语音增强

MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩

语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支，这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代，随着近六十年来的不断发展，己经产生了许多有效的语音增强算法。

哥廷根数学学派·2024-01-26 08:26

Ambiq推出语音增强人工智能以消除物联网应用中的噪声

超低功耗半导体解决方案供应商Ambiq®推出了其最新产品——神经网络语音增强器(NNSE)，并已将该方案加入到neuralSPOT的（开源模型）ModelZoo中。

希尔贝壳AISHELL·2024-01-06 11:32

低信噪比环境下的语音端点检测

提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法1端点检测1-1定义定义：在存在背景噪声的情况下检测出语音的起始点和结束点（这里的重点是噪声环境下语音信号的处理）1-2应用需求应用于语音信号处理：语音增强

jUicE_g2R·2023-12-29 01:49

语音技术的未来：识别更精准、应用更丰富！

virtaitech·2023-12-25 15:09

转载_关于AEC算法的几点思考

一年前我剖析过开源的AEC算法，文章链接是语音增强和语音识别；时隔这么长时间，再过来看这个算法，略有体会，以下有几点个人思考：AEC算法的主要目的是自身音源消除，对于手机或者pc这类的通话场景，这类场景和音响场景稍有差异

williamwanglei·2023-11-26 14:30

麦克风阵列入门

麦克风按照指定要求排列后，加上相应的算法（排列+算法）就可以解决很多房间声学问题，比如声源定位、去混响、语音增强、盲源分离等。二、麦克风指向性麦克风的方向性是指麦克风可以接收到语音的方向。

孤芳剑影·2023-11-23 20:45

麦克风阵列技术三（声源定位波束形成去混响麦克风阵列结构设计声学结构确认流程）

麦克风阵列技术二（自动增益控制自动噪声抑制回声消除语音活动检测）麦克风阵列技术详解声源定位麦克风阵列可以自动检测声源位置，跟踪说话人，声源定位信息既可以用于智能交互，也可以用于后续的空域滤波，对目标方向进行语音增强

sxau_zhangtao·2023-11-23 05:00

AliOS Things 声源定位应用演示

摘要：1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。

xstardust·2023-11-23 05:23

AliOS Things声源定位应用演示

1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。

阿里云云栖号·2023-11-23 05:23

深度学习音频降噪

降噪，或者语音增强，经过近50年的研究发展，涌现出了很多优秀的降噪算法，从最简单的谱减法，到维纳滤波，再到子空间的方法以及基于统计模型的MMSE估计器，然而传统信号处理的降噪算法在imcra-omlsa

mingqian_chu·2023-11-16 04:00

PotPlayer降噪处理和人声增强

F5打开配置→声音→关闭规格化、晶化→关闭混响，打开降噪，门限自选→语言/同步/其他打开语音增强→均衡器→选择极端降噪（但是声音会变小很多）或者超高音，并打开superEQ均衡2022.12.11补充对极端降噪后

CJCChester·2023-11-01 02:09

语音增强的算法及应用

语音增强的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音，主要目标是提高语音质量和可懂度。这一领域的发展历程相当丰富，多年来，学者们一直在努力寻求各种优良的语音增强算法。

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:20

深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署

蓝牙音频处理器上的部署深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署项目一科大讯飞经验在Matlab平台上实现广义旁瓣消除器(GSC),最小方差无失真响应(MVDR)等波束形成算法，同时分析它们的效果在Liu**台上跑通语音增强试试处理框架

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-10-30 01:30

【AI视野·今日Sound 声学论文速览第二十六期】Mon, 16 Oct 2023

DailySoundPapersLow-latencySpeechEnhancementviaSpeechTokenGenerationAuthorsHuayingXue,XiulianPeng,YanLu现有的基于深度学习的语音增强主要采用数据驱动的方法

hitrjj·2023-10-19 22:59

深入剖析iLBC 解码器原理

然后进入语音增强模块，提高语音信号的周期性，最后再经过

Audio_Wang·2023-10-15 11:16

本周 AI 新闻报道：多个大厂发布了重大更新

其中最重要的是全新的FireflyImage2图像生成模型，可以生成逼真的人像；Illustrator中的文本到向量图功能，允许通过文字提示生成可编辑的矢量图形；Premiere中推出一键去除填充词的语音增强等功能

天地会珠海分舵·2023-10-14 12:59

基于PSD-ML算法的语音增强算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述1.加窗处理：2.分帧处理：3.功率谱密度估计：4.滤波处理：5.逆变换处理：6.合并处理：5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022A3.部分核心程序.................................................................

