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Unity语音与WebRtc的降噪技术（包含源代码）。

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简介：
通过Unity语音聊天功能，结合网络函数的运用，能够便捷地完成基本的语音通话操作。为了提升通话质量，我们自主开发并封装了一套WebRtc降噪算法。该项目已包含Windows和Android平台的库文件，并且提供了完整的源代码，若需要支持其他平台，开发者可自行进行打包和编译。

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  • Unity语音与WebRTC降噪技术（附带源码）
    优质
    本项目介绍如何在Unity中集成WebRTC的音频处理功能，包括噪音抑制和回声消除等关键技术，并提供完整源代码供开发者参考学习。 Unity语音聊天功能可以通过网络函数实现简单的语音通话。降噪采用的是封装的WebRtc算法，在项目中已经打包了Windows和Android平台的库，并附上了源码，如果有需要其他平台的支持可以自行进行打包。
     
  • Android音频降噪技术-WebRTC应用
    优质
    简介：本文探讨了在Android系统中利用WebRTC框架实现高效的音频降噪技术，以提升通话质量与用户体验。通过分析和实践，分享了WebRTC降噪算法的应用案例和技术细节。 Android音频降噪采用WebRTC技术，并提供底层源码和SO库。经过测试效果良好，请佩戴耳机进行体验。
     
  • WebRTC音频降噪的C语言开发代码
    优质
    本项目提供了一套基于C语言实现的WebRTC音频降噪解决方案的源代码。这些代码能够有效减少网络通话中的背景噪音，提升语音清晰度和用户体验。 音频降噪的C语言代码可以用于处理音频文件中的噪音问题，提高音质。这类代码通常会利用信号处理技术来识别并减少背景噪声对语音或音乐的影响，从而提升听觉体验。开发人员可以根据具体需求调整算法参数以优化效果。
     
  • WebRTC降噪代码
    优质
    本项目致力于提供基于WebRTC技术的音频降噪解决方案，通过优化音视频通信中的噪音处理算法，提升通话清晰度和用户体验。 下载他人的资源使用完毕后上传回去，帮助更多的人。这样可以获得积分，但不需要付出太多。
     
  • AudioFun: 声音处理与变声，音频降噪技术（webrtc, soundtouch, fmod）
    优质
    AudioFun是一款集声音处理与变声功能于一身的应用程序，采用先进的WebRTC、SoundTouch及FMOD等技术进行音频降噪和优化。 AudioFun音频操作尝试 在使用fmod、soundtouch及webRTC进行录音调节变声对比以及基础概念介绍时，以下是一些关键参数的概念： - tempo = n：将声音的速度调整为n个百分点（范围从-95.0%到+5000.0%）。 - pitch = n：改变音调n个半音（范围是-60.0至+60.0半音）。 - rate = n：将播放率更改为n个百分点（同样，范围是从-95.0%到+5000.0%）。 对于webRTC降噪增益模块的介绍： -bpm = n: 检测音频每分钟节拍(BPM)速率，并调整速度以匹配“n”个BPM。当启用此功能时，将忽略“-tempo”的设置。如果仅使用开关而不指定数值（即 -bpm），则会估算并显示BPM值，但不会根据该值调节播放速度。 FMOD和webRTC的音频参数修改提供了灵活的方式来调整录音效果，包括变声、降噪及增益等操作。通过这些技术的应用，可以实现对个人录音文件进行更加丰富的处理与优化。
     
  • Android WebRTC降噪音频.zip
    优质
    本资源包提供了针对Android平台优化的WebRTC降噪音频解决方案，帮助开发者提升语音通话质量，减少背景噪音干扰。 webrtc-ns（音频降噪）是单独从webrtc中抽取的噪声抑制模块，并被编译成so库以移植到Android平台使用。可以直接运行这段代码来体验其功能。
     
  • Webrtc降噪与增益的代码片段
    优质
    本代码片段专注于WebRTC技术下的音频处理，特别针对噪声抑制和动态调整音量增益，以优化网络通话质量。 从WebRTC中提取的代码可以实现无需噪音样本的降噪功能。具体使用方法请参考我的博客文章。
     
  • 语音信号的降噪与回声抑制技术
    优质
    《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。
     
  • 降噪算法中的语音增强技术.zip
    优质
    本资料探讨了降噪算法中用于改善音频清晰度和质量的语音增强技术，适用于研究与开发人员。包含多种算法原理及应用案例分析。 在IT领域内，语音增强是一项关键技术，在音频处理与通信系统中有广泛应用。降噪算法是实现这一技术的核心部分，旨在去除背景噪声，并提高语音信号的质量和可理解性。“语音增强的降噪算法.zip”资料包包括了用于实际操作及学习的相关代码和数据。 我们来探讨一下降噪的基本概念：在音频信号中，任何与目标语音无关且干扰其清晰度的因素都被称为噪声。这可能源自环境、设备或其它电子信号等不同来源。通过分析并处理这些音频信息，降噪算法试图区分出哪些是实际的语音成分以及哪些属于背景噪音，并据此消除或减弱它们的影响。 “code_nr_alg3_book”这个名字暗示着这是关于第三种噪声抑制技术的方法描述。通常来说，有多种不同的方法可以实现这一目标：频域、时域或者混合领域的方式都有可能被使用到。例如，“谱减法”是一种常见的基于频率领域的降噪技巧，它假设噪音在频带上的功率分布较为均匀而语音信号则表现出更加复杂的特性变化。通过对比噪声样本与含噪音频的频谱数据，可以估算出背景声音的能量，并据此减少其影响。 除此之外还有其他更为复杂的技术手段如Wiener滤波器、自适应滤波及基于神经网络的方法等，这些工具能够根据不同的噪音环境进行动态调整以达到更好的效果。在实际应用中，评估降噪算法的性能时会采用客观和主观的标准：前者包括像珀塞尔距离（PESQ）、信噪比改善（SNR）以及短时间客观互信息度量法（STOI）等指标；后者则通过让人类听者对处理后的音频进行评分来进行。 “license.txt”文档通常包含了软件许可协议，规定了这些代码和数据的使用、分发及修改条件。在利用这些资源时必须遵守相关条款以避免侵犯版权或违反开源许可证的规定。“语音增强的降噪算法.zip”资料包为学习者提供了宝贵的实践机会与理论知识相结合的机会，有助于提升对语音信号处理技术的理解，并优化通信系统的性能或是开发更加智能的应用程序。
     
  • Matlab中的深度学习语音降噪技术
    优质
    本研究探讨了在Matlab环境下应用深度学习技术进行语音信号降噪的方法与实践，旨在提升语音通信质量。 本示例展示了如何使用深度学习网络对语音信号进行降噪处理，并比较了全连接网络与卷积网络在相同任务中的应用效果。