目录一. 噪声的分类：加性噪声和乘性噪声：稳态噪声和非稳态噪声：二. 如何降噪1.线性滤波器：2.谱减法3.基于统计模型的实时降噪算法3.1 核心思想：3.2 基于两个假设： 3.3 维纳滤波WebRTC原生降噪算法的三个特点：3.4 改进方法OMLSA & IMCRA4.子空间算法思想：算法：算法场景：4.基于机器学习的降噪5.其他降噪方法一. 噪声的分类：加性噪声和乘性噪声：
DB 是一个纯计数单位：对于功率，dB = 10*lg(A/B)。对于电压或电流，dB = 20*lg(A/B).dBm 定义的是 miliwatt。 0 dBm=10lg1mw。在dB，dBm计算中，要注意基本概念。比如前面说的 0dBw = 10lg1W = 10lg1000mw = 30dBm；又比如，用一个dBm 减另外一个dBm时，得到的结果是dB。如：30dBm - 0dBm = 30
在日常生活中，我们偶尔也会遇到一张图片中的噪点过多，使照片看起来雾蒙蒙的，不是我们想要的效果，这个时候我们就需要给这张图片降噪，那么如何给图片降噪呢？接下来我就给大家介绍三个能给图片降噪的方法。 方法一：用PS降噪软件介绍：Photoshop是一款专业的图像处理软件，同时这款软件也有图像降噪功能。 Photoshop的降噪功能使用表面模糊和高斯模糊等方法，可有效去
通过耳机的降噪技术，对环境噪音进行抵消、减弱，从而远离噪音打扰。因此拥有主动降噪功能的耳机成为近年来年轻消费者最为关注的产品之一，亦有许多知名品牌加入到降噪耳机大军当中，但唯有真正能满足消费者需求的好产品才能最终被用户认同。近日，连续两年获得“最受年轻人欢迎耳机品牌”的NANK南卡，发布了2021年ANC主动降噪耳机南卡A2，带来可以媲美千元降噪耳机的40dB深度降噪。40dB最适宜的降噪深度NA
降噪的本质，是要从观测值中分离噪音，保留图像。算法的关键，是要掌握并借助于图像本身独特的性质和结构。具体用什么性质，这个流派就多了，我在这里就先提供一个不完全总结，关于近期的一些好的图像降噪算法。 根据算法利用了什么图像性质，或者用到的手段，我大概把各种算法分成如下几类： 滤波类 稀疏表达类 外部先验 聚类低秩 深度学习 滤波类：相对比较传统的一类算法，通过设计滤波器对图像进行处理。特
语音降噪-谱减算法假设基本原理幅度谱减法功率谱减法谱减法通用形式谱减法存在的问题程序 假设假设噪声和语音是加性的，噪声是平稳的（缓慢变换的），基本原理利用语音幅度减去估计出来的噪声幅度得到降噪后的语音幅度，相位使用带噪语音的相位。假定带噪语音,纯净语音,加性噪声,即： 做傅里叶变换后： 带噪语音写成极坐标形式为： 其中 代表采样点， 代表频率， 代表幅度谱，幅度谱减法假设估计的噪声的幅度谱为,
图像降噪算法——非局部均值降噪算法图像降噪算法——非局部均值降噪算法1. 基本原理2. C++代码实现3. 结论 图像降噪算法——非局部均值降噪算法1. 基本原理非局部均值降噪算法（Non-Local Means）是空间降噪算法的一种，和中值滤波、高斯滤波这些局部滤波算法不同的是，非局部均值降噪算法是一种全局的算法，思路是利用整幅图像中相似像素的灰度值来代替当前像素的灰度值其中，是噪声图像像素的
参考自：https://www.jianshu.com/p/3687ffed4aa8论文原文：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf图像降噪图像降噪，是最简单也是最基础的图像处理逆问题（inverse problem）。降噪问题（这里只讨论additive noise），用最简单的数学语言一句话就可以描述清楚：\[y = x + e
\]y是你观察到的带噪音的图
购买 ANC 耳机时候，基本都会听到商家宣传降噪深度,例如说降噪深度大 40dB ，很明显降噪深度是个很重要的指标。这个降噪深度怎么来的呢，这边文章就来说说 ANC 的 performance，即我们常说的 ANC 效果。被动降噪就是 ANC 没有打开情况下，由耳机物理机构（如耳罩，耳塞）阻挡形成的降噪效果，就是常说的无源降噪，这部分左右基本在高频起比较好的降噪效果降噪深度也就是厂家对 ANC 的
NANK南卡推出新无线降噪耳机，40dB深度降噪，智能降噪新“静”界！40dB似乎成为了目前降噪耳机的一道分水岭，往下35dB左右的降噪深度，效果不尽人意；往上则是动辄千元的高昂价格。为了打造一款降噪效果可以媲美千元耳机，同时也让大部分人可以消费得起的产品，NANK南卡在历经一年多的研发测试后，在降噪技术领域迎来了全新的突破，发布了支持40dB深度降噪的南卡A2，售价399元。在新一代降噪芯片的加
