上篇文章(基於MCRA-OMLSA的語音降噪(二):實現 )講了基於MCRA-OMLSA的語音降噪的軟件實現。本篇繼續講,主要講C語言下怎么對數學庫里的求平方根(sqrt())、求自然指數(exp())、求自然對數(log())的函數做替換。 1,求平方根 求平方根最常用的方法是牛頓 ...
前面的幾篇文章講了webRTC中的語音降噪。最近又用到了基於MCRA OMLSA的語音降噪,就學習了原理並且軟件實現了它。MCRA主要用於噪聲估計,OMLSA是基於估計出來的噪聲去做降噪。類比於webRTC中的降噪方法,也有噪聲估計 分位數噪聲估計法 和基於估計出來的噪聲降噪 維納濾波 ,MCRA就相當於分位數噪聲估計法,OMLSA就相當於維納濾波。本文先講講怎么用MCRA和OMLSA來做語音降噪 ...
2021-12-21 08:07 0 2511 推薦指數:
上篇文章(基於MCRA-OMLSA的語音降噪(二):實現 )講了基於MCRA-OMLSA的語音降噪的軟件實現。本篇繼續講,主要講C語言下怎么對數學庫里的求平方根(sqrt())、求自然指數(exp())、求自然對數(log())的函數做替換。 1,求平方根 求平方根最常用的方法是牛頓 ...
上篇文章(基於MCRA-OMLSA的語音降噪(一):原理)講了基於MCRA-OMLSA降噪的原理,本篇講怎么做軟件實現。軟件實現有多種方式。單純看降噪效果可用python,因為python有豐富的庫可用,可節省不少時間,把主要精力放在降噪效果提升上。如果要把算法用在產品上就得用其他語言 ...
參考 1、語音增強,2017年12月發表,偏基礎概述:https://blog.csdn.net/zhanglu_wind/article/details/78700393?locationNum=8&fps=1 2、RNNoise,2017年9月發表,深度學習用於噪聲抑制 ...
前面的文章(語音降噪論文“A Hybrid Approach for Speech Enhancement Using MoG Model and Neural Network Phoneme Classifier”的研讀 )梳理了論文的思想。本篇就開始對其實踐,主要分以下幾步:1,基於一個語料庫 ...
博主最近轉戰語音增強研究,剛學習了最基礎也是最成熟的方法——譜減法,最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020 ...
噪聲問題一直是語音識別的一個老大難的問題,在理想的實驗室的環境下,識別效果已經非常好了,之前聽很多音頻算法工程師抱怨,在給識別做降噪時,經常發現WER不降反升,降低了識別率,有點莫名其妙,又無處下手。 剛好,前段時間調到了AIlab部門,有機會接觸這塊,改善語音識別的噪聲問題,雖然在 ...
上篇文章(基於混合模型的語音降噪實踐)實踐了基於混合模型的算法來做語音降噪,有了一定的降噪效果。本篇說說怎么樣來提升降噪效果。 算法里會算每個音素的高斯模型參數,也會建一個音素分類的神經網絡模型。這些都是依賴於音素對齊的,音素對齊做的越好,每個音素的高斯模型越准確,音素分類模型越收斂准確率 ...
一.處理源語音 1.定位: 2.仿造load_preprocess_wav()函數讀入音頻 3.新建enhance.py文件,主要使用減譜法和自適應濾波器法,代碼如下: 4.在__init__.py文件中調用enhance() 二.處理生成語音 1.定位:我選擇在UI界面中 ...