這里假設讀者具有自適應濾波器的基礎知識。Speex的AEC是以NLMS為基礎，用MDF頻域實現，最終推導出最優步長估計：殘余回聲與誤差之比。最優步長等於殘余回聲方差與誤差信號方差之比，這個結論可以記下，下面會用到的。 　　對於長度為N的NLMS濾波器，誤差信號定義為期望信號與估計信號之差 ...

應用speex進行音頻去噪，speex功能很強大，因為opus的出現，用speex進行編碼/解碼的人幾乎沒有了，但是用speex來進行降噪，去除回聲，增益還是很多。 這里用speex進行音頻去噪，主要用如下幾個關鍵點: 1，准確設置pcm音頻的音頻采樣率，和幀長度， st ...

　　語音增強的整個過程，通常假設噪聲為加性隨機平穩噪聲，且語音短時平穩，下面的原理描述中，都是在這兩個假設前提之下來做的。整個語音增強的流程大致可以分為兩大部分 　　一、噪聲估計 　　二、衰減因子 ...

回聲消除AEC包含： 延時估計對齊+線性自適應濾波器+NLP(雙講檢測、處理)+舒適噪聲CNG 一、speex aec 1、沒有NLP 2、只考慮實時DSP系統，即是沒有延時對齊等 3、自適應濾波（MDF）使用雙濾波器結構，自適應濾波器因子自動更新 二、webrtc aec 1、雙 ...

功能介紹： PC端將.speex文件解碼為*.wav文件 使用場景： 在MAC/Linux下Java JNI 調用C Speex，后端Java處理微信服務器下載下來的微信高清語音.speex解碼為.wav ### 環境：1. MAC OS 10.12.5/Linux2. Xcode ...