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RT_schroeder.zip_Schroeder_混响时间估算_混响算法

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简介:
本资源包含Schroeder混响算法及其应用于混响时间估算的相关代码和文档,适用于音频处理与声学研究。 可以使用施罗德算法来估计混响时间,该方法可以通过一个特定的函数直接进行计算。

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  • RT_schroeder.zip_Schroeder__
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    本资源包含Schroeder混响算法及其应用于混响时间估算的相关代码和文档,适用于音频处理与声学研究。 可以使用施罗德算法来估计混响时间,该方法可以通过一个特定的函数直接进行计算。
  • MATLAB开发——盲
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    本项目利用MATLAB进行音频信号处理,专注于开发算法以精确估计含有未知噪声源的房间盲混响时间,适用于声学设计与研究。 在音频处理领域中,盲混响时间估计是一项关键技术。它旨在通过原始信号而非参考信号来估算房间中的声音反射特性(即混响时间),这对游戏音效设计等应用至关重要。 Matlab提供的源代码实现了一种算法,用于从含有回声的语音信号中提取出混响时间信息。Matlab软件因其强大的数值计算和数据可视化能力而成为此类复杂任务的理想选择。 该技术在游戏行业的音频制作方面具有潜在的应用价值。准确估计虚拟环境中的声音反射特性有助于创造更真实的听觉体验,从而提升玩家沉浸感。 压缩包子文件包括以下内容: 1. `main_RT_estimation_example.m`:此主程序文件包含了实现盲混响时间估计算法的代码,并提供了运行示例以帮助用户理解和使用算法。 2. `loellmann10a.pdf`:可能是一篇详细解释了相关理论和技术方法的学术论文,参考文献为Loellmann (2010)。 3. `RT_est.png`:可能是展示混响时间估计结果的数据图表或对比图示。 4. `readme.txt`:提供使用压缩包内资源的基本指导和注意事项。 5. `license.txt`:规定了软件使用的许可条件,包括代码的分发、修改等条款。 此外还包括几个MATLAB函数库(如`AIR`, `functions`, `utilities`),这些自定义工具箱包含了用于分析混响信号的功能模块。还有一个语音文件`speech_file`被用作测试算法性能的数据样本。 在开发盲混响时间估计时,通常需要执行预处理步骤(例如降噪和分割)、特征提取(如使用倒谱系数或梅尔频率倒谱系数),以及应用特定的估算模型(如最小二乘法或者统计方法)。这些细节可能已在`main_RT_estimation_example.m`文件中详细描述。通过比较不同场景下的混响时间,可以进一步优化和完善算法性能。
  • 水声中计
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    本文探讨了在水下环境中精确计算混响时间的方法和技术,分析了不同因素对水声混响的影响,并提出相应的优化策略。 在水下声学实验中,对采集到的音频信号进行混响时间分析。
  • reverberation.zip_体积_深海_仿真_模型
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    reverberation.zip是一款包含多种混响效果的音频处理资源包,内含体积混响、深海混响等特效,适用于音乐制作和声音设计中模拟真实空间或创造奇幻氛围。 我们对深海混响进行了建模仿真,并分析了实际数据,具有很好的实用价值。
  • 基于Matlab的盲计:针对语音信号的源代码...
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    本研究提出了一种基于MATLAB的算法,用于估算混响环境中的语音信号的盲混响时间。提供相关源代码以实现该技术。 该算法能够在0.2秒到1.2秒的范围内估计混响时间(RT或T60),并且假设声源与接收器不在临界距离内。此功能不进行去噪处理,需在执行前完成相关操作。所使用的算法出自Heinrich W. Löllmann、Emre Yilmaz、Marco Jeub 和 Peter Vary的论文《一种改进的盲混响时间估计算法》,该文发表于2010年8月举办的以色列特拉维夫国际声学回声和噪声控制研讨会(IWAENC)上。此版本中未实现通过直方图方法追踪快速变化RT的功能,以简化算法复杂性。程序参数设置与用于模拟示例的参数有所不同。
  • Schroeder.zip_Schroeder_Schroeder_人工_梳形滤波
    优质
    Schroeder.zip包含经典的Schroeder混响算法,提供高质量的人工混响效果。通过使用梳状滤波器网络,创造出自然且宽敞的空间感与深度。 实现Schroeder原理混响包括一个梳状滤波器的设计与应用。
  • 离线WPE去代码
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    本项目提供了一种基于深度学习的离线语音处理技术,专注于去混响效果优化。通过Python等编程语言实现,适用于音频信号处理领域研究和应用。 Python WPE的离线实现可以通过仅调用numpy库来完成,无需安装其他额外包。
  • 基于深度神经网络的语音去感知中的应用
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    本研究提出了一种利用深度神经网络技术进行语音信号处理的方法,专注于改善语音去混响效果。通过优化算法设计,该方法能够在不同环境下有效减少语音信号中的混响影响,提高语音清晰度和通信质量,尤其在长时间混响环境中表现优越。 基于深度神经网络的混响时间感知语音去混响方法是一种利用深度学习技术来改善音频质量的技术,特别适用于去除录音或实时通信中的回声效应,从而提升语音清晰度和通话体验。这种方法通过分析声音信号在不同环境下的传播特性,并结合机器学习模型预测并消除不必要的反射音波,以达到优化听觉效果的目的。
  • 基于遗传的VST插件“Genetic Reverb”:利用随机房脉冲应进行卷积... 改动幅度约为5%。
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    Genetic Reverb是一款创新的VST混响插件,运用遗传算法生成独特的房间脉冲响应,提供丰富而真实的卷积混响效果。 使用 MATLAB 编写的 VST 2 音频效果插件利用遗传算法生成描述人工房间混响的随机脉冲响应,并通过卷积将这些脉冲响应实时应用于音频信号中,实现混响效果。此外,还有一个 MATLAB 脚本版本(main.m),可以接受 WAV 格式的音频文件作为输入,对输入信号进行处理并添加混响。 由于每次生成的脉冲响应都是独一无二的,该脚本和插件都能够将这些生成的脉冲响应保存到新的文件中。这样就可以在其他程序或工具中使用这些生成的脉冲响应来实现同样的混响效果。
  • Matlab的Edge源代码-FDNDLP:WPE语音去
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    本项目提供了一种基于FDNDLP模型的WPE(波束形成与估计)语音增强技术的Matlab实现代码,专注于去除语音信号中的回声和混响效应。 Matlab的egde源代码实现了频域方差归一化延迟线性预测算法,该方法旨在消除语音混响,并被称为加权预测误差(WPE)方法。实现这一功能需要MATLAB以及信号处理工具箱的支持。 运行演示: - 对于MATLAB:只需执行脚本段落件demo_fdndlp.m,在此过程中会使用音频采样wav_sample。 - 若要用自己的数据,请在demo_fdndlp.m中更改文件路径和样本名称,这些配置收集在config.m。注意谨慎修改设置以避免错误。 Python代码实现方面: 所需环境包括Python 3.x、脾气暴躁的声音文件(假设为.wav格式)以及matplotlib库(可选用于可视化)。 使用方法如下: python wpe.py [-h] [-o OUTPUT] [-m MIC_NUM] [-n OUT_NUM] [-p ORDER] filename 要以默认配置运行并处理给定的音频样本,请执行以下命令: python wpe.py ../wav_sample/sample_4ch.wav