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DTLN：基于TensorFlow 2.x的DTLN实时语音降噪模型 实现，并集成TF-Lite、ONNX及实时音频处理功能

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简介：
本项目基于TensorFlow 2.x实现了DTLN实时语音降噪模型，集成了TF-Lite和ONNX支持，具备高效的实时音频处理能力。 双信号转换LSTM网络（DTLN）在Tensorflow 2.x中的实现用于实时噪声抑制。该存储库提供了训练、推断和服务DTLN模型的Python代码，并且还提供预训练模型，格式包括SavedModel、TF-lite和ONNX，可以作为您项目中基准参考使用。此外，这种模型能够在RaspberryPi上运行实时音频处理。 双信号转换LSTM网络已经在深度噪声抑制挑战赛中提交并被INTERSPEECH 2020会议收录，该方法在参数量少于一百万的堆叠式网络结构下结合了短时傅立叶变换技术。

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  • DTLN：基于TensorFlow 2.x的DTLN实时语音降噪模型 实现，并集成TF-Lite、ONNX及实时音频处理功能
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    本项目基于TensorFlow 2.x实现了DTLN实时语音降噪模型，集成了TF-Lite和ONNX支持，具备高效的实时音频处理能力。 双信号转换LSTM网络（DTLN）在Tensorflow 2.x中的实现用于实时噪声抑制。该存储库提供了训练、推断和服务DTLN模型的Python代码，并且还提供预训练模型，格式包括SavedModel、TF-lite和ONNX，可以作为您项目中基准参考使用。此外，这种模型能够在RaspberryPi上运行实时音频处理。 双信号转换LSTM网络已经在深度噪声抑制挑战赛中提交并被INTERSPEECH 2020会议收录，该方法在参数量少于一百万的堆叠式网络结构下结合了短时傅立叶变换技术。
  • TensorFlow TTS：基于TensorFlow 2的实时语音合成-Python开发
    优质
    简介：TensorFlow TTS是一款利用TensorFlow 2框架实现的Python库，专注于高效、高质量的实时语音合成功能，适用于开发者和研究人员。 TensorflowTTS基于TensorFlow 2提供实时的最新语音合成架构，例如Tacotron-2、MelGAN、Multiband-MelGAN 和 FastSpeech/FastSpeech2。利用TensorFlow 2的优势，我们可以加速训练与推理过程，并通过伪量化感知和修剪进一步优化程序，使文本到语音（TTS）模型运行速度超过实时水平，并且能够在移动设备或嵌入式系统上部署。
  • 基于Matlab的音频降噪实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台，采用信号处理技术，实现了高效的音频降噪算法。通过滤波和谱减法等方法有效去除背景噪音，提高语音清晰度，为用户提供优质的听觉体验。 适用于音频信号处理的学习资源，兼容Octave环境。
  • WebRTC.zip_webrtc 降噪_音频处理中的_webrtc 音频降噪
    优质
    本资源包提供基于WebRTC技术的高效音频降噪方案，适用于实时通讯场景下的音质优化。包含源代码及示例应用，帮助开发者轻松集成先进的音频处理功能。 该部分功能是通过音频流录制音频数据，并使用WebRTC进行降噪处理。
  • 基于小波阈值的语音信号降噪处理（MATLAB实现）
    优质
    本研究采用MATLAB平台，利用小波变换及其阈值去噪技术对语音信号进行有效降噪处理。通过优化算法参数，实现了噪声的有效去除与语音清晰度的提升，为语音信号处理提供了新的解决方案。 基于小波阈值对语音信号进行降噪处理（MATLAB实现）实现了两种传统阈值方法及一种改进的阈值方法，并进行了三种不同阈值降噪效果的对比。
  • 基于FPGA的实时语音信号处理
    优质
    本项目致力于开发基于FPGA平台的实时语音信号处理系统，旨在实现高效、低延迟的语音增强与编码技术，适用于各类通信设备和智能硬件。 随着语音识别技术的广泛应用，对其实时性的需求越来越高。虽然专用DSP 语音芯片具备硬件加速功能，但由于其指令是串行计算，在实时性方面存在不足之处。相比之下，具有并行运算能力的FPGA 随着主频提升，并且因其设计灵活、功耗低及体积小等优势，能够更好地满足语音信号实时处理的需求。目前大量语音处理算法基于软件平台开发，而硬件实现则较为少见。本段落针对非特定人的语音信号，研究当前主流的语音处理算法，并将这些原本在软件平台上运行的算法“移植”到硬件上进行实现。为了确保精度，在转换为适合FPGA 实现的定点运算时会保留浮点运算的效果。 以对语音信号执行滤波、分帧、加窗和能量计算等模块的设计为例，本段落介绍了如何处理语音信息，并将这些软件平台上的算法“移植”到硬件上进行实现。
  • 基于FPGA的实时语音信号处理
    优质
    本项目基于FPGA技术进行实时语音信号处理的研究与开发，旨在实现高效、低延迟的音频算法应用。 本段落介绍了一种在语音识别系统中应用FPGA技术对语音信号进行前期实时处理的方法。通过使用DSP Builder设计图形化的电路模块来实现信号处理算法，并利用硬件环（HIL Hardware in the Loop）技术来进行软硬件协同仿真，以确保满足设计要求。之后，采用Signal Compiler工具将这些模块转换成VHDL语言和Quartus II工程文件，并下载至目标芯片中进行进一步的开发与测试。实验结果显示，该方法能够快速而灵活地创建语音处理模块，在规定的时间内完成对语音数据的实时处理任务。
  • yuyin.zip_LABVIEW语音降噪及加噪处理_语音信号
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    本项目为LabVIEW环境下开发的语音信号处理工具包，主要功能包括对语音进行降噪和加噪处理。通过有效算法优化语音质量，在通讯、音频娱乐等领域有广泛应用前景。文件名以yuyin.zip形式提供下载。 在LabVIEW环境下编写实现语音信号的采集、播放、加噪、降噪及滤波功能。
  • 在Matlab中实现音频降噪
    优质
    本项目旨在使用MATLAB软件进行音频信号处理，重点探讨并实践多种音频降噪算法，以提高音频质量。 适用于音频信号处理的学习资源，兼容Octave环境。
  • TarsosDSP：基于 Java 的实时音频处理框架
    优质
    TarsosDSP是一款开源Java库，专注于提供强大的实时音频处理功能。它支持音高检测、声乐转写等多种音频分析与合成任务，适用于音乐信息检索和音频学习项目。 TarsosDSP 是一个用于音频处理的 Java 库，旨在为实际音乐处理算法提供简单易用的界面，并尽量减少外部依赖。该库力求在具备完成任务的能力与保持简洁性之间取得平衡，以便演示数字信号处理（DSP）算法的工作原理。 TarsosDSP 包含打击乐起始检测器和多种音高检测算法：YIN、Mcleod 音高方法及“动态小波算法音高跟踪”。此外，它还提供了 Goertzel DTMF 解码算法、时间拉伸（WSOLA）、重采样技术、滤波器功能、简单合成工具以及一些音频效果和音调变换算法。 为了展示库的功能，提供了一系列示例代码。用户可以获取最新的二进制文件及源代码。关于 TarsosDSP 的更多信息可以在由 Joren Six、Olmo Cornelis 和 Marc Leman 编写的论文中找到。