简简单单做算法·2023-10-08 06:48

Interspeech 2023 | 火山引擎流媒体音频技术之语音增强和AI音频编码

为达到更好的主观体验，使用户听得清、听得真，流媒体音频技术方案融合了传统机器学习和基于AI的语音增强方案，利用深度神经网络技术方案，在语音降噪、回声消除、干扰人声消除和音频编解码等方向，为实时通信中的音频质量保驾护航

字节跳动技术团队·2023-09-24 14:20

ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术

作为RTC方案中不可或缺的技术，语音增强技术正从传统的基于统计学习的方案向基于深度学习的方案融合演进，利用AI技术，可以在语音降噪、回声消除、干扰人声消除等方面实现更

字节跳动技术团队·2023-09-24 14:18

THUHCSI人机语音交互实验室9篇论文被语音旗舰国际会议INTERSPEECH录用

这些论文涉及语音合成、语音识别、语音增强、语音分离、视频配音等多个

语音之家·2023-08-28 17:10

AliCloudDenoise 语音增强算法，助力实时会议系统进入超清音质时代

简介：近些年，随着实时通信技术的发展，在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具，据不完全统计，线上会议中约有75%为纯语音会议，即无需开启摄像头和屏幕共享功能，此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要。作者｜七琦审校｜泰一前言在现实生活中，会议所处的环境是极具多样性的，包括开阔的嘈杂环境、瞬时非平稳的键盘敲击声音等，这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战。

·2023-08-15 16:56

我去，这是什么黑科技！用信号处理方法抑制瞬态噪声

对于语音增强来说，噪声一般可以分为稳态噪声（如白噪声）和瞬态噪声（有的地方也叫非稳态噪声，如键盘声）。

语音之家·2023-08-07 19:15

K210开发实例-I2S播放音频

其中I²S0支持可配置连接语音处理模块，实现语音增强和声源定向的功能。下面是一些共有的特性：总线宽度可配置为8，16，和32位每个接口最多支持4个立

视觉&物联智能·2023-07-26 21:23

《SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network》论文阅读

研究动机目前语音增强的技术都是用在频谱域上或者高维特征上，这样的话，大多数的音频处理会受到噪声环境数量的限制并且依赖一阶统计特征。为了解决这些问题，深度网络是可以从大型的数据集上学习到复杂的映射。

qq_46079584·2023-07-20 14:12

设计一款数字助听器可能需要用到以下音频算法

4麦克风阵列方向性处理：语音增强算法，利用

周龙(AI湖湘学派)·2023-07-14 17:19

【强烈推荐】十多款2023年必备国内外王炸级AI工具 (免费精品好用) 让你秒变神一样的装逼佬感受10倍生产力 (2) AI修音

AdobeAI语音增强(音频降噪在线处理工具

极客小俊·2023-06-16 19:22

Python语音增强

简介音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。我们在进行数据增强时，最好只做一些小改动，使得增强数据和源数据存在较小差异即可，切记不能改变原有数据的结构，不然将产生“脏数据”，通过对音频数据进行数据增强，能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。经过实验发现对声波的以下改变是有用的：Noiseaddition(增加噪音)、Addreverb(增加混响)、Timeshifting(时移)、Pi

YEGE学AI算法·2023-06-11 22:35

智能语音信息处理团队18篇论文被语音技术顶会ICASSP 2023接收

近日，ICASSP2023会议发出了审稿结果通知，语音及语言信息处理国家工程研究中心智能语音信息处理团队共18篇论文被会议接收，论文方向涵盖语音识别、语音合成、话者识别、语音增强、情感识别、声音事件检测等

