没有明确的双工检测机制,而是通过根据残余回声、双工和背景噪声连续变化的学习率来实现鲁棒性。 有关定点版本的信息: 所有信号都用16位字表示。滤波器权重则用32位字表示,但大多数情况下只使用了上部的16位。下部的16位由于更新仅在高位进行而完全不可靠,但在适应过程中有助于减少量化效应(当梯度较小时舍入到零的效果)。 另一个看似有效的技巧是在执行权重更新时,只移动目标位置的一半距离。这似乎减少了更新阶段中的量化噪声影响。可以将其视为在一个软约束上应用了梯度下降法而不是硬性限制。
  • 测试样本
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    本样本旨在评估和测试音频系统中的回声抑制技术效果,适用于开发者优化VoIP通话质量,减少通话过程中的回声干扰。 用于验证回声消除算法效果的音频测试文件长度从十几秒到几分钟不等,左声道包含近端信号,右声道包含远端信号。
  • Android演示版
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    Android回声抑制演示版是一款专为安卓设备设计的应用程序,旨在展示和测试先进的音频处理技术,有效减少通话中的回声问题,提供清晰流畅的通讯体验。 这套Android回声消除的Demo源码已经在实际项目中使用,并且我已经将源码上传到了GitHub。具体的地址可以在我的博客中找到。
  • 基于RLS的语音噪MATLAB实现代码
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    本项目采用RLS自适应滤波算法,在MATLAB环境中实现了高效的语音信号噪声及回声抑制功能,旨在优化音频通信中的音质表现。 基于RLS算法的语音噪声回声消除处理MATLAB代码可以对含有回声或噪音的语音信号进行自适应滤波处理,从而重建原始语音信号。
  • MATLAB:生成与.doc
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    本文档探讨了在MATLAB环境中实现语音信号处理技术中的回声生成及抑制方法,详细介绍了相关算法和实验结果。 阅读《信号与系统》(郑君里等编著第3版)第二章关于多径失真的讨论后,请完成以下任务: 1. 利用声音信号文件x生成一个带有回声的声音文件y。 2. 从包含回声的文件y中移除回声。 3. 根据文件y估算反射物的距离。
  • 自适应技术
    优质
    自适应回声抑制技术是一种先进的音频信号处理方法,能够智能区分并减少语音通信中的回声干扰,显著提升通话质量与用户体验。 关于回声消除的Speex在MATLAB中的仿真代码,适用于语音识别及人工智能领域的专业人士使用。
  • Android WebRTC AECM:利用WebRTC AECM实现安卓端
    优质
    本项目基于WebRTC技术,专注于开发适用于Android设备的先进声学回声消除与抑制解决方案(AECM),显著提升语音通话清晰度和用户体验。 Android-webrtc-aecm 是一个基于WebRTC AECM算法的Android声学回声消除存储库。该仓库包含了一些错误修复和代码改进。JNI包装器经过了重构,并且异常处理得到了清理。项目还被配置以支持x64架构,现在它支持以下ABI:armeabi-v7a、arm64-v8a、x86 和 x86_64。
  • Android 4.1的消除(AEC)与噪(NS)详解...
    优质
    本文详细解析了Android 4.1系统中回声消除(AEC)和噪声抑制(NS)技术,深入探讨其原理及应用,帮助开发者优化音频通话质量。 Android 4.1提供了开源项目WebRTC中的噪音抑制、回声消除、静音检测及自动增益控制模块的实现功能。然而,并非所有Android手机都支持这些特性,因此建议使用WebRTC中的C/C++代码进行编译以确保兼容性。本段落通过简单测试验证了噪音抑制和回声消除的效果,结果令人满意。
  • Webrtc和噪音处理(如AEC、AGC)
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    本文介绍WebRTC中的回声消除(AEC)与自动增益控制(AGC)技术,以及如何有效处理音频通话过程中的噪音问题,提升音质体验。 在WebRTC源码的声音处理部分会报告AGC、ANC、AEC等功能,并且需要使用C++进行编译。
  • 在Linux和ALSA下实践Speex消除
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    本文将介绍如何在Linux系统中使用ALSA进行语音通信时实施Speex回声消除技术,改善音频质量。 实践Linux下的ALSA环境中的Speex回声消除技术。该文章详细介绍了在Linux系统中使用ALSA库来实现基于Speex的回声抑制方法,并提供了相关配置及调试技巧,对音频处理开发人员具有一定的参考价值。