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音频ANC自动降噪（学习）

FPGA开源工作室

2022-12-07

1.2K0

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speex库音频降噪(含代码)

speex库中音频降噪效果不错，应该是应用最广泛的吧，speex库下载地址https://www.speex.org/downloads/，可以直接下载二进制代码使用，像配置OpenCV一样配置speex 贴出C语言实现的音频降噪代码如下。代码中采样率、音频帧大小需要根据实际情况设置，HEADLEN是WAV格式的文件头，占44个字节，这44个字节是不需要处理的，不然文件头会损坏，导致得到的结果无法播放。

2018-01-12

4.4K0

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音频降噪算法附完整C代码

降噪是音频图像算法中的必不可少的。目的肯定是让图片或语音更加自然平滑，简而言之，美化。图像算法和音频算法都有其共通点。图像是偏向空间处理，例如图片中的某个区域。音频更偏向时间处理，例如语音中的某段时长。音频一般是一维数据为主，单声道波长。处理方式也是差不多，要不单通道处理，然后合并，或者直接多通道处理。只是处理时候数据参考系维度不一而已。图像降噪被磨皮美颜这个大主题给带远了。音频降噪目前感觉大有所为，像前面分享的《基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)》能达到这样的降噪效果，深度学习确实有它独到的一面。音频降噪算法，网上公开的算法不多，资源也比较有限。还是谷歌做了好事，把WebRTC开源，确实是一个基础。前人种树，后人乘凉。花了点时间，把WebRTC的噪声抑制模块提取出来，方便他人。至于算法的实现，见源代码: 浮点版本: noise_suppression.c 定点版本: noise_suppression_x.c 算法提供4个降噪级别，分别是： enum nsLevel {

2018-05-07

10.2K5

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使用TensorFlow 2.0构建深音频降噪器

除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。语音降噪的经典解决方案通常采用生成模型。在本文中，使用卷积神经网络（CNN）解决了语音降噪问题。给定有噪声的输入信号，目标是建立一个统计模型，该模型可以提取干净信号（源）并将其返回给用户。数据集对于语音降噪问题，使用了两个流行的公开音频数据集。重要的是要注意，音频数据与图像不同。由于假设之一是使用CNN（最初是为计算机视觉设计的）进行音频降噪，因此了解这种细微差别非常重要。原始形式的音频数据是一维时间序列数据。结论音频降噪是一个长期存在的问题。通过遵循本文中描述的方法，以相对较小的努力即可达到可接受的结果。轻量级模型的优势使其对于边缘应用程序很有趣。下一步，希望探索新的损失函数和模型训练程序。

代码医生工作室

2019-12-06

4K0

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《C++音频降噪秘籍：让声音纯净如初》

在 C++中实现高效的音频降噪处理，可以为音频应用带来更高的质量和更好的用户体验。本文将探讨怎样在 C++中实现高效的音频降噪处理，带你走进音频处理的精彩世界。高效的音频降噪处理可以去除这些噪声，提高音频的信噪比，使得音频更加清晰、自然。对于专业音频制作人员来说，音频降噪是必不可少的环节，可以提升作品的质量和专业性。对于普通用户来说，音频降噪可以改善语音通话质量、提升音乐播放效果，带来更好的听觉享受。二、音频降噪的基本原理音频降噪的基本原理是通过分析音频信号的特征，识别出噪声部分，并将其去除。音频输出最后，将降噪后的音频信号输出。可以使用音频输出设备（如扬声器）或保存为音频文件。在 C++中，可以使用音频库来实现音频输出功能。四、优化音频降噪效果的方法 1. 通过了解音频降噪的基本原理，选择合适的降噪算法，优化降噪效果，并注意一些注意事项，可以在 C++中实现高效的音频降噪处理，为音频应用带来更好的用户体验。

程序员阿伟

2024-12-09

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iZotope RX 7 Advanced 降噪和音频修复工具

iZotope RX 7 Advanced Mac版是一款强大的降噪和音频修复工具，可将受损，嘈杂的音频恢复到原始状态。完全控制您的音频，无论是隔离人声，重新平衡混音元素，还是改变口语对话的变化。 iZotope RX 7 Advanced 降噪和音频修复工具图片新增功能RX 7 Advanced 则更佳适合于广播和电影音频的特定需求，提供了专用于拯救音频和对白的工具 —— RX 的所有原功能加上这些亮点 3、Pro Tools AudioSuite 插件：通过保持在 Pro Tools 中并使用新的 AudioSuite 插件使用降噪和对白隔离。 4、多通道支持：解决每个环绕声道中出现的音频问题，轻松实现 Dolby Atmos 7.1.2。