语音之家·2023-04-18 10:30

WebRTC音频系统之audio技术栈简介-1

编译以及debug1.6APM模块1.7ADM模块WebRTC是Google开源的Web实时音视频通信框架，其提供P2P的音频、视频和一般数据传输协议栈的支持，其音频主要包括：采集播放、众多音频编解码器、语音增强

shichaog·2023-04-17 22:15

语音识别框架之ESPnet

ESPnet是一个端到端的语音处理工具包，涵盖了端到端的语音识别、文本到语音、语音翻译、语音增强、说话者分类、口语理解等。

语音不识别·2023-04-06 09:59

ICASSP2023 | TEA-PSE 3.0: 深度噪声抑制（DNS）竞赛个性化语音增强冠军方案解读

因此语音增强技术在RTC链路中起着至关重要的作用。典型的语音增强方案主要侧重于去除噪声和混响，无法过滤干扰人声。

语音之家·2023-04-05 11:51

语音增强学习路线图Roadmap

语音增强算是比较难的研究领域，从入门到精通有很多台阶，本文介绍一些有价值的书籍，值得反复阅读。主要分为基础类和进阶类书籍，大多都是理论和实践相结合的书籍，编程实践是抓手,让知识和基础理论变扎实。

chinabing·2023-03-24 02:15

如何使用ModelScope训练自有的远场语音唤醒模型？

本文介绍魔搭社区中远场语音增强与唤醒一体化的语音唤醒模型的构成、体验方式，以及如何基于开发者自有数据进行模型的定制。▏远场唤醒模型它能做什么？

语音之家·2023-02-16 22:50

神经网络语音识别,神经网络语音合成

语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。本文选取语音识别作为重点讨论课题。语音识别就是让计算机听懂人的话，并做出正确的反应。

普通网友·2023-01-28 16:22

单通道语音增强

单通道语音增强技术概念：语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。一句话，从含噪语音中提取尽可能纯净的原始语音。

BarbaraChow·2023-01-18 11:58

传统语音增强——基于小波分解的语音降噪算法

一、小波分析的意义在传统的傅里叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息。因为丢弃的时域信息对某些应用同样重要，所以出现很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅里叶变换、Gabor变换、时频分析、小波变换等。其中，短时傅里叶变换是在傅里叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，在假定一定长度时间窗内的信号是平稳的前提下，短时傅里叶变换可以通过将每个时间窗内的信号展开到频域的方法来获得

清泉_流响·2023-01-13 06:53

论文翻译：2022_PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement

论文地址：PACDNN：一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络相似代码：https://github.com/phpstorm1/SE-FCN引用格式：HasannezhadM，YuH，ZhuWP，

凌逆战·2023-01-12 22:19

WangDeLiangReview2018 - (5.1&5.2)语音增强&语音增强的泛化

【WangDeLiangOverview2018】SupervisedSpeechSeparationBasedonDeepLearning:AnOverviewDeLiangWang/JitongChen@OhioIEEE/ACMTrans.ASLP2018【目录】1.引入2.学习机器(learningmachines)3.训练目标(trainingtarget)4.特征5.单声道分离5.1语音

渣渣枫Jason·2023-01-11 10:56

DPCRN: Dual-Path Convolution Recurrent Network for Single Channel Speech Enhancement---论文翻译

DPCRN：用于单通道语音增强的双路径卷积递归网络XiaohuaiLe1;2;3,HongshengChen1;2;3,KaiChen1;2;3,JingLu1;2;31KeyLaboratoryofModernAcoustics

我和代码有个约会.·2023-01-10 17:12

matlab去除语音噪声,基于MATLAB的语音噪声处理及实现

关键字：信号处理滤波器语音增强1语音

lmyno·2023-01-08 21:28

论文翻译：2022_DNS_1th：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for spee...

