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语音增强(降噪)之一——谱减法

谱减法基于一个简单的假设:假设语音中的噪声只有加性噪声,只要将带噪语音谱减去噪声谱,就可以得到纯净语音,这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。...Ps(w)是输入的带噪语音的频谱,Pn(w)是估计出的噪音的频谱,两者相减得到D(w)差值频谱。...由于相减后可能会出现负值,所以就简单粗暴地加上一个判断条件,将负值全部置为0,这样得到的结果作为最终输出去噪语音的频谱。   那噪音是怎么估计出来的呢?...文献中一般都假设输入的一段语音中前n帧作为silence时间,也就是说这段时间没有语音输入,只有噪音,可以称之为底噪,将这5帧中的噪音强度取平均值,作为估计出来的噪音。...输出最终去噪后的语音 ? 有空再把图贴上,如有理解错误的,请指正,谢谢。 贴图如下: 带噪语音波形图 ?

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    Python图片验证码降噪 — 8邻域降噪

    简介 图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是: 1.灰度处理&二值化 2.降噪 3.字符分割 4.标准化 5.识别 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除...8邻域降噪 8邻域降噪 的前提是将图片灰度化,即将彩色图像转化为灰度图像。...8邻域降噪 的原理就是依次遍历图中所有非白色的点,计算其周围8个点中属于非白色点的个数,如果数量小于一个固定值,那么这个点就是噪点。...经过测试8邻域降噪 对于小的噪点的去除是很有效的,而且计算量不大,下图是阈值设置为4去噪后的结果: ?...实现 下面是使用 Pillow 模块的实现代码: from PIL import Image def noise_remove_pil(image_name, k): """ 8邻域降噪

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    讲解python 图像降噪

    讲解Python图像降噪图片降噪是图像处理中一个常见的任务,它可以帮助去除图片中的噪声,提高图像的质量和清晰度。Python提供了丰富的库和工具,使得图像降噪变得非常简单。...本文将介绍几种常用的Python图像降噪技术,并给出相应的代码示例。1. 中值滤波法中值滤波法是一种简单且有效的图像降噪方法。它通过计算像素周围邻域的中值来取代原始像素值。...然后,我们使用cv2.bilateralFilter函数应用双边滤波法进行降噪。接下来,我们使用cv2.cvtColor函数将降噪后的图像转换为灰度图像。...图像降噪的需求在现实生活和各种应用中非常广泛,以下是一些常见的图像降噪需求:改善视觉质量:图像降噪可用于消除图像中由于摄像机传感器、环境条件或传输等原因引起的噪声,以提高图像的视觉品质。...图像降噪可以帮助去除噪声,从而更好地恢复图像的细节信息,例如,在医学影像中用于恢复清晰的X光或MRI图像。提高图像压缩效果:图像降噪可以提高图像的压缩效果。

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    图像降噪有哪些方法?

    将Rudin等人的降噪技术应用于被高斯噪声破坏的图像的示例。 盐和胡椒粉噪音 脉冲噪声对应于饱和或关闭的随机像素。它可能发生在带有电子尖峰的设备中,我们可以将其建模为: ?...中值滤波器可以归类为低通滤波器,它是一种线性滤波器,其输出是邻域模板中像素的简单平均值,并且主要用于图像模糊和降噪。均值滤波器的概念非常直观。滤镜窗口中像素的平均灰度值用于替换图像中的像素值。 ?...评价 常用的降噪指标是“峰值信噪比”(PSNR)。这与众所周知的均方误差有关。对于大小为m×n 的参考图像I和恢复的图像Y,均方误差定义为: ? PSNR在分贝中定义为: ?...例如,去噪方法通常需要降噪强度或一个补丁的大小进行设置。可以针对每个图像调整这些参数,但是忽略局部图像特征会导致次优结果。...自适应地设置滤波参数具有明显的好处,在平滑细节细节风险较低的平滑区域中,去噪强度可以更高;而在噪声很少可见的高纹理区域中,降噪强度可以更低。

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    Mac降噪软件哪个好?

    Mac降噪软件哪个好?Topaz DeNoise AI Mac是一款强大的图片降噪工具,可以通过AI智能的方式来处理掉噪点,让照片的噪点降到最低。...使用第一个基于AI的降噪工具消除噪音并恢复图像中的清晰细节。你可能会对你得到的结果感到惊讶。 在任何光线下拍摄任何地方 降噪效果非常好,就像镜头升级一样。...突破性的技术 十年来,降噪技术已经基本相同,只是在这里和那里进行了微小的渐进式改进。(我们知道 - 我们制作了一个!)...像Lightroom这样的现有降噪工具可以为您提供一个选择:保持一些噪音或删除一些细节。DeNoise AI的技术让您可以充分利用这两个方面:在实际加强细节的同时消除噪音。...增强真实细节 -自然消除噪音,不会弄脏 -适用于中等至超高ISO -任何降噪工具都可以消除噪音 - 真正棘手的部分是告诉噪音和细节之间的区别。

