參考博客：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/83175348
https://people.xiph.org/~jm/demo/rnnoise/
參考： https://www.cnblogs.com/welen/p/10524077.html 作者： 對語音、音頻信號處理非常感興趣。主要涉及：語音和音頻處理；音效；去噪和回聲消除；機器學習和算法優化。 噪聲問題一直是語音識別
以下對比僅來自個人算法，算法不同效果肯定也不一樣，僅供參考 一、關於嘯叫，根據聲音系統可以分爲兩種情況來對比傳統和深度學習去嘯叫的效果： 1、一種是擴聲系統，比如大型演播廳，KTV,本地會議擴聲系統等，這種場景下的嘯叫正反饋自激時間短。
其高科技： http://www.keygotech.com/cn/solution/ssl/array/noise-source-location-based-on-mic-array 一般來說，基於麥克風陣列的聲源定位算法劃分爲三類：
RNNoise是一個採用音頻特徵抽取+深度神經網絡結合的降噪方案. 更多相關基本信息, 請查看 RNNoise學習和翻譯系列 目錄 1.讀取文件生成特徵的主循環 2. 構造不同場景和條件的訓練 3. 特徵和標記提取代碼 4. 特徵提取代碼
項目主頁翻譯: RNNoise – 基於深度學習的降噪方案 論文翻譯 : RNNoise : 一種致力於實時全頻段語音增強的DSP+深度學習混合方法 RNNoise簡介和Windows下環境配置 RNNoise源碼解析 - 特徵提取 RN
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更多RNNoise相關文章請查看 RNNoise學習和翻譯系列 上圖顯示了噪聲抑制前後（上圖爲原語音, 下圖爲處理後）音頻的聲譜圖。 這是RNNoise 該演示演示了RNNoise項目，展示瞭如何將深度學習應用於噪聲抑制。主要思想
爲了將窄帶波束形成擴展至寬帶，可以使用頻域LCMV波束形成器。首先將麥克風陣列各陣元接收到的信號進行時延補償，做DFT變換到頻域，然後在頻域內劃分子頻帶，在每個子頻帶內運用窄帶LCVM算法，最後將得到的結果做IDFT逆變換
上篇是對matlab模擬產生的陣列接收語音進行增強，這篇主要是利用Frost波束形成器對真實信號進行增強。 1 測試環境 採集環境爲6*3.7*3.4m3的測試室，用恆通DAR2000多路音頻採集卡(如圖
MCRA1. 噪聲譜估計（遞歸平均）2. 語音存在概率（最小值控制）2.1. 最小值跟蹤2.2. 語音存在概率計算3.code & result MCRAMCRAMCRA1，全稱爲最小值控制的遞歸平均，是cohen提出的一種常用的
先驗信噪比估計 很多降噪算法如維納濾波、MMSE估計器等都依賴先驗信噪比(priori SNR)信息 定義先驗信噪比(priori SNR)、後驗信噪比(posteriori SNR)如下 ξk(n)=E{Ak2(n)}λd(k,
MCRA1.MCRA-21.1 譜平滑：1.2 搜索策略1.3 判決門限2. code & result 1.MCRA-2 上一篇中介紹了MCRAMCRAMCRA1噪聲估計方法，這種方法計算簡單效率高，但是也有一些不足，
