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WebRTC噪音抑制算法源码

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简介：
本项目包含了一系列针对WebRTC技术栈优化的噪音抑制算法源代码，旨在提升音视频通话中的语音清晰度和通话质量。 WebRTC中的噪声抑制算法具有良好的性能和高效率，但由于其复杂性，在单独使用时较为困难。为了配合声音处理器的开发需求，从WebRTC中提取了噪声抑制的相关源码，并在VS2010环境下进行了编译。在Release目录下提供了编译好的执行文件及语音样本。

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  • WebRTC噪音抑制算法源码
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    本项目包含了一系列针对WebRTC技术栈优化的噪音抑制算法源代码，旨在提升音视频通话中的语音清晰度和通话质量。 WebRTC中的噪声抑制算法具有良好的性能和高效率，但由于其复杂性，在单独使用时较为困难。为了配合声音处理器的开发需求，从WebRTC中提取了噪声抑制的相关源码，并在VS2010环境下进行了编译。在Release目录下提供了编译好的执行文件及语音样本。
     
  • Webrtc回声和噪音抑制处理（如AEC、AGC）
    优质
    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。
     
  • 基于WebRTC改进的音频降噪算法
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    本研究提出了一种基于WebRTC的音频降噪新算法，旨在提升网络通话中的语音清晰度与用户体验。通过优化滤波器和噪声估计技术，有效减少背景噪音干扰，增强人声质量。 近期在研究WebRTC代码，并将噪声抑制模块提取出来进行了细节优化。目前该模块支持8kHz和16kHz采样率的PCM数据，在实际测试中表现良好，欢迎大家进行效果验证。
     
  • RLS.rar_RLS算法_最小二乘降噪_语音降噪处理_麦克风噪声抑制
    优质
    本资源包含RLS（Recursive Least Squares）算法的应用示例，主要应用于最小二乘降噪技术，特别是针对语音信号中的麦克风噪声进行有效抑制。适合研究和工程实践参考。 RLS算法多麦克风语音降噪.rar包含最小二乘自适应滤波的相关文档等内容。
     
  • 基于RLS算法的语音噪声回声抑制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。
     
  • LMS噪声抑制 语音降噪 自适应滤波算法优化及参数调整 MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供了一套针对LMS噪声抑制和自适应滤波器算法进行优化与参数调整的MATLAB代码，适用于提升语音信号处理中的降噪效果。 LMS消噪技术采用语音降噪的自适应滤波算法进行改进，并通过调整三个参数来调节误差。相关Matlab源码可用于实现这一过程。
     
  • Android WebRTC AECM：利用WebRTC AECM算法实现安卓端声学回声抑制
    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。
     
  • 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 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。
     
  • Python RNNoise RNN音频噪声抑制研究
    优质
    本研究聚焦于运用Python实现RNNoise技术中的递归神经网络(RNN)模型，深入探究其在处理和减少音频文件中的背景噪音方面的效能与应用。 RNNoise是一种使用RNN（递归神经网络）进行音频噪声抑制的技术。它通过学习来识别并减少音频中的噪音部分，从而提高语音清晰度和通话质量。这种方法特别适用于实时通信场景，能够有效改善用户体验。