作者：孟赛斯前言音频质量的优化是一个复杂的系统工程，而降噪是这个系统工程中的一个重要环节，传统的降噪技术经过几十年的发展已经陷入了瓶颈期，尤其是对非平稳噪声的抑制越来越不能满足新场景的需求。而近几年以机器学习/深度学习为代表的AI技术的崛起，为特殊场景下的音频降噪带来了新的解决方案。声网Agora 伴随着在线音视频直播服务的发展逐渐形成了自己的积淀，本文是声网Agora 音频技术团队出品的特殊场景
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2024-09-19 10:31:11
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智能耳机人机交互智能声学终端智能耳机
智能音箱智能听力器喇叭单体
动圈喇叭新材料
DLC石墨烯陶瓷单位吸音材料智能芯片
阵列式麦克风声纹传感器演算法
降噪算法智能听力保护ANCANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施，即在声源处降噪、在传播过程中降噪及在人耳处降噪，都是被动的。为了主动地消除噪声，人们发明了“有源消声”这一技术。ANC(Active Noi
MATLAB加随机噪声并去噪
1. 从某数据集中获取实际地震数据。时间采样间隔dt假定为1ms。添加指定信噪比水平的噪声，噪声能量/信号能量(1/SNR) = 0.3 + 10/100；
2. 对添加噪声后的数据做频域空间域去噪处理；
3. 画出查验去噪结果图。
clc,clear;%清除工作区以及命令行内容
load SeismicData3D.mat %加载实际地震数据集
a=Seism
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2024-01-29 05:11:47
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数字图像处理图像滤波作用：1.消除图像中混入的噪声2.为图像识别抽取出图像特征图像滤波分为线性和非线性，用算子实现。算子就是小的矩阵，比如可以从左上角开始卷积运算，每次运算都算出来一个数，新矩阵就是滤波后的结果。一、平滑滤波用于降噪1、简单平均法取一个九宫格取平均值，滤波后的结果为50，在一定范围内滤除噪音（90+0+90+0+90+0+90+0+90）/9=502、高斯滤波一维二维离中心值距离越
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2024-09-05 15:30:57
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一、傅里叶变换：著名学科劝退师傅里叶变换，一度被推上了玄学的位置。这位说，了解了它，能改变你，认识世界的方式。那个说，我喜欢信号系统，但是看了2周的傅里叶变换，放弃了。也有很多人，写了科普教程，有零基础教程、保证看懂教程、掐死教程。但是，当他们亮出数学公式的那一刻，很多人陷入沉思：我……是从哪里开始，就已经看不懂了……这些现象，激发了我强烈的表演欲望，我要登上舞台，为大家表演。我的表演，如果你看不
1.概述1.1.背景随着公司业务发展，车定位轨迹数据越来越多，目前发现轨迹数据存在偏移问题，本文主要目的在于用图数据库和空间数据库来解决偏移问题，做到轨迹纠偏，将偏移的定位点放置到附近的道路上。 坐标点地图匹配方法 例如在上图中有个点不在轨迹上，也不在道路上，本文将通过计算的方法给它找到附近最近的道路上的点。1.2.绑路方法绑路的方法主要分为以下几个步骤： 1、获取路网数据保存至Neo4j数
⛄一、图像去噪及滤波简介1 图像去噪1.1 图像噪声定义 噪声是干扰图像视觉效果的重要因素，图像去噪是指减少图像中噪声的过程。噪声分类有三种：加性噪声，乘性噪声和量化噪声。我们用f(x,y）表示图像，g(x,y）表示图像信号，n(x,y）表示噪声。 图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。去噪是图像
最近学习了很多卷积神经网络后，回到图像去噪的问题上，在网上找了一些资料了解图像去噪，下面主要是一些总结和实现。 对于这些算法的实现用的是opencv-python。 目前常用的图像去噪算法大体上可非为两类，即**空域像素特征去噪算法和变换域去噪算法。**前者是直接地在图像空间中进行的处理，后者是间接地在图像变换域中进行处理。（一）空域像素特征去噪算法这个方法是针对随机噪声的。那么什么是随机噪声呢？
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2023-08-16 17:43:43
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采用小波变换的特点来估计图像噪声的标准方差是一种相对较好的方法, 因为小波变换后, 图像的能量主要集中在尺度大的子带, 而尺度小的高频子带系数的幅度较小、能量较低。
因此, 当噪声较大时, 可将最高频率子带的系数全部看成是噪声, 由此来估计噪声的标准方差。D onoho和 Johnstone 提出在小波域中噪声标准方差的估计公式σ = MAD
# Python声音去噪算法：维纳滤波
在现代音频处理领域，声音去噪是一个非常重要的任务。它可以有效提升音频信号的质量，从而提供更好的听觉体验。维纳滤波（Wiener Filtering）是一种经典的声音去噪技术，能够根据信号的统计特性动态调整滤波器的参数，从而实现有效的噪声抑制。本文将介绍维纳滤波的基本原理，并提供一个基于Python的示例代码，以帮助读者理解其在声音去噪中的应用。
## 维
原创
2024-10-16 04:11:28
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Python手势识别与控制概述本文中的手势识别与控制功能主要采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效—-由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理
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2024-08-09 08:52:58
