mod_dptools功能总结 前言 freeSWITCH的mod_dptools模块各功能总结，这里只是整理下功能，具体用法参考官方wikianswer “接通”。建立aleg和fs之间的音频流，和bleg没关系。一般来说fs在接受dtmf或者播放语音之前都要先接通。在接通之后仍可以bridge到其它终端（接通后再bridge其实就是转接），回铃音由transfer_ringback设置。at
sip 180 183区别： 180 不带sdp, 183带sdp信息； 如果A的SIP终端收到183，它就协商媒体，将B端发过来的Early Media在自己的扬声器里放出来；但如果收到的是180，没有SDP就没法协商媒体，因此，B就没法给A发Early Media了。怎么办，总不能让主叫用户干等着啊，所以，A的话机在这种情况下能自己产生一个回铃音，或任何用户在A话机上设置的音乐首先，我们先看一
问题描述：在网络电话应用中，主叫收到IMS发送的183信令，但IMS不发送RTP包，导致主叫呼出后没有振铃声。 解决思路：可以在客户端上解决，也可以在freeswitch服务器上解决1、客户端上解决：收到183信令之后就播放本地铃声同时监测是否收到RTP数据，如果收到RTP数据就停止播放本地铃声；2、服务器上解决：同样道理，如果被叫处于183振铃（early_media）状态，则监测是否
Freeswitch+Sip.js 早期媒体(Early Media)在笔者早期的文章里,没有对早期媒体进行处理,选择了本地的媒体进行播放,在当时看来还可以接受,但是目前来看,体验很差,所以笔者花费了很长时间搜集关于sip.js回铃音的相关文档,甚至一度打算改用jssip去实现此功能(笔者自己写了个测试demo,效果还可以),后来考虑到可能需要修改的业务代码比较多,就放弃了.官方的github上对
空号识别全称应该是拨号音分析或者号码状态识别、回铃音检测，大家都叫空号检测，或者空号识别。原理就是通过分析拨打电话接通之前的声音，一般有这几种类型，长嘟的回铃音，短嘟嘟的忙音，彩铃，通话中，空号，关机等交换机给出的各种提示。分析程序通过分析声音的频率和特征，可以识别出现回铃音、忙音、彩铃，通过语音识别或者样本库比较可以识别出通话中，空号，关机，无人接听等交换机给出的被叫状态。
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2023-04-05 11:02:32
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信号音频率连续信号电平（dBm0）测试点相对电平（－3.5dBr）谐波失真信号脉冲断续比（S-秒）（H）代表振铃（L）代表不振铃拨号音450±25－10±3dBm0 <10%连续信号音特种拨号音450±25－10±3dBm0 <10%400S(H)/40s(L)回铃音450±25－10±3dBm0 <10%1S(H)/4S(L)忙音450±25－10
一、因特网语音通信中回声的特点 与传统电话相比，因特网上进行语音的实时传输，有其致命的弱点，那就是语音质量较差，影响因特网语音质量的因素是多方面的，最关键的因素之一是回声的影响。因此，要提高因特网的语音质量，就必须在因特网的语音传输过程中进行消回声的处理，也就是说，IP电话网关作为因特网的语音接入设备，几须具有回声的消除功能。由于因特网的语音传输是采用分组交换技术实现的一种全新的电信业务，传送的
会话的状态有初始状态和确认状态。当临时的相应被创建时，即标记对话的三个因素刚齐全时为初始状态；而收到2**的最后响应到达时转为确认状态，如果是其他响应或无响应到达，初始状态终结。如下所示 图1-1 对话建立过程1. 1) &n
1、回声消除aec 与降噪ns的关系：a、回声消除与ns 的前后关系： 回声消除aec 与降噪算法之间的衔接问题一直存在，由于回声消除算法的建模基本都是自适应滤波模拟回声路径，为了尽可能缩短路径，确保自适应滤波的准确性，一般来说aec 都会在ns 之前使用。b、当前aec与ns如何搭配： aec 目前大部分aec 算法单靠自适应滤波是很难完全去除回声，因
1.XML DialplanXML Dialplan是一系列XML的配置文件组成, 这些XML可以是静态的, 也可以使动态的
Freeswitch通过解析相关的结构, 对Dialplan进行路由的呼叫, 决定何种动作
1） 配置文件的结构
在Freeswitch.xml中定义
<X-PRE-PROCESS cmd="include" data="dialp
1、振铃信号
用来呼叫被叫用户。铃流为25±3Hz正弦波，谐波失真不大于10％，输出电压有效值90+-15V，振铃采用5s断续，即一秒送，4s断，断、续时间偏差不超过±10％。2、拨号音
用来通知主叫用户可以拨号。拨号音采用频率为450±25Hz的交流电源，发送电平为-10±3dBm，是连续的信号音。3、回铃音
表示被叫用户处于被振铃状态，采用频率为450±25Hz的交流电源，发送电平为-10±
原创
2021-07-14 09:19:31
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文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
大致思路是：该算法在行人检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根
原创
2022-01-13 11:20:08
2308阅读
疲劳检测
原创
2022-07-01 17:06:28
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CenterNet论文的名称为：Objects as Points[1]，即将“物体”视为“点”。一语道破了这个模型的核心方法，即通过模型输出的特征图上某一点的信息，直接推断此位置某相关物体的信息（i.e. 检测框信息）。原文给出了CenterNet很多应用，如3D目标检测、人体姿势检测等，由于方法大同小异，本文只给出2D目标检测的方式方法。本文主要分为六个部分：什么是目标检测、什么是Anchor
目录数据集部分后端部分前端部分前后端连接数据集部分：在该项目当中我们采用的是传统的开源数据集SHWD(Safety helmet (hardhat) wearing detect dataset)数据集标签为hat，person数据集的一些想法数据集的收集，标记对于后面的的程序设计预计模型的准确度有十分重要的影响1.首先，我暂时对于数据集的标签并不满意，在我的想法中设置三个标签更加合理： 对于一个
1.研究背景 在绝大多数目标检测网络中，如下图Fig1特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）是一个不可缺少的部分，FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。FPN主要有以下两个作用：1）多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度；2）使用分治法，将目标检测任务按照目标尺寸不同，分成若干个检测子任务。 2.存在
FreeSWTICH有2种信号音检测方法一种[mod_dptools: tone_detect](https://freeswitch.org/confluence/display/FREESWITCH/mod_dptools%3A+tone_detect "mod_dptools: tone_detect")，还有一个是[mod_spandsp Call Progress](https://freeswitch.org/confluence/display/FREESWITCH/mod_spandsp "mod_spandsp Call Progress"),我们先介绍第一种。
如果需要可以识别出 彩铃，空号，关机，停机，彩铃，通话中，语音信箱，语音留言，等可以使用顶顶通开发的FreeSWITCH mod_da2模块，详细请看http://www.ddrj.com/asr/mod_da2.html。
原创
2023-04-05 12:06:40
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边缘检测是图像处理和计算机视觉中基本的问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 一、边缘检测的分类图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性，有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：（1）基于搜索（2）基于零穿越的注：两类边缘检测方法都
本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了！程序员用深度学习写了个老板探测器（付源码） 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好，但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则，我们特将最详细的步骤记录如下，以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现
