WebRTC之noise suppression算法

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分类专栏： WebRTC实时语音算法工程实现 文章标签： 音视频
于 2016-09-20 12:39:01 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shichaog/article/details/52514816
版权
本文深入探讨了WebRTC中的噪声抑制算法，主要涉及噪声频谱估计、语音概率计算和维纳滤波器的应用。算法通过计算语音/噪声概率、特征提取（如频谱平坦度、模板差异）及噪声更新，实现对噪声的有效抑制，提高音质。但过度的噪声抑制可能影响语音识别效果。

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WebRTC噪声抑制核心算法在ns_core.c文件里。

噪声频谱可以使用如语音/噪声似然函数进行估计。将接收到的每帧信号和频率分量分类为噪声或语音。

算法原理

该算法的核心思想是采用维纳滤波器抑制估计出来的噪声。

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音频降噪算法 - 完整的 WebRTC C 代码
KnBackend的博客
09-23 411
希望这个简单的示例能帮助你了解音频降噪算法，并为你实现自己的音频处理功能提供一些参考。如果你需要更详细的代码或更深入的讨论，请提供更多的上下文和要求，我将尽力为你提供帮助。需要注意的是，上述示例代码只是一个简单的演示，实际的音频降噪算法要复杂得多。在实际应用中，可能还需要考虑信号处理的实时性、算法的效果和性能等方面的因素。其中包含了一些用于音频处理的算法，包括音频降噪算法。的函数，用于执行音频降噪算法的代码逻辑。在实际应用中，这个函数的实现会更加复杂，涉及到信号处理和算法优化等方面的知识。
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WebRTC（网页实时通信），作为一个支持网页浏览器进行实时语音或视频对话的开源技术，解决了互联网音视频通信的技术门槛问题，正逐渐成为全球标准。 过去十年间，在众多开发者的贡献之下，这项技术的应用场景越来越广泛和丰富。在人工智能时代，WebRTC 将走向何方？本文主要分享 WebRTC 与人工智能技术结合的相关方向及融云的创新实践（ 融云全球互联网通信云 服务号了解更多）。 WebRTC+人工智能， 让声音更真切、视频更高清 ​ 人工智能技术在音频和视频方面的应用越来越来广泛，在音频方面，人工智能技术主要用
webrtc_noise_suppression
qw_stone的博客
11-01 918
原因：由于APM中涉及到去噪模块，故在此进行简单调用和原理分析 概况：通过对信号的初始噪声估计得出一个语音/噪声概率函数，然后通过该函数估计出每帧数据的噪声，然后使用维纳滤波器将噪声进行抑制。故重点为噪声估计的准确性。而噪声估计依赖于语音/噪声概率函数，而语音/噪声概率函数是通过使用映射函数将每帧的信号分类特征映射到一个概率值而得出。每帧的分类特征包括：频谱平坦度，频谱差异，LRT均值特征。 ...
WebRTC实现双端音视频聊天（Vue3 + SpringBoot）
最新发布
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02-06 1224
文章描述使用WebRTC技术实现一对一音视频通话。由于设备摄像头限制（一台电脑作测试无法在开启的双端同时获取摄像头数据流），导致一台电脑无法同时测试双端，因此文章使用mp4音视频文件模拟摄像头音视频数据流输入。使用技术前端：Vue3，WebRTC相关API，axios后端信令服务器实现：SpringBoot，WebSocket在大致知道了上面介绍的WebRTC基本概念之后，我们以双端音视频互联的整体过程。假设存在A端（发起端）和B端（接收端）。1.
java webrtc ns降噪_提纲挈领webrtc之NS(noise suppression)模块
weixin_32494599的博客
02-13 446
Noise suppression，就是大家说的降噪。这种降噪是把人声和非人声区分开来，把非人声当成噪声。一段包含人声和噪声的音频经过该模块处理，从理论上讲，只剩下人声了。webrtc的NS在业内还是赫赫有名的，通过实际对比测试，我们发现webrtc的降噪的确是性能和稳定性都要高于同类开源算法。webrtc的ns原理是这样的：把启动前50帧的数据拿来构建噪声模型，把启动前200帧的信号强度用来计算...
提纲挈领webrtc之NS(noise suppression)模块
weixin_30607029的博客
10-16 505
　　Noise suppression，就是大家说的降噪。这种降噪是把人声和非人声区分开来，把非人声当成噪声。 一段包含人声和噪声的音频经过该模块处理，从理论上讲，只剩下人声了。 　　webrtc的NS在业内还是赫赫有名的，通过实际对比测试，我们发现webrtc的降噪的确是性能和稳定性 都要高于同类开源算法。 　　webrtc的ns原理是这样的：把启动前50帧的数据拿来构建噪声模型，把启动...
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webrtc noise suppression
08-14
基于最新webrtc人工抽离出来的ns demo(降噪)。 与平台抽离，可直接在Linux下编译。 mkdir build cd build cmake ../src; make -j; ./bin/ns_demo <input_signal.pcm> 转载请注明出处: https://blog.youkuaiyun.com/ChallengerRumble
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weixin_52734695的博客
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【代码】WebRTC_ANS——noise_suppression.c基础讲解（3）
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08-15
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WebRTC_ANS——noise_suppression.h基础讲解（2）
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07-31 519
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Android IOS WebRTC 音视频开发总结（五一）-- 降噪基本原理
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11-07 513
文章主要介绍噪声消除，文章来自博客园RTC.Blacker，支持原创，转载必须说明出处，欢迎关注微信公众号blacker，更多详见www.rtc.help －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ RTC中声音处理是个很麻烦的事，难点很多，回声，噪声，啸声，增益，等等，其实从中国潜艇噪声那么大就可看出这东西确实不好处理。 这些年我也被这些问题搞...
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维纳增益 webrtc ns采用的是维纳增益，参考之前写的维纳滤波原理，可得增益函数为， G(k,l)=∣X(k,l)∣2∣Y(k,l)∣2=1−∣N(k,l)∣2∣Y(k,l)∣2(1)G(k,l)=\frac{|X(k,l)|^2}{|Y(k,l)|^2}=1-\frac{|N(k,l)|^2}{|Y(k,l)|^2} \tag{1}G(k,l)=∣Y(k,l)∣2∣X(k,l)∣2​=1−∣Y(k,l)∣2∣N(k,l)∣2​(1) 其中∣Y(k,l)|Y(k,l)∣Y(k,l)代表带噪语音的频谱,∣
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webrtc中的噪声抑制之二：噪声估计模型 前言 上一篇学习研究了频域维纳滤波的基本原理，得出两个信噪比计算是实现精准的噪声抑制的前提，那么本篇继续学习研究噪声估计是如何在WebRtc实现的，以及据此而得出的先验信噪比和后验信噪比。 噪声估计 使用维纳滤波进行语音降噪的过程，其实是把降噪过程视为一个线性时不变系统，当带噪语音通过这个系统时，在均方误差最小化准则下，使得系统的输出与期望的纯净语音信号...
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