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语音中的声学噪声得到抑制，通过音频噪声抑制器（matlab开发）。

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简介：
消除移动设备（例如手机）中添加的背景噪声，是该领域内一个普遍存在的挑战。 针对这一问题，已经存在着大量经过深入研究的方法用于噪声的抑制。 在此 Simulink 模型中，我通过频谱减法技术对噪声抑制进行了建模和仿真。 为了更全面地掌握这种方法的原理与应用，建议参考 “Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction” 这篇论文，作者为 Steven F. Boll，发表于 IEEE Transaction on Acoustics, Speech, and Signal Processing，1979 年 4 月份。

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  • Matlab开发的音频噪声抑制器：消除语音中的声学噪声
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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”。
     
  • Python RNNoise RNN音频噪声抑制研究
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    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。
     
  • 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。
     
  • 语音信号的降噪与回声抑制技术
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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。
     
  • NS和VAD：噪声抑制与语音活动检测
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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。
     
  • Webrtc回声和噪音抑制处理（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。
     
  • RLS.rar_RLS算法_最小二乘降噪_语音降噪处理_麦克风噪声抑制
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    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。
     
  • 运放电路噪声抑制策略
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    本文章探讨了在运放电路设计中降低和控制噪声的有效策略，旨在为工程师提供实用的技术指导与优化方案。 噪声可以是随机信号或重复信号，并且可以在内部或外部产生，以电压或电流的形式存在，可能是窄带的也可能是宽带的，频率可高也可低。（在这里我们将噪声定义为任何出现在运放输出端上的无用信号） 噪声通常包括器件自身的固有噪声和来自外界的外部噪声。其中，固有的噪声主要包括热噪声、散弹噪声以及1/f（低频）噪声等；而外部噪音一般指的是电源中的纹波干扰或空间耦合干扰等问题。通过合理的电路设计可以避免或者减小这些外部因素的影响。对于发挥低噪运放的最佳性能而言，降低外界的噪音影响尤为重要。 常见的外部噪声源包括： - 电源纹波：在使用全波整流和线性稳压供电的情况下，100Hz 的纹波是主要的电源干扰来源。对运算放大器电路来说，通常需要将该频率下的噪声电平控制在10nV到100nV（RTI）之间，具体数值取决于实际应用需求。
     
  • 采用EEMD技术抑制信号中的噪声
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  • Android 4.1的回声消除(AEC)与噪声抑制(NS)详解...
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