RNNoise续

最新推荐文章于 2024-09-11 10:06:41 发布
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分类专栏： 语音信号处理 文章标签： 深度学习
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 RNNoise 最后要导出模型

RNNoise: Learning Noise Suppression（深度学习噪声抑制）（1）
dakeboy的博客
02-28 1万+
前言 我将通过几篇文章来介绍一下RNN用于降噪的实例。 综合论文和项目介绍及代码编写 原文链接：https://people.xiph.org/~jm/demo/rnnoise/ 上图显示了前后音频噪声抑制的频谱图。（上：noisy，中：RNNoise，下：clean speech） RNNoise 该演示介绍了RNNoise项目，显示了如何将深度学习应用于噪声抑制。主要思想是将经典信号处理与深...
RNNoise: Learning Noise Suppression（深度学习噪声抑制）（2）
dakeboy的博客
03-01 1万+
这篇文章主要介绍如何进行RNNoise的训练和测试1、 网络结构GRU VS LSTM网络顺序2、 数据集3、 更改采样率4、 训练过程(1) step 1 转换为pcm格式(2) step2 提取特征(3) step 3 数据转换(4) step 4 训练神经网络（5）step 5 获取权重数据4、 降噪参考文档 1、 网络结构 RNNoise分为三层嵌入式网络，由全连接层，GR...
RNNoise
weixin_44493758的博客
12-13 1256
RNNoise中denoise.c的功能说明 从denoise.c的main()中看程序。对于定义的变量不要太刻意的却了解它是干什么的，不论数组还是变量都是为了存数据或者暂存数据。 ​ 要点： 1）通过随机函数生成语音增益和噪声增益来模拟不同的SNR，这些增益都是直接应用在时域帧上的。此时的语音信号并没有加上Vorbis window，仅仅是取出480个点。 ​2）biquad滤波器设置合适的系数可以去除高频噪音，随机系数可以模拟各种声学场景 ​3）vad的值通过信号的的能量大小给出 ​4）frame_an
【RNNoise】用深度学习抑制噪声
热门推荐
FENG_LIN的博客
09-30 3万+
This demo presents the RNNoise project, showing how deep learning can be applied to noise suppression. The main idea is to combine classic signal processing with deep learning to create a real-time noise suppression algorithm that's small and fast. No expe
人声抑制 深度学习_RNNoise: Learning Noise Suppression（深度学习噪声抑制）（2）
weixin_39769406的博客
12-21 667
https://blog.youkuaiyun.com/dakeboy/article/details/88065399这篇文章主要介绍如何进行RNNoise的训练和测试1、网络结构RNNoise分为三层嵌入式网络，由全连接层，GRU网络构成包含了215个units4个hidden layersLargest：96 unitsGRU VS LSTMGRU容易执行去噪任务，需要更少的计算资源，较少参数，...
RNNoise的python版本
07-11
**RNNoise Python 版本详解** RNNoise，全称“Recursive Neural Network-based Noise Suppression”，是一种先进的噪声抑制算法，主要用于提高语音质量，特别是在有背景噪声的环境中。原版RNNoise是用C语言编写的，...
编译好的 rnnoise 用于音频噪声消除
05-12
rnnoise 是一个基于深度学习的音频降噪工具，主要用于消除音频中的背景噪声，提升语音质量。这个压缩包文件包含了编译好的 rnnoise 库，使得用户无需自行编译源代码，可以直接在支持的平台上使用。以下是对这个工具...
未编译好的 rnnoise 用于音频噪声消除
05-12
rnnoise 是一个开源的音频降噪工具，专为去除音频中的背景噪声而设计。它基于非负矩阵因子化（Non-negative Matrix Factorization, NMF）的算法，由著名的声音和视频编码研究机构 Mozilla 和 Xiph.org 基金会开发。...
rnnoise-windows:这是一个RNNoise Windows演示。 对其进行了修改和重组，以便可以使用MSVC，VS2017，VS2019进行编译
05-03
这是一个RNNoise Windows平台演示。 已对其进行了修改和重组，以便可以使用MSVC，VS2017，VS2019进行编译。 除此之外，该项目还具有对其他平台的cmake支持。 有什么变化 在文件中，有些代码./src/celt_lpc.c ， ./...
rnnoise-master.zip_RNN 降噪_rnnoise 降噪_数据降噪_语音RNN_降噪 rnn
07-15
使用RNN来对语音数据进行降噪处理，获得关键信息
rnnoise：递归神经网络，用于降低音频噪声
01-31
rnnoise：递归神经网络，用于降低音频噪声
Python-RNNoiseRNN音频噪声抑制学习
08-11
RNNoise：RNN(音频)噪声抑制学习
RNNoise：基于神经网络的噪音消除库，打造纯净音频体验
gitblog_00546的博客
09-11 461
RNNoise：基于神经网络的噪音消除库，打造纯净音频体验 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rnno/rnnoise 项目介绍 RNNoise 是一个革命性的噪音抑制库，它利用了先进的循环神经网络（RNN）技术来实现高效的声音处理。这款库专为那些追求音频清晰度的应用场景设计，无论是视频会议、远程录音还是语音识别系统，它都能成为降噪解决方案的强大后盾。用户只需...
