主动式降噪耳机和被动式降噪耳机的区别很多小伙伴都在问什么是主动式降噪耳机?什么是被动式降噪耳机?所以给大家普及一下这方面的知识！被动式降噪耳机主要是利用物理特性将外部噪声与耳朵隔绝开，通过不同材质的阻塞物来防止噪音进入耳朵，就像放鞭炮用手捂着耳朵一样。 优势：对高频率声音非常有效。一般可使噪声降低大约为15-20dB。这种降噪方式是最为传统、普遍的，其价格相对于主动降噪耳机
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
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2023-09-24 17:04:55
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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
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
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
## 深度学习降噪功能实现指南
深度学习在处理数据降噪方面展现出了极大的潜力。本文将指导你实现一个基本的深度学习降噪功能。我们将从整体流程入手，然后逐步森集所需的代码。
### 整体流程
以下是实现深度学习降噪功能的主要步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据收集]
B --> C[数据预处理]
C --> D[构建模型]
# 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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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
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
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2023-11-02 09:57:36
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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
数字图像在数字化和成像过程中会受到成像设备或外界环境的影响，受到干扰产生的图像叫做噪声图像。按照噪声的引入方式分类，可以将噪声分成加性噪声和乘法性噪声。加性噪声的幅度与信号的幅度无关，是叠加在图像上的，比较容易去除。成性噪声的幅度与信号的幅度成正比，比较难去除。不过乘性噪声可以通过取对数的方式转化为加性噪声，实际上大部分去噪算法都会假设噪声为加性高斯白噪声。按照噪声的性质分类，可以将噪声分成脉冲噪
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2023-07-21 19:20:14
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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
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
噪声问题一直是语音识别的一个老大难的问题，在理想的实验室的环境下，识别效果已经非常好了，之前听很多音频算法工程师抱怨，在给识别做降噪时，经常发现WER不降反升，降低了识别率，有点莫名其妙，又无处下手。 刚好，前段时间调到了AIlab部门，有机会接触这块，改善语音识别的噪声问题，虽然在此之前，询问过同行业的朋友，单通道近场下，基本没有太大作用，有时反而起到反作用，但是自己还是想亲身实践一下，至少找
Analog Devices, Inc. (ADI)宣布与现代汽车公司(HMC)达成战略合作，现代汽车公司计划推出汽车行业首个采用ADI汽车音频总线(A2B®)技术的全数字路噪降噪系统。现代汽车公司还计划在其汽车产品的基础音频连接和信息娱乐系统中更广泛地采用ADI的A2B技术。 ADI公司与现代汽车公司合作推出业界首个全数字路噪降噪系统现代汽车公司的研究员Kang-Duck Ih博士表示
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：
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2023-09-27 19:53:10
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ISP(Image Signal Processor),图像信号处理器，主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元，主要用于手机，监控摄像头等设备上。 RAW DATA，可以理解为：RAW图像就是CMOS或者CCD图像感应器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据，是无损的，包含了物体原始的颜色信息等。RAW数据格式一般采用的是Bayer排列
