一、使用PortAudio采集首先你应该下载这个库编出动态库放好头文件和链接库lib，这些都不是重点不赘述。//定义pa的sample类型为int16,这个可以配合webrtc模块
#define PA_SAMPLE_TYPE paInt16 //采用双字节,一个sample=sizeof(int)=2字节
#define SAMPLE_RATE (32000)
蓝牙耳机上的降噪，根据原理可以分为以下几种。1、被动降噪。这个是指入耳式耳塞，由于耳塞是通过一个硅胶套塞入人耳的耳道的。所以有较好的隔离外界声音的作用。而且这个降噪是全频的，就是对从20赫兹到20K赫兹的声音都有效，而且，这个被动降噪是无损音质的。所以一般的HiFi耳塞都是入耳式的就是因为这个原因。2、通话降噪。通话降噪，是指蓝牙耳机用于通话时，为了让通话的对方可以听的清楚而设计的。
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
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
3D降噪原理是对图像中的运动物体采取2D降噪，静止部分（称为背景）采取3D降噪以防止运动物体模糊（blur）。1）第一步为运动估计 在参考帧（为前一帧已经过降噪的图像）中搜索和当前帧中16*16当前块相近的参考块，其中最相近的块为匹配块。 根据匹配块，获得运动向量（motion vector）。为减小计算，一般仅在以当前块为中心的一个小范围内搜索参考块，如在20*20的小范围内。2）滤波模式判断
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2023-08-02 16:24:34
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图像降噪，是最简单也是最基础的图像处理逆问题（inverse problem）。大多数情况下，图像降噪都是ill-posed的问题。因为通过有噪音的观察，总是无法逆向求得唯一正确的干净图片。就好像让你解一个超越方程一样，不借助其他额外的条件信息，是没有唯一解的。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
FF 降噪技术的原理先简单说一下 FF 降噪设计的原理，我们知道，ANC 的基本原理是由喇叭产生一个大小相同，相位相反的信号，刚好抵消进入到耳机里面的噪音。 那么这个大小相同，相位相反的信号怎么设计出来的呢，先看下面图 A1 是进入到耳机的幅频特性，幅度单位为分贝，后面提到的其它幅度同样为分贝φ1 是进入到耳机的相位特性A2 是麦克风采集到的噪音幅频特性φ2 是麦克风的相位特性A3 降噪模块传递函
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
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
产品篇：芯片篇：降噪篇：降噪对于耳机的作用很重要：一方面是减少噪音，避免过度放大音量，从而减少对耳朵的损害；二是过滤噪音从而提高音质和通话质量。一般来说，降噪分为被动式降噪和主动式降噪。被动式降噪也就是物理降噪，被动式降噪是指利用物理特性将外部噪声与耳朵隔绝开，主要通过耳机的头梁设计得紧一些、耳罩腔体进行声学优化、耳罩内部放上吸声材料……等等来实现耳机的物理隔音。被动降噪对高频率声音（如人声）的隔
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
平滑去噪（低通滤波器）噪声的产生是因为图像中的某些像素的灰度值发生了突变，使得和周围区域不和谐。除噪其实去除高频噪声，使得图像中的噪声像素的灰度值不那么突兀。噪声去除有基于卷积（高斯滤波，均值滤波，中值滤波等）和基于形态学（开运算、闭运算）两种方法。用于平滑去噪和图像锐化（之后会介绍）的卷积核所有的元素之和一般要等于1，这是为了原始图像的能量（亮度）守恒。如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波
概述 ANC指Active Noise Control，主动降噪。基本原理是降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波，将噪音中和。图1是feedforward式主动降噪耳机的示意图。ANC芯片放置在耳机内。Ref mic（reference microphone）在耳机耳罩上，采集环境噪音。Error mic（Error Microphone）在耳机内，采集降噪处理后的残差噪声。Speaker播放A
夜间降噪与多帧降噪的原理手机拍照性能越来越强，这个是毋庸置疑的。但是手机归根结底还是比不过专业相机，我想说的是CMOS大于等于1英寸的相机，比如微单和单反。 传感器（CMOS/CCD） 比如手机纯粹拍摄夜景，其效果远远不如专业相机，表现的形式则是噪点过于，画面不是很清晰。 一、噪点产生的原因 为什么手机在夜间拍摄会出现噪点呢？其实噪点的生成跟CMOS有很大关系。 数码相机包括手机将光线和物体
文章目录噪声的产生及分类 图象降噪的方法简介编辑 均值滤波器 自适应维纳滤波器 中值滤波器 形态学噪声滤除器 小波去噪 噪声的产生及分类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)表示噪声。)加性噪声,此类噪声与
主动降噪的核心思想就是信号经过滤波器之后能产生信号对消，原理说起来简单，实现起来及其困难，下面对主动降噪ANC的原理进行阐述。 此处最为关键的是数字滤波器的设计，数字滤波器与输入信号时域上的卷积就是频域上相乘，而滤波器一般采用有限冲激响应滤波器，其对应的的系数（抽头）： 滤波器的输入信号为： 在第n时刻FIR滤波器的输出y（n）可表示为：L为滤波器的阶数或长度，对上式进行Z变换： 那么，此时系统中
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
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,
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
