WebRTC Voice Activity Detection 1 关于WebRTC VAD 1.1 WebRTC VAD简介 其实在WebRTC的VAD中用到了一个很重要的方法的思想，这个方法就是聚类。实际上我们都可以知道，分出来的只有两个类，一是语音二是噪声。我们要对每一帧信号都求语音和噪声的概率，然后根据概率来进行聚类。那么，选择怎样的特征来作为高斯分布的输入呢？这种特征的选取可是关系着VAD性能是好是坏。我们的思想就是寻找噪声和语音相差最大的特征，或者说尽可能大的特征。 众所周知，信号的处理分类主要有时域、…

程序名称：Single Channel Noise Suppression based on WebRTC 程序来源：Google WebRTC(Web Real Time Communication) 程序语言：C 程序平台：Windows(VS2015+)/CentOS6.4(GCC) 程序功能简介： 此程序为一个单通道的语音增强程序，可以实现去除单麦克风采集到的语音中的噪声的功能。该程序提取自Google的开源视频会议框架WebRTC。 程序效果： Test Condition Key Value File …

计算噪声功率谱程序（WebRtcNs_AnalyzeCore） 计算信噪比函数之前的部分分别是： 1.对输入的时域帧数据进行加窗、FFT变换。 2.然后计算能量，若能量为0，返回；否则继续往下。 3.然后计算新的能量和幅度。 4.使用分位数噪声估计进行初始噪声估计。 5.然后取前50个帧，计算得到高斯白噪声、粉红噪声模型，联合白噪声、粉红噪声模型，得到建模的混合噪声模型。 计算信噪比（ComputeSnr） 作用：根据分位数噪声估计计算前后信噪比 Inputs: |magn|.信号幅度谱估计 |noise| 噪声幅…

学术报告笔记整理 学术报告题目：From Matrix to Tensor: Algorithm and Hardware Co-Design for Energy-Efficient Deep Learning 主讲人：袁博（Bo Yuan, Assistant professor in the Department of Electrical and Computer Engineering in Rutgers University） 发展背景     深度学习应用广泛，但是目前…

语音和阵列信号的基础 以下内容均为自己有关文献和论文整理，因为部分公式较难打出，所以整理成了图片。 语音信号及特点 1.语音信号的几大特点： 噪声场 不同噪声场中的噪声之间的相关程度不一样。定义噪声相关函数如下： 一般认为，在不考虑噪声的散射、幅度衰减等的情况下，相干噪声场中噪声直达各个麦克风。实际中，开放的、没有混响的环境通常为相干噪声场；非相干噪声场中，噪声互不相干，理想的非相干噪声场实际环境很少见，通常认为麦克风产生的电子噪声为非相干噪声。许多实际噪声环境可以看作散射场，如室内、车内环境等。 近场和远场 区分…

分享MATLAB绘制语谱图代码如下： close all; clear all; %原始语音通道1 [orign,Fs]=audioread('6ch_zys_n1_50cm4_mvdr.wav'); to=(1:length(orign(:,1)))/Fs; figure(); h1=plot(to,orign(:,1)); h1_axis=gca; xlabel(h1_axis,'时间(s)'),ylabel(h1_axis,'幅度'),title(h1_axis,'MVDR算法时域图'); figure();…

1.声音三要素：音调、音色、响度。 2.汉明窗的好处：选择一个窗函数主要是看它的主瓣宽度和旁瓣衰减，理论上主瓣宽度越窄越好，旁瓣衰减越大越好。汉明窗是相比来说性能比较好的一个窗函数，比如矩形窗，虽然主瓣宽度较窄，但是旁瓣衰减不如汉宁窗，所以谱泄漏比较严重。综合考虑来说汉明窗最好。 3.为何分帧：语音具有短时平稳性，但是长期来看并不平稳，为了利用这种平稳性，所以需要进行分帧，大约10~30ms。 4.为何重叠：实现两帧之间的平滑过渡、保持其连续性。 5.语音端点检测方法（语音活动检测）——两级判决法 （1）第一级判决…