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语音活动检测
语音处理学习笔记

《实时语音处理实践指南》学习笔记:第三章

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,…

2020年10月17日 1条评论 3309点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
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davidcheung 发布于 10 个月前(02月09日) The problem has been fixed. May I ask if you can s...
tk88 发布于 10 个月前(02月07日) Hmm is anyone else having problems with the pictur...
cuicui 发布于 1 年前(10月20日) :wink:
niming 发布于 1 年前(09月19日) 同级校友,能刷到太巧了
davidcheung 发布于 2 年前(08月16日) 我得找一下我之前整理的word文档看一下,如果找到了我就更新一下这篇文章。
Nolan 发布于 2 年前(07月25日) 您的笔记非常有帮助。贴图不显示了,可以更新一下吗?
davidcheung 发布于 4 年前(06月19日) 到没有看webrtc的代码。现在主要在看我们公司的代码了。。。只是偶尔看一看webrtc的东西。。。
aobai 发布于 4 年前(03月13日) gain_change_hangover_ 应该是每三个block 只能够调整一次,这样保证每帧...
匿名 发布于 5 年前(12月30日) 烫
小奥 发布于 5 年前(12月12日) webRTC里面的NS本身我记得就是在C++里面呀

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