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转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/谱减法模型实际听觉环境中，肯定是含有噪声的，那掺杂有噪声的声音信号中原声音信号和噪声信号是怎样体现的呢？一种普遍被使用的方法是：採集到的声音信号永远都是原信号与噪声信号的叠加，即模型是信号的直接叠加，这就要满足
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2016-03-30 16:38:00
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# 使用Python调用FFmpeg进行声音去噪的指南
在音频处理过程中，去噪是一个重要的步骤。FFmpeg是一个强大的音视频处理工具，可以帮助我们实现这一目标。本文将带领您通过一个简单的示例，使用Python调用FFmpeg来完成声音去噪的任务。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现声音去噪：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装FFmpeg |
原创
2024-08-16 07:35:33
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现在许多小伙伴出门游玩，都会选择用拍照是方式将好看的沿途风景记录下来，但由于当时的环境、光线等因素，回过头观赏时经常发现照片上充满着噪点，这既影响美观，也不便于分享在自己的社交平台上。难道只能将这些照片舍弃吗？并不然，其实我们可以借助工具对图片进行降噪，以此提高清晰度。那如何消除图片上这些噪点呢？相信你们以及迫不及待的想知道答案了，那就赶紧往下看学习起来吧！效果展示以下是使用该软件进行图片降噪的效
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2024-01-01 11:34:20
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1、非局部平均去噪 该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是，它利用了整幅图像来进行去噪，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均，能够比较好地去掉图像中存在的高斯噪声。这种算法比较耗时,但是结果很好。对于彩色图像,要先转换到 CIELAB 颜色空间,然后对 L 和 AB 成分分别去噪。1.1、提供四种方法cv2.
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2023-07-11 14:02:32
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滤波是手段，平滑是效果、去噪是目的。三者之间虽然有很大的交集，但不能称之为一样的，区别与联系如下：滤波可以实现平滑的效果，如高斯滤波，但也可以用来增强图像、突出边缘，比如拉普拉斯滤波、张量扩散、引导图像滤波。平滑效果的获取，可以通过滤波，也可以在频域对高频分量衰减实现，也不一定是用来去噪，也可能是用来磨皮、产生朦胧美感。去噪可以用空域滤波的形式实现，也可以用其他变换域阈值化的方式实现。一个好的去噪
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2023-11-29 10:02:54
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图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决方案，实际应用中，更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡，再一次验证了我老师的一句话：
所有的工程问题最后都是最优化问题。
好了，废话不多说，来看看效果比较好的去噪算法吧。
噪声模型
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压
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2023-09-30 09:05:14
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# 去噪深度学习：理解与实践
在现代数字世界中，噪声无处不在，无论是图像、音频还是视频数据，噪声都可能影响信息的准确传递和理解。去噪深度学习（Denoising Deep Learning）是一种通过深度学习手段去除这些噪声的方法。本文将深入探讨去噪深度学习的基本原理，并提供一个简单的代码示例，帮助读者理解其实际应用。
## 去噪深度学习的基本原理
去噪深度学习的核心思想是利用卷积神经网络（
# 深度学习去噪
## 引言
在现实生活中，我们常常遇到需要处理噪声的情况。噪声会干扰到我们对数据的分析和判断，因此去除噪声是很重要的。而深度学习作为一种强大的机器学习技术，能够有效地处理噪声问题。在本文中，我们将介绍深度学习去噪的基本原理和示例代码。
## 什么是深度学习去噪？
深度学习去噪是指使用深度学习模型来从带有噪声的数据中恢复出原始数据的过程。深度学习模型通过学习大量的训练数据，
原创
2023-12-21 09:53:11
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前言：最近研究汽车碰撞的加速度信号，在信号的采集过程中难免遇到噪音，导致信号偏差，为了更好的反映系统情况，故常需要信号去噪，本文分享一些常用信号平滑去噪的方法。关键字：信号；去噪；Matlab信号在实际测量中，难免会混入各种噪声。通常我们希望去除高频的随机噪声，或者是偏离正常测量太大的离群误差，以获得低频的测量数据。下面介绍几种常用的信号平滑去噪的方法。1、移动平均法滑动平均法(moving av
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2024-01-11 10:36:46
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