原创 深度學習抑制嘯叫

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。

原创 python 數據處理4----print 耗時問題

1、python 調試代碼的時候,經常在各個地方加入大量的print 來監測每一步的輸出, 但是對於大批量數據處理時,print 往往增加幾十倍的耗時,嚴重影響效率。所以最好 養成調試的時候print ,調試完成後,需要覈實並註釋沒有必要

原创 webrtc 讀寫文件操作3------- 錄音mic 文件

1、接口函數:兩個接口函數的區別還是傳入的是文件名還是流。 參數 還包括使用的編碼格式。   int StartRecordingMicrophone(const char* fileNameUTF8,                  

原创 音頻傳輸 rs 和red 的使用比較

webrtc 音頻傳輸出了編解碼有fec外,還會根據丟包率額外帶red包來抵抗丟包。 在硬件信道傳輸中,有一種rs_fec ( RS碼即裏德-所羅門碼)的編碼來做糾錯。 本文主要對比red 和rs_fec的特點。 red :代碼簡單,計算

原创 python 數據處理3----讀取txt 一列數據寫入excel 文件

我們在做大數據測試分析的時候,經常需要用到excel 統計分析數據,以下例子就是 python 調用xlwt 寫excel 文件: import sys import random import time import xlwt imp

原创 嘯叫抑制方法簡介

嘯叫場景:            擴音系統中,特別是會議、教學、ktv等場景,提高擴音系統音量,嘯叫出現的概率非常高,嘯叫的產生屬於正反饋,音響的聲音重新被麥克風拾音,產生自激,導致嘯叫,嘯叫不僅會影響聽覺,也會燒壞音響設備。   嘯叫抑

原创 嘯叫抑制算法 ------陷波器

非常感謝好友 @Randolph 、@泥沙的幫助,本文分享的簡介很多都是來自於兩位的討論:   陷波器算法原理:                            設計陷波器,降低嘯叫頻率點處增益,以破壞嘯叫產生的增益條件,來達到嘯叫

原创 webrtc 讀寫文件操作4------- 錄音播放文件

1、接口函數:兩個函數的主要區別 主要是寫流還是寫文件。 其他參數:採用的編解碼個格式。  int StartRecordingPlayout(int channel,                             const

原创 webrtc 讀寫文件操作1------- 本地播放文件

1、接口函數如下:兩個函數的區別主要是一個是傳入函數名,一個是傳入數據流。 loop 表示要不要循環播放,format 表示採用的。   int StartPlayingFileLocally(int channel,          

原创 https 實現sdk appid + key 認證 整體框架

最近公司準備對外出售sdk,簡單對登陸驗證的做了一個測試服務器,具體架構如下: https 協議是在 http 應用層的基層上加上了 安全層ssl 的協議。https 通過openssl 生成的key 以及證書來實現 服務器以及客戶端的加

原创 webrtc 讀寫文件操作2------- 播放文件發送給遠端

1、接口函數:兩個接口函數的主要的區別跟本地播放文件一樣,主要是傳入的是文件名還是流文件。 傳入參數還有就是是否需要循環播放、是否需要和mic 採集混音以及文件使用的編解碼、以及音量增益控制。   int StartPlayingFile

原创 深度學習降噪 與回聲消除aec 配合的相關分享

1、回聲消除aec 與降噪ns的關係: a、回聲消除與ns 的前後關係: 回聲消除aec 與降噪算法之間的銜接問題一直存在,由於回聲消除算法的建模基本都是自適應濾波模擬回聲路徑,爲了儘可能縮短路徑,確保自適應濾波的準確性,一般來說aec

原创 python 數據處理2----如何批量對數據進行打亂並重命名

可以通過增加多位隨機數字,重複執行以下python 代碼代碼, 然後在執行之前分享的python數據處理1--對批量數據重名 https://blog.csdn.net/u012514944/article/details/8970550

原创 python 數據處理1-----對文件下的所有文件批量重命名

以下代碼實現把文件下的所有文件,以數字1~n 的方式重命名: for category in os.listdir(dirname): print(category) catdir = os.path.join(dirname

原创 降噪主觀測試,噪聲選擇的思考

前面分析了語音的選擇,對於語音的選擇,更具普遍性,對噪聲的選擇,往往要根據所使用的環境,降噪的針對性來選擇,當然也有一些比較通用的,下面主要是談下自己個人的理解: 1、算法設計的時候,針對那類噪聲來做的,就選擇那類噪聲與不同的語音來做測試