2022-10-14

1.4K0

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基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法。采用的是 GRU/LSTM 模型。阅读下训练代码，可惜的是作者没有提供数据训练集。经过实测，降噪效果很不错，特别是在背景噪声比较严重的情况下。 //github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h ) 2.支持全部采样率采样率的处理问题，采用简单粗暴法，详情请移步博主另一篇小文《简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)》 3.增加CMake文件 4.增加测试用示例音频sample.wav 取自(https://github.com/orctom/rnnoise-java) 贴上完整示例代码：项目地址：https://github.com/cpuimage/rnnoise 示例具体流程为：加载wav(拖放wav文件到可执行文件上)->重采样降噪->保存wav 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨

2018-04-12

10.2K0

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一种简单高效的音频降噪算法示例(附完整C代码)

但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. <<语音增强-理论与实践>> 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE. 而一般的图像降噪流程,见图: noise_suppression.png 也就是,一个降噪算法的基本组成部分有: 1.噪声提取(用于提取噪声) 2.静音检测(一般检测是否为人声,减少误判) 3.数学先验假设 (用于降噪) 当然最小均方误差的降噪思路,用在图像上一样适用. 但是,大多数音频降噪算法仅仅适配某种特殊情况(特例). 工程化应用时,会发现, 一个坑接着一个坑, 然后不得不妥协.勉强能用就行, 要求太高不现实. 话说如此,但是对作为学习信号处理,音频降噪来说, 这个是一个特别好的入门示例算法. 至少经过实践之后,你心中能有了个大概的印象. 音频降噪是一个什么样的工作,会碰到什么样的难点.

2019-05-02

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实时音频SDK选型标准：低延迟、降噪与弱网优化能力对比

本文将围绕实时音频SDK的核心选型指标，拆解低延迟、降噪与弱网优化能力的评估方法。一、为什么实时音频SDK选型越来越重要？三、降噪能力怎么判断？重点看3A音频算法实时音频SDK的第二项关键能力是音频处理，通常包括业内常说的**3A音频算法**：-AEC：回声消除，解决扬声器声音再次被麦克风采集的问题；-ANS：自动噪声抑制，降低键盘声、空调声、不同场景对降噪能力的要求不同使用场景常见音频问题SDK能力要求企业会议室回声、多人同时发言、远距离拾音AEC回声消除、多麦克风适配在线教育老师讲课连续性、学生端环境噪声噪声抑制、自动增益、低延迟远程会诊医生语音指令需准确传达清晰人声、弱网补偿、稳定链路应急指挥户外噪声、移动网络波动强降噪、抗丢包、移动端适配远程评标多方发言、过程留痕清晰音频、录制、权限与安全控制对于音视频技术SDK选型，建议在测试阶段设置真实噪声场景。

2026-06-26

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实时音视频

音视频通话 SDK

DSP的选型和应用

在我早期做汽车电子项目时，曾经遇到过一个发动机噪音主动降噪的需求。当时使用普通的ARM Cortex-M4处理音频数据时，CPU占用率经常飙到90%以上，实时性很差。举个例子，如果做一个简单的数字滤波器，采样率只有几kHz，数据精度要求不高，那么定点DSP就足够了。但如果是做音频编解码，需要处理44.1kHz或更高采样率的音频，而且要保证音质，那就需要浮点DSP。 4.2 音频处理音频处理是DSP的另一个重要应用领域。包括音频编解码、音效处理、降噪、回声消除等。这些应用需要处理大量的音频数据，而且对实时性要求很高。我曾经参与过一个车载音响项目，需要实现主动降噪功能。原理是通过麦克风采集环境噪音，经过DSP处理后，产生反相声波来抵消噪音。这个过程需要在几毫秒内完成，否则降噪效果会大打折扣。音频处理的典型算法包括FIR滤波器、IIR滤波器、FFT等。DSP对这些算法都有很好的支持。比如TI的C5000系列，专门针对音频应用优化，提供了专用的音频处理库。

程序员良许

2026-02-01

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