人声抑制 深度学习_RNNoise：用深度学习进行噪声抑制（基础知识）
weixin_39994665的博客
12-21 983
作者：xiph.org(原文链接)翻译：刘通原标题：RNNoise: Learning Noise Suppression上图展示了降噪前和降噪后的频谱图。这里是RNNoise这个demo展示的是RNNoise项目，展现了如何用深度学习来进行噪声抑制。主要想法是将经典信号处理与深度学习相结合来创造一个又小又快的实时噪声抑制算法。对GPU的要求不高—可在Raspberry Pi上轻松运行。结果十分简...
推荐开源项目：RNNoise - 深度学习驱动的噪音抑制库
gitblog_00074的博客
05-29 582
推荐开源项目：RNNoise - 深度学习驱动的噪音抑制库 rnnoise项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rnn/rnnoise 项目介绍 RNNoise 是一个基于递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的高效噪音抑制库。它旨在为音频处理应用提供强大的背景噪音抑制功能，无论是在语音通话、录音还是其他音频流媒体场景中都能发...
RNNoise: 一种致力于实时全频段语音增强的DSP+深度学习混合方法
danteLiujie的专栏
10-19 9763
更多RNNoise相关文章请查看RNNoise学习和翻译系列​​​​​​​ 一种致力于实时全频段语音增强的DSP+深度学习混合方法 Jean-Marc Valin, Mozilla Corporation, Mountain View, CA, USA, jmvalin@jmvalin.ca 摘要 — 尽管噪声抑制是信号处理中的成熟领域, 但它仍然高度依赖于评估器算法和参数的微调...
【论文笔记之 RNNoise】A Hybrid DSP/Deep Learning Approach to Real-Time Full-Band Speech Enhancement
myhappyness的专栏
06-10 3668
本文对 Jean-Marc Valin 于 2018 年在 MMSP 上发表的论文进行简单地翻译。如有表述不当之处欢迎批评指正。欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处。
RNNoise原理部分（1）
qq249356520的博客
09-06 8016
​ ​论文：https://arxiv.org/pdf/1709.08243.pdf 官方博客链接：https://people.xiph.org/~jm/demo/rnnoise/?__s=sgkgganpatrhthvch4js github：https://github.com/xiph/rnnoise 改进github：https://github.com/GregorR/rnno...
rnnoise语料
weixin_43065256的博客
09-24 172
http://www-mmsp.ece.mcgill.ca/Documents/Data/
rnnoise 16k
最新发布
02-14
### 使用RNNoise处理16kHz采样率音频的方法 对于希望使用RNNoise处理不同采样率（如16kHz）的开发者来说，需要注意RNNoise默认支持的是48kHz采样的PCM数据[^1]。然而，在某些应用场景中确实存在对其他采样率的需求。 #### 方法一：转换采样率至48kHz再处理 一种解决方案是在将音频送入RNNoise之前先将其上采样到48kHz。这可以通过多种音频处理库实现，例如Python中的`scipy.signal.resample`函数或SoX命令行工具。完成去噪后再把结果降采样回到原始频率： ```python from scipy.io import wavfile import numpy as np from scipy.signal import resample_poly # 读取wav文件并获取其属性 sample_rate, data = wavfile.read('input_16k.wav') if sample_rate != 48000: # 将信号重采样为48kHz up_sampled_data = resample_poly(data, 48000, sample_rate) # 接下来可以调用rnnoise进行处理... ``` #### 方法二：修改源代码以接受16kHz输入 另一种更复杂但也更为彻底的方式是对RNNoise本身的C语言源码做出相应改动，使其能够直接接收并处理16kHz的数据流。不过这种方法涉及到深入理解算法内部机制以及可能影响性能的风险评估等问题，因此建议只有当确实有必要时才考虑采用此方案。 考虑到PESQ评测通常会在16kHz条件下执行下采样操作[^4]，这意味着即使原生支持了更低的采样率，最终评价标准仍然会基于统一后的参数设定来进行比较分析。
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