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NS和VAD:噪声抑制与语音活动检测

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简介:
本文探讨了噪声抑制(NS)与语音活动检测(VAD)技术在改善音频质量及识别准确性中的关键作用,分析其原理、方法及其应用前景。 基于webrtc 2022/12/10的更新版本,此版本剥离了Noise Suppressor (NS噪音抑制) 和 Voice Activity Detector (VAD语音检测) 功能模块。最新版的 VAD 使用 RNNiose 神经网络分频判断技术,在实际测试中可以实现语音自动分段功能。NS 噪音抑制性能同样出色,默认等级能显著削弱背景噪声,效果惊艳。 这些更新后的组件广泛适用于语音直播和优化增强语音效果等应用场景,并且仅支持 Win32 平台。根据 vc2019 编译器进行了相应的修改,不依赖任何第三方库,可直接将所有代码文件添加到工程中进行编译并应用于自己的项目。 压缩包内包含从测试工程中剥离的调用演示代码 (AudioProcessing_example.cpp),供参考使用以了解调用流程。

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客服
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  • NSVAD
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    本文探讨了噪声抑制(NS)与语音活动检测(VAD)技术在改善音频质量及识别准确性中的关键作用,分析其原理、方法及其应用前景。 基于webrtc 2022/12/10的更新版本,此版本剥离了Noise Suppressor (NS噪音抑制) 和 Voice Activity Detector (VAD语音检测) 功能模块。最新版的 VAD 使用 RNNiose 神经网络分频判断技术,在实际测试中可以实现语音自动分段功能。NS 噪音抑制性能同样出色,默认等级能显著削弱背景噪声,效果惊艳。 这些更新后的组件广泛适用于语音直播和优化增强语音效果等应用场景,并且仅支持 Win32 平台。根据 vc2019 编译器进行了相应的修改,不依赖任何第三方库,可直接将所有代码文件添加到工程中进行编译并应用于自己的项目。 压缩包内包含从测试工程中剥离的调用演示代码 (AudioProcessing_example.cpp),供参考使用以了解调用流程。
  • 端点VAD
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    语音端点检测与语音激活检测(VAD)是识别并提取有效语音信号的技术,主要用于去除无声段落,优化语音处理效率和准确性。 经典的双门限语音端点检测程序包含两个声音文件。下载后可以直接运行。
  • Python-VAD(端点)工具包
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    Python-VAD是一款用于语音活动检测的开源工具包,它能够准确地识别音频流中的说话段落与静默期,适用于实时通讯、自动转录等多种场景。 我们提供语音端点检测工具包,其中包括DNN、bDNN、LSTM以及基于ACAM的VAD技术。此外,我们也提供了直接记录的数据集。
  • Android 4.1的回消除(AEC)(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。
  • 信号的降技术
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    《语音信号的降噪与回声抑制技术》一书聚焦于提高通信质量的关键技术,详细探讨了如何有效去除噪音和抑制回声,提升用户体验。 音频信号的噪声消除是一个重要的技术课题,涉及多种类型的普遍噪声。这些噪声可能包括背景噪音、电磁干扰以及回声等问题。了解如何产生这些特定种类的噪声有助于研究者们开发更有效的降噪算法。 产生的方法可以是通过模拟环境中的实际声音情况来制造不同的噪音条件,并利用数字信号处理技术人为地添加或增强某些类型的噪声,如使用软件工具创建各种背景音效或者模仿电话通话时常见的回声现象。而针对这些挑战的解决方案通常包括应用滤波器、自适应算法和机器学习模型等方法。 简而言之,掌握音频中常见问题的原因及其解决策略能够帮助提高声音质量,在众多领域内实现更好的用户体验。
  • Matlab开发的器:消除中的
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    本项目介绍了一款基于MATLAB开发的高效音频噪声抑制工具,专门用于去除语音信号中的背景噪音,提升语音清晰度和通信质量。 在移动设备如手机上消除语音中的背景噪声是一个基本问题,并且已经有许多成熟的方法来解决这个问题。在这个Simulink模型里,我运用频谱减法对这些方法进行了建模与仿真工作。为了更深入地理解这种方法的原理和应用,请参考Steven F. Boll于1979年4月在《IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing》上发表的文章“Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction”。
  • Silero-VAD:企业级的数字器(经训练版)
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    Silero-VAD是一款高性能、企业级的语音活动和噪音检测工具,经过深度学习模型精细调校,能够精准区分人类语音与背景噪声,在多种场景下提供卓越的识别效果。 Silero VAD 是一款经过培训的企业级语音活动检测器(VAD),同时也是一款数字检测器和语言分类器。它使得企业级的语音产品变得非常简单易用。 目前,除了WebRTC之外,并没有太多高质量、现代且免费的公共语音活动检测器可供选择。尽管WebRTC在某些场景下仍然有效,但它已经开始显示出其技术老化的问题,并经常出现误报的情况。 另外,在一些情况下,能够使大型口语语料库匿名化(即删除个人数据)也非常重要。如果个人数据包含姓名或特定私人ID,则通常会被认为是私密和敏感信息。虽然名称识别是一个主观问题,取决于语言环境及业务案例的不同,但语音活动检测以及号码的识别则是较为常规的任务。 Silero VAD的主要特点包括: - 现代且便携 - 低内存占用 - 性能优于WebRTC - 在庞大的语音语料库和噪音/声音数据库上受过训练 - 虽然比WebRTC慢,但对IOT、边缘计算及移动应用来说依旧足够快速
  • 简易的MATLAB双阈值程序(Voice Activity Detection, VAD)
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    本简介介绍一个简单的MATLAB实现的双阈值语音活动检测(VAD)程序。该算法通过设定能量和零交叉率两个参数的阈值,有效地区分语音与非语音段,适用于音频处理中的语音识别和压缩等应用。 语音端点检测是语音预处理的关键步骤之一,其目的是去除静音段。本代码使用MATLAB编写了一段简单的VAD程序,虽然效果良好但并不算优秀,并且具有较强的可读性,没有采用过多的技巧,因此还有许多可以改进的地方。欢迎提出改进建议。
  • Webrtc回处理(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。
  • 端点VAD(Speech Endpoint Detection)
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    语音端点检测(VAD, Voice Activity Detector)是一种技术,用于识别音频流中人类语音的存在与否及起止位置,从而有效提升语音处理系统的效率和准确性。 端点检测是指确定句子的时间起始点和终点,并忽略中间少量的非语音帧,用于语音识别(Speech Endpoint Detection)。熵是信息论中的一个量度指标,用来反映信息的程度。随机事件的不确定性越大,则其熵值也越高,所携带的信息量也就越多。 本次作业采用谱熵法对语音进行端点检测。