当前基于深度学习的语音降噪方法主要分为两个类：基于TF时频域的方法 （有两大类：基于mask和非基于mask的方法）基于时域的方法，就我自己的实验结果来说，基于时域的方法比基于TFmask的方法要差一些，可能这样方法的trick更多一些吧。 基于时频域方法中的基于mask的方法更常见一些，主要的是对语音提取频域特征，通过计算干净音频和对应的加噪音频的频域特征计算一个频域的m
Android 语音识别及降噪技术
## 1. 引言
随着智能手机的普及和发展，语音识别技术也变得越来越重要。Android作为最流行的移动操作系统之一，提供了丰富的语音识别功能和API，使得开发者可以轻松地实现语音识别应用。然而，在实际应用中，语音信号常常受到环境噪声的干扰，降低了语音识别的准确性。因此，本文将介绍Android语音识别的基本原理和API，并讨论如何通过降噪技术提高语音识别的
小伙伴们平时会录制音频吗？有时候由于音频录制环境比较嘈杂，因此音频录制质量没那么好，会有很多噪声。这让我们在听音频的时候，没有那么容易听清音频的内容。如果我们想要清晰的听清音频的内容，就需要对音频进行降噪处理。那你们知道音频降噪手机软件哪个好吗？有需要对音频进行降噪的小伙伴，快点往下看文章吧。音频降噪软件一：PR【软件介绍】经常需要编辑视频的小伙伴，应该比较熟悉这款软件吧。那你们应该会知道这款软件
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2023-07-05 17:50:14
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文章目录1 概述2 传统语音去噪2.1 谱减法2.2 维纳滤波法3 深度语音去噪参考资料 1 概述语音去噪(noise reduction)又被称为语音增强(speech enhancement)，主要是针对于有人声的音频进行处理，目的是去除那些背景噪声，增强音频中人声的可懂性(intelligibility)。其应用范围很广，可以用于人与人之间的语音通讯，也可以用于很多语音任务的预处理，比如A
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，至少找到这
一种移动通信设备的语音降噪方法技术领域本发明属于语音处理方法技术领域，具体是一种移动通信设备的语音降噪方法。背景技术语音增强又称作语音去噪或语音降噪，其目的是从带噪音的语音信号中提取出干净的语音信号，从而改善话音音质，提高语音的可理解度，减少听话者的听觉疲劳感。当前，语音增强在实际工业或消费产品中得到了应用，随着手机等移动终端设备的蓬勃发展，当在各种恶劣的自然或人为环境下进
作者：黄辣鸡。隐马尔可夫链HMM模型自从1980年代被用于语音识别以来，一直都是实际语音识别系统的主流方法。1. 声学模型1.1 隐马尔可夫链模型HMM与声学模型根据上一篇博文中提到的，P(X|W)P(X∣W)对应的是声学模型，首先需要考虑的是，语音和文本的不定长关系使得二者的序列之间无法一一对应。隐马尔可夫链模型正好可以解决这个问题。图1 隐马尔可夫链模型（I、E表示开始和结束时间）比如P(X│
随着智能产品的运用，耳机的存在也是不可或缺的。烦闷或者是无聊的时候，听听歌可以放松我们的身心。而对于现在大家使用耳机的场景越来越多，无论是听歌音质还是通话性能，大家都各有各的需求！于是接下来就给大家安利几款我觉得无论是音质还是通话清晰度各个方面性价比都比较不错的蓝牙耳机。让我们一起来看看吧!1、南卡 runner comm 骨传导通话蓝牙耳机南卡在国内音频领域可以说是非常成熟的一个品牌，出过多款真
近日，由清华大学和清微智能技术团队合作的论文PAGAN:A Phase-Adapted Generative Adversarial Networks for Speech Enhancement(PAGAN：一种用于语音增强的自适应生成对抗网络)被第45届国际声学、语音与信号处理会议(ICASSP2020)录用，并被邀请演讲分享。ICASPP是语音领域等级的国际会议，在语音识别、语音合成等方向汇
很多人都对音频降噪、录音降噪都很有疑惑，对于这方面的了解不是很多，不知道有哪些方法或者软件可以处理这个问题的人，可以看一下这篇文章。首先，对于音频降噪严格上来说，要化为两种，一种是录音时降噪，一种是录音后降噪。针对两种不同的降噪途径，下面会分别给出解决方案。 录音时降噪软件——蜜蜂剪辑录音的时候降低噪音，是音频降噪最直接有效的方式，也是最能保证音频质量的方式。如果你录音时需要给声音去除