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    TWS耳机主动降噪原理

    接下来小编就给大家介绍一下主动降噪(ANC,Active Noise Control)的技术原理吧。 通常情况下,消除或降低噪声有三种措施:在声源处降噪、在传播过程中降噪、在人耳处降噪。...但这几种方式都属于被动降噪,在实际使用过程中低频降噪效果往往较差,因此主动降噪(有源消声)技术应运而生。...所以主动降噪耳机必备的设备有拾音器、处理芯片、扬声器,这一过程中,每一个元器件都要保证高质量才能达到最终的降噪效果。...图1 主动降噪原理 主动降噪根据控制结构分类可以分为前馈式、反馈式和复合式三种。 前馈式主动降噪 前馈式主动降噪系统又称为开环式噪声控制系统,结构如图2所示。...图3 反馈式主动降噪典型结构 复合式主动降噪 复合式主动降噪耳机是同时采用了前馈式主动降系统和反馈式主动降噪系统,两者结合使用,可以增强有源噪声控制系统的灵活性,从而比使用单一结构获得更好的降噪效果,但缺点是系统实现复杂

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    Linux平台:Alexa语音服务快速入门指南

    原文地址 译者:远方的自由 转载请注明出处: http://blog.csdn.net/z2066411585 概述 用于C++的AVS设备SDK为Alexa语音服务提供了一个现代化的C++(...11或更高版本)接口,允许开发人员将智能语音控制添加到连接的产品中.它是模块化和抽象的,提供组件去处理离散功能,例如语音捕获,音频处理和通讯,  每个组件都开放API允许你使用和定制.它还包含一个示例应用程序...最低要求和依赖环境 前提 创建源代码外部构建 运行AuthServer 运行单元测试 运行集成测试 运行示例代码 安装SDK 用于C++ API 文档的AVS设备SDK 资源与指导 发行说明 通用条款 界面 - 语音识别...下行通道保持打开的状态,并在整个连接过程中从AVS打开,下行通道主要用于将云端的指令发送到你的设备 云端指令 - 从AVS发送指令到你的产品,例如,当一个用户从App调节音量,一个指令发送到你的产品,并没有相应的语音请求.../portaudio/include 通用的Linux/macOS构建 创建一个外部构建: 1.克隆一个仓库(或下载解压该压缩包) 2.创建一个外部编译目录.

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    QttAudio推出音频SDK,可消除回音、抑制噪音等

    越来越多的企业选择采用高效便捷的企业即时通讯系统开会办公,提高沟通效率的同时也能够提高办公效率,而其中语音通话的质量可以直接影响用户体验。...QttAudio创始人幸小然表示:“实现音视频通话需要解决回音消除、降噪、混音等核心技术问题,在QttAudio面世前,市面上有大致三种解决方案可供选择: 第一种是免费的开源方案WebRTC,SPEEX...目前QttAudio提供多平台支持,支持Android、iOS、Windows、Linux及嵌入式Linux系统,“企业自己研发平台相关的技术需要很多的工程师,花费较多的时间和精力,QttAudio则提供了一个全平台的解决方案...目前QttAudio主要关注底层音频处理相关技术,以后也许会结合音频处理技术实现硬件开发,比如做降噪芯片;与智能音箱厂商合作,做一些声音识别之前的降噪处理等;为专业音频处理设备提供技术支持。...比如现在挺火的智能音响,核心是人工智能语音识别,可在语音识别之前,需要对声音进行降噪等处理,我们就专注这块。” 幸小然告诉猎云网。

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    Linux下利用python实现语音识别详细教程

    Linux下python实现语音识别详细教程 语音识别工作原理简介 选择合适的python语音识别包 安装SpeechRecognition 识别器类 音频文件的使用 英文的语音识别 噪音对语音识别的影响...麦克风的使用 中文的语音识别 小范围中文识别 语音合成 语音识别工作原理简介 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。...许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。...如果使用的是基于 Debian的Linux(如 Ubuntu ),则可使用 apt 安装 PyAudio:sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio...语音合成 语音合成个人的理解就是文字转语音。这篇文章已经介绍的很详细啦!

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    OpenCV 实战:3 步实现图像降噪

    来源 | 小白视觉志头图 | 下载于视觉中国 本文将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型,最好的降噪模型之一。 程序可以判断图像是否有噪点吗?...这应该是一个很有创意的想法,因为我们的降噪模型不够智能,无法计算出噪声。我们必须自己确定价值观。在这种情况下,最好的方法通常是尝试不同的值并找到最佳结果。...src:我们要进行降噪的输入图像。 dst:如果要导出结果,则为目的地。 h:亮度分量(较大的h值会消除更多的噪点,但也会降低图像的质量)。...这是我的第一个笔记本块,我们在其中导入刚刚构建的库: import cv2 import numpy as np 步骤二、导图图像 在这一步中,我们将找到要用于降噪的图片。...实验图像: 读取图像: img = cv2.imread("test_image.png") 步骤三、对影像进行降噪 到目前为止看起来不错!现在,这是项目的有趣部分。我们将看到降噪后图像的外观。

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