第一节 回声消除原理 声学回声消除主要用来解决双端通信中回声干扰的问题。如下图所示，A、B两段正在进行远程语音通话，B端语音被麦克风采集后转换成电信号，经过网络传输到达A端，由A端扬声器播放出来，如果在A端没有做AEC处理，那么这个声音就会被A端的麦克风采集传回到B段，从而干扰正常的语音通信。 AEC目前已经形成了以自适应滤波处理联合回声后处理为主的技术方案。其中，自适应滤波器用来模拟和追踪真实的“回声路径”，并由收敛出的“回声路径”（实际为滤波器系数）估算出回声信号，再从近端纯净语音和回声的混合信号中减去估计的回…
第三章 语音端点检测（VAD） WebRTC中集成了基于RNN模型的VAD检测算法，该方法也作为WebRTC新一代AGC算法的一个子模块而存在。 第一节 特征选取 一个好的VAD特征应该具备以下特性： 区分能力：含噪语音和仅含噪声音频的分离度应该尽可能的大。理论上的最好效果是让语音特征和噪声特征没有交集（实际很难，因为会有相似） 噪声鲁棒性：背景噪声会造成语音失真，这会影响提取的特征区分能力。 基于能量的特征：基于能量的方法可以将宽带语音分成各个子带，求各个子带的能量。这是因为语音在2kHz以下频带含有大量的能量，…
本部分知识基于葛世超等人著《实时语音处理实践指南》一书进行整理。第一章 信号处理 第一节 语音基础知识 语音信号是实信号。 语音信号是时变的，每秒约产生10个音节，所以在10~30ms内可以看成是准静态的。 为什么要加窗处理？ 答：对连续的语音分帧做STFT处理，等价于截取一段时间信号，对其进行周期延拓，从而变成无限长序列，然后对该无限长序列做FFT变换，但是这一截断并不符合傅里叶变换的定义，因此会导致频谱泄露和混叠。泄露会导致幅度较小的频点淹没在幅度较大的频点泄漏分量重，而混叠会在分段拼接处引入虚假的峰值，进而不…
西安电子科技大学2020年6月授予博士、硕士学位人员名单公示 经2020年6月17日第十届校学位评定委员会第五次会议审定通过，决定授予张旭等1328人学术硕士学位、袁育婷等1406人硕士专业学位、王俊元等129人博士学位（具体名单见附件）。现将名单予以公示，如有异议，请向研究生院学位办公室提出。 以下附件名单中的全日制研究生已毕业，特此告知。 联系电话：81891129 81891130 附件： 1.授予学术硕士学位人员名单 链接: https://pan.baidu.com/s/1kgHIeDypnC…
在实现维纳滤波器和预测器的时候，需要计算数据的自相关矩阵的逆。但是当数据量比较大的时候，计算矩阵的逆花费的代价比较大，所以需要使用Levinson-Durbin算法来实现系数的求解。 一、数据模型 k阶前项维纳预测器： 对上述模型进行一下调整，可以得到 所以a(0)=1， 。 注意：在Levinson-Durbin算法中，求解的是a(i)，不是w(i)。 二、Levinson-Durbin迭代算法的实现步骤 以下是迭代算法的步骤，其中m是预测器的阶数。 初始值： 其中r(i)是数据的自相关矩阵。
Opus库生成 将Opus库clone之后，找到目录中的win32文件夹，里面有一个vs2015目录，点击这里面的opus.sln，就会打开Opus的VS工程，如果你的VS版本是2017及以上，会提示你升级版本，这个时候确认就好了（如下图所示，由于我在编写该文档的时候已经生成了opus库和libopusenc库，所以这里以opusfile库为例）。 在打开工程之后，点击“生成->生成解决方案”。待生成完成以后，会发现在当前目录下有了“Debug”目录，里面有下图的5个文件夹及关键的opus.lib文件，这就代表生成…
总览 Opus是一款完全开放的功能广泛的音频编解码器。Opus在互联网上的交互式语音和音乐传输方面无可匹敌，但也适用于存储和流媒体应用程序。它由Internet工程任务组（IETF）标准化为RFC 6716 ，该标准融合了Skype的SILK编解码器和Xiph.Org的CELT编解码器中的技术。 技术 Opus可以处理各种音频应用程序，包括IP语音，视频会议，游戏内聊天，甚至是远程直播音乐表演。它可以从低比特率的窄带语音扩展到高质量的立体声音乐。支持的特性有： 从6kb/s到510kb/s的比特率； 从8kHz（窄…
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