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离线WPE去混响算法代码

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简介：
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。

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  • 离线WPE去混响算法代码
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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。
     
  • Matlab的Edge源代码-FDNDLP：WPE语音去混响算法
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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
     
  • RT_schroeder.zip_Schroeder_混响时间估算_混响算法
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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。
     
  • 语音去混响技术
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    语音去混响技术是一种信号处理方法，用于去除录音或实时音频中的回声和混响效果，以增强语音清晰度和可懂性。这项技术在电话会议、语音识别等领域有广泛应用。 语音去混响的一本书籍，内容较为学术化，涵盖了该领域的研究成果和技术精华。
     
  • 基于两阶段法的语音去混响算法MATLAB实现
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    本研究提出了一种基于两阶段法的语音去混响算法，并在MATLAB环境中实现了该算法。通过实验验证了其有效性和优越性。 该目录包含了实现Mingyang Wu 和 DeLiang Wang 在2005年IEEE国际声学、语音和信号处理会议上提出的以及即将在2006年7月发表于IEEE Speech and Audio Processing期刊上的双阶段增强混响语音算法的MATLAB代码。 - sample.m：一个示例程序，用于加载并处理数据，并输出结果。 - data：原始数据文件 - sample.mat: 包含原始语音数据的数据文件 - wav：结果音频文件夹 - org.wav: 清晰语音 - rev.wav: 混响语音 - inv.wav: 反向滤波后的语音 - derev.wav: 处理后的语音 - readme.txt：说明文档
     
  • 揭晓最佳的去混响工具
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    本文将深入探讨并评测市面上最有效的去混响音频处理软件和硬件设备，帮助读者找到最适合自己的去混响解决方案。 Zynaptiq 宣布其用于 Mac OS X 上 AudioUnits（AU）格式的 UNVEIL 和 PITCHMAP 插件更新现已推出。 UNVEIL 是一款实时去混音插件，帮助用户移除或隔离包括单声道在内的任意通道数量混合信号中的混响声。当前最新版本为 1.0.7。 从 1.0.4 版本的变化如下： - 添加平滑参数以消除自动化过程中的噪音。 - 改为相对的主控模式（绝对模式仍然可以通过按住 ALT 使用）。 - 提升时间频率转换精度，减少极端设置的人工痕迹。 - 添加输出增益推子。 - 独立程序现在可以录制为一个新的音频文件。 - 独立程序现可使用源文件的采样率而非系统采样率。 - 修正多处小问题及性能提升。 PITCHMAP 是另一款实时去混音插件，允许用户改变任意单音或已混音乐录音中的旋律及和声。此插件可以在 MIDI 键盘上弹奏新的音符或在图形界面中自由定义目标音阶，目前最新版本为 1.1.4。 免费试用版本也已经更新。欲了解更多信息，请访问 Zynaptiq 官网。
     
  • reverberation.zip_体积混响_深海混响_混响仿真_混响模型
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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。
     
  • T62M0001 卡拉OK混响源代码
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    这款T62M0001卡拉OK混响源代码专为提升音频体验设计，能显著增强声音效果，使演唱者享受专业级别的混响与回声处理。 T62M0001 混响 卡拉OK 简版源代码 基于STM32F1
     
  • 去基线算法的Matlab代码-MadDE相关事宜
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    本资源提供一套未采用基准函数库的Matlab实现代码，用于多目标优化领域中的MadDE（Multi-agent Differential Evolution）算法的研究与应用。 该GitHub存储库适用于题为“通过贝叶斯超参数优化改进差分进化”的论文，在2021年IEEE进化计算大会上被接受。在这项工作中，我们提出了一种称为MadDE的进化算法（EA），它基于经典的全局优化问题解决方案，用于实数、无导数和有界约束条件下的全局优化。 此外，还提出了SUBHO算法来调整任何EA超参数，并在我们的MadDE算法中进行了演示。 MADDE是CEC 2021特别会议和比赛上被接受的单目标约束数值优化问题解决方案。我们提供代码用于将MadDE与AGSK、IMODE、j2020、LSHADE、LSHADE_cnEpSin以及代理辅助贝叶斯超参数优化器（SUBHO）等基准方法进行比较。 SUBHO是一种通过使用贝叶斯优化思想为一般优化算法找到最佳超参数的工具。
     
  • 基于深度神经网络的语音去混响方法在混响时间感知中的应用
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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。