之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点. ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回…

在一些特殊情况下,经常需要依据图像中的人脸,对图片进行倾斜矫正. 例如拍照角度幅度过大之类的情况,而进行人工矫正确实很叫人头大. 那是不是可以有一种算法,可以根据人脸的信息对图片进行角度的修复呢? 答案肯定是确认的. 再次例如,想要通过人脸的特征对人物的表情和情绪进行精准判断, 那么这个时候如果能确保人脸没有发现严重倾斜,无疑对准确率判断有一定的帮助. 那么假如一张图片只有一个人脸,其实很好判断,通过眼睛的位置的坐标,根据两眼的直线角度, 就可以计算出修正的角度. 然后旋转图片到对应角度即可.…

前面有提到音频采样算法: WebRTC 音频采样算法 附完整C++示例代码 简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码) 近段时间有不少朋友给我写过邮件,说了一些他们使用的情况和问题. 坦白讲,我精力有限,但一般都会抽空回复一下. 大多数情况,阅读一下代码就能解决的问题, 也是要尝试一下的. 没准,你就解决了呢? WebRtc的采样算法本身就考虑到它的自身应用场景, 所以它会有一些局限性,例如不支持任意采样率等等. 而简洁插值的这个算法, 我个人也一直在使用,因为简洁明了,简单粗暴. 我自…

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. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 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. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可…

单独编译和使用webrtc音频增益模块(附完整源码+测试音频文件) 单独编译和使用webrtc音频回声消除模块(附完整源码+测试音频文件) webrtc的音频处理模块分为降噪ns,回音消除aec,回声控制acem,音频增益agc,静音检测部分.另外webrtc已经封装好了一套音频处理模块APM,如果不是有特殊必要,使用者如果要用到回声消除等较为复杂的模块时,最好使用全部的音频处理模块二不要单独编译其中一部分以免浪费宝贵的时间. 但是音频降噪部分较为简单,用起来也就几个函数,除了需要传入的音频数据…

webrtc的音频处理模块分为降噪ns和nsx,回音消除aec,回声控制acem,音频增益agc,静音检测部分.另外webrtc已经封装好了一套音频处理模块APM,如果不是有特殊必要,使用者如果要用到回声消除等较为复杂的模块时,最好使用全部的音频处理模块,不要单独编译其中一部分以免浪费宝贵的时间. 但是音频降噪,增益功能较为简单,还能直接使用.这部分源码是我从webrtc中抠出来,单独放到VS2010工程下使用.其中包括重采样以及滤波,降噪功能.这部分是直接复用之前的博文单独使用webrtc降噪…

前几天无意间看到一个项目rnnoise. 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. 不过基本可以断定他采用的数据集里,肯定有urbansound8k. urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作…

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中…

WebRTC提供一套音频处理引擎, 包含以下算法: AGC自动增益控制(Automatic Gain Control) ANS噪音抑制(Automatic Noise Suppression) AEC是声学回声消除(Acoustic Echo Canceller for Mobile) VAD是静音检测(Voice Activity Detection) 这是一套非常经典,以及值得细细品阅学习的音频算法资源. 在前面分享的博文,也有提及音频相关知识点. 一些算法优化的知识点,由于历史的原因, W…

前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到两个算法,一个是静音检测,一个是音频增益. 增益其实没什么好说的,类似于数据归一化拉伸的做法. 静音检…