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2023-07-03 21:00:30
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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
由于大多数语音降噪都可以由一个先验信噪比参数的增益函数来表示，则说明语音降噪的整体性能在很大程度上依赖于对先验信噪比估计的准确性。设y(t) , s(t)和n(t)分别是混合有干扰的观测信号，纯语音信号和噪声信号， 若认为实际语音s(t)与噪声信号n(t)互不相关。则带噪语音可表示为:对等式两边做FFT变换得其中Y(m,k)表示现实信号，S(m,k)纯净信号，N(m,k)表示噪声信号，且m代表帧索
大家都知道在一些竞技比赛或者其他公共场合的现场，会有很多杂音穿过用户的蓝牙耳机传入耳朵里，这样严重影响了通话、听音乐的质量。降噪蓝牙耳机也就应运而生了，面对市面上琳琅满目的品牌种类。我们怎么选择适合自己的降噪耳机呢？首先要知道目前市面上的耳机降噪主要分为两大类，主动降噪和被动降噪，一般建议选购主动降噪，对耳朵的伤害更小，那么主动降噪又有几种类呢？现在耳机市场的主动式降噪就是ANC、E
前面的文章（语音降噪论文“A Hybrid Approach for Speech Enhancement Using MoG Model and Neural Network Phoneme Classifier”的研读 ）梳理了论文的思想。本篇就开始对其实践，主要分以下几步：1，基于一个语料库算出每个音素的单高斯模型；2，训练一个输出是一帧是每个音素概率的NN分类判别模型；3，算法实现及调优。
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
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
随着TWS（True wireless stereo）耳机市场的不断成长。用户对于产品体验的需求也从简单的快速链接，升级到更高的标准，譬如，截至今年市面上涌现了大量的以清晰通话为卖点的TWS耳机。在日常生活中，噪声是影响语音通话质量的重要因素之一。语音降噪技术通过消除噪声并提取干净语音，从而提高语音质量和可懂度，在移动通信、耳机、会议系统、语音交互等应用中具有巨大价值。为了能够在非常嘈杂的环境中进
一、申请注册科大用户和下载SDK（里面的appid要和自己的一样才可以使用）详细步骤就不写了，注册网址：http://www.xfyun.cn二、注册完之后，点击创建应用-选择要使用的平台和选择自己所要实现的功能，点击下载sdk即可。下载完解压压缩包如下图：三、把sample里面的demo通过我们的开发工具打开，我用的是androidStudio，所以导入步骤为：方法一（导入project方式）：
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2023-07-31 20:10:48
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一、基本谱减法的概念设语音信号的时间序列为x（n），加窗分帧处理后得到第i帧语音信号为x（m），帧长为 N。任何一帧语音信号x（m）做FFT后为对Xi（k）求出每个分量的幅值和相角，幅值是|Xi（k）|，相角为已知前导无话段（噪声段）时长为IS，对应的帧数为NIS，可以求出该噪声段的平均能量为谱减公式为式中，a和b是两个常数，a称为过减因子；b称为增益补偿因子。整个算法的原理下图所示：
基于人工智能的语音降噪方法、装置和计算机设备技术领域本申请涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的语音降噪方法、装置和计算机设备。背景技术随着语音技术的发展，语音识别在日常生活中逐步普及。然而在日常使用的各种场景中，由于存在各种噪声和设备信号的干扰，语音质量和可懂度都会受到影响，并且会带来语音识别系统性能的急剧下降。现有相关技术中，对语音进行降噪的技术方案主要有：1、基于谱减的方法，把语音