# 图像降噪-深度学习实现流程
## 概述
在图像处理领域，降噪是一项重要的任务。深度学习方法在图像降噪方面取得了很好的效果。本文将介绍如何使用深度学习实现图像降噪，帮助刚入行的开发者迅速上手。
## 实现流程
下面是图像降噪-深度学习的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 数据准备 | 收集并准备用于训练的图像数据 |
| 构建模型 | 创建深度学习模型，
原创
2023-08-24 07:13:43
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图像降噪的英文名称是Image Denoising， 图像处理中的专业术语。是指减少数字图像中噪声的过程，有时候又称为图像去噪。作者丨初识-CV@CSDN 噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。根据噪声和信号的关系可将其分为三种形式：(f(x, y)表示给定原始图像，g(x, y)表示图像信号，n(x, y)表示噪
文章目录项目概述业务流程数据模块表的设计数据库模块设计通信格式网络和业务模块网络模块网络模块和业务模块解耦合业务模块注册业务登录业务加好友业务一对一聊天业务创建群业务加入群业务群聊业务注销业务服务器集群跨服务器通信集群聊天服务器的思考参考文献 作者：shenmingik. 时间：2021/1/26 22:17 开发环境：Ubuntu VS Code 编译器
设计目的和设计要求在接收到的语音信号大多含有噪声，并且噪声有大有小。由于在处理语音信号（例如语音识别，语音编码)之前往往要对带噪的语音进行减噪。这实质上就是语音信号处理中的语音增强。本组在此选用基本谱减法进行语音降噪。一般来说，随着信噪比的减小，减噪方法处理的效果也随之变差，而且往往会使语音信号丢字或者波形失真。基本谱减法虽然简单易行，有一定效果，但要在信噪比很低的情况下进行降噪，还需寻找更有效的
当光线强度不够时，保证曝光度正确的方法有二，其一是增加光圈或降低速度，其二是使用高感光度的感光材料。对于数码相机和胶片都适用这两种方法。但是也有相同的局限， 方法一中，增加光圈容易造成暗角的发生，稍稍好一点的相机将焦点距离减少到一定程度时，会自动收缩光圈，就是为了防止这种情况的发生。当降低速度后，对于高速
发现很多朋友想进入语音降噪处理的大门，却很容易被铺天盖地的理论弄的很迷惑，不知道从哪里开始比较好。网上给出的参考文章大多干说理论，没有代码实现。很不利于学习。于是打算写这篇语音降噪的文章，并给出相应的实现代码方便交流和进一步的学习。一．算法核心思想与流程概要本文给出的降噪算法的核心流程很简单，主要是两个步骤：环境噪声的假设与估计频域维纳滤波降噪这里简单说一下语音相位问题，通常在语音的降噪算法中
滤波是一种信号处理方法，它可以通过消除或减弱信号中的某些频率分量，来实现信号的去噪、去除干扰、增强某些频率成分等目的。常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。降噪是一种信号处理方法，它可以通过消除或减弱信号中的噪声成分，来提高信号的质量和可靠性。常见的降噪方法包括基于阈值的方法、基于小波变换的方法、基于自适应滤波的方法等。在实际应用中，滤波和降噪通常是相互关联的。例如，如果信号中存在噪声
在真无线蓝牙耳机的热潮中，降噪成为了中高端耳机的标配功能。但要做降噪，就要面对耳机芯片算力、续航降低、牺牲音腔体积、佩戴感差等问题，同时这又限制了外观的创新，可谓是降噪耳机满街有，精品却寥寥无几。今天就给大家介绍几款降噪效果比较好的蓝牙耳机！一、南卡A2降噪蓝牙耳机（399）推荐理由：降噪深度40dB,音质清晰，佩戴舒适一直以来，南卡出品的耳机，音质都很不错，广受用户好评。南卡A2与之前南卡发布的
使用 DxO PureRAW，无需升级相机即可获取更清晰、更纯净的 RAW 文件，能够高效去除图像的噪点，并可对镜头光学方面的缺陷进行校正。官网：https://www.dxo.com/zh-cn/dxo-pureraw/DxO PureRaw 3 最大的亮点在于其加入了 DxO 最新的人工智能技术 DeepPRIME XD。使用 DeepPRIME XD 技术进行图像降噪处理可提升至少 2.5
前面的几篇文章讲了webRTC中的语音降噪。最近又用到了基于MCRA-OMLSA的语音降噪，就学习了原理并且软件实现了它。MCRA主要用于噪声估计，OMLSA是基于估计出来的噪声去做降噪。类比于webRTC中的降噪方法，也有噪声估计（分位数噪声估计法）和基于估计出来的噪声降噪（维纳滤波），MCRA就相当于分位数噪声估计法，OMLSA就相当于维纳滤波。本文先讲讲怎么用MCRA和OMLSA来做语音降噪