论文地址：带轴向注意的多尺度时域频率卷积网络语音增强论文代码：https://github.com/echocatzh/MTFAA-Net引用：ZhangG,YuL,WangC,etal.Multi-scaletemporalfrequencyconvolutionalnetworkwithaxialattentionforspeechenhancement

凌逆战·2023-01-06 08:05

语音增强、识别、评测常用噪声库、数据集

常用噪声库NoiseX-92DEMAND噪声库TUT声学场景voxcelebdatasetNoiseX-92链接：https://pan.baidu.com/s/1MYfL6_PXPoOmb07LgsoouQ提取码：zz2l包含15种噪声：WhitenoisePinknoiseHFchannelnoiseSpeechbabbleFactoryfloornoise1Factoryfloornoise

烫烫烫烫烫火锅·2023-01-06 08:35

论文翻译：2021_Towards model compression for deep learning based speech enhancement

edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475目录摘要1引言2算法描述A基于DNN的语音增强

www_xuhss_com·2023-01-06 07:11

基于神经网络的语音识别,神经网络语音合成

语音增强（单麦克风语音增强，麦克风阵列语音增强），语音识别（动态时间规整，DTW；隐马尔科夫模型，HMM；支持向量机分类模型，SVM；人工神经网络模型，ANN；高斯混合模型，GMM），语音合成（线性预测编码模型

普通网友·2023-01-05 19:49

语音识别-语音增强-加噪声混响

文章目录语音识别常用噪声库和混响库OPENSLR17（加性噪声）这个就是非常出名的MUSAN噪声库，总共约11G，目录包含三个分类：├──README├──music├──noise├──speechmusic中是音乐噪声；noise包含各种背景噪声；speech是一些说话人语音；源openslr链接：http://www.openslr.org/resources/17/musan.tar.gz

weixin_43870390·2023-01-05 19:13

传统语音增强——最小均方(LMS)自适应滤波算法

一、语音降噪的意义语音降噪主要研究如何利用信号处理技术消除信号中的强噪声干扰，从而提高输出信噪比以提取出有用信号的技术。消除信号中噪声污染的通常方法是让受污染的信号通过一个能抑制噪声而让信号相对不变的滤波器，此滤波器从信号不可检测的噪声场中取得输入，将此输入加以滤波，抵消其中的原始噪声，从而达到提高信噪比的目的。然而，由于干扰通常都是随机的，从带噪语音中提取完全纯净的语音几乎不可能。在这种情况下，

清泉_流响·2023-01-05 08:48

【基于pyAudioKits的Python音频信号处理（八）】语音增强：谱减法、维纳滤波和卡尔曼滤波

pyAudioKits是基于librosa和其他库的强大Python音频工作流支持。API速查手册通过pip安装：pipinstallpyAudioKits本项目的GitHub地址，如果这个项目帮助到了你，请为它点上一颗star，谢谢你的支持！如果你在使用过程中有任何问题，请在评论区留言或在GitHub上提issue，我将持续对该项目进行维护。importpyAudioKits.audioasak

HarmoniaLeo·2023-01-05 08:47

【语音增强论文解读 07】基于UFORMER的单通道语音增强和去混响

作者：YihuiFu,YunLiu,JingdongLi,DaweiLuo,ShuboLv,YukaiJv,LeiXie1.动机近年来，研究者开始尝试采用复数谱，对输入语音频谱的实部和虚部同时进行建模，能够获得更高的理论上限，从而逐渐成为研究的热点方向。但此前的工作没有对这两个域的特征进行联合优化以发掘其潜在的内部联系。由于空间信息的丢失，在单通道场景下的语音去混响充满了挑战。另一方面，从Tran

怕鸭鸭不怕·2023-01-03 13:37

【个人总结】基于深度学习的语音分离代码及论文

基于深度聚类的语音分离3.基于transformer的语音分离4.基于各种变化网络的语音分离5、多通道的语音分离五、第三方语音处理工具包六、数据集网站七、网站回答补充一、语音分离发展历程【代码git】语音增强发表历程

小欧尼思密达·2023-01-03 11:22

WaveCRN: An Efficient Convolutional RecurrentNeural Network for End-to-end SpeechEnhancement

目前大多数端对端的语音增强模型要不然没有充分考虑语音的局部性和时间序列特性，要不然过于复杂难以实现，因此提出了一个有效的端对端语音增强模型，称WaveCRN。

路飞快来找我·2023-01-01 02:08

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