https://blog.csdn.net/qiumingjian/article/details/43938687 https://blog.csdn.net/jsjwangmingmin/article/details/58095888 https://wenku.baidu.com/view/547cb701a6c30c2259019e64.html https://wenku.baidu.com/view/a856682bf4335a8102d276a20029bd64783e6297.

回声就是声音信号经过一系列反射之后,又听到了自己讲话的声音,这就是回声.一些回声是必要的,比如剧院里的音乐回声以及延迟时间较短的房间回声:而大多数回声会造成负面影响,比如在有线或者无线通信时重复听到自己讲话的声音(回想那些年我们开黑打游戏时,如果其中有个人开了外放,他的声音就会回荡来回荡去).因此消除回声的负面影响对通信系统是十分必要的. 针对回声消除(Acoustic Echo Cancellation,AEC )问题,现如今最流行的算法就是基于自适应滤波的回声消除算法.本文从回声信号的两种分

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

摘要 由于功率放大器或扬声器的限制,即使在回声路径完全线性的情况下,麦克风捕获的回声信号与远端信号也不是线性关系.线性回声消除器无法成功地消除回声的非线性分量.RES是在AES后对剩余回声进行抑制的一种技术.传统的方法是根据相关信号的估计统计量,使用维纳滤波或谱减法来计算RES增益.在本文中,我们提出了一种基于DNN的RES增益估计方法,该方法基于远端和AES输出信号在各频率点(frequency bins)的增益估计.采用一种适合于建立高维向量间复杂非线性映射模型的DNN结构,作为从这些信号到

FIR滤波器广泛应用于数字信号处理中,主要功能就是将不感兴趣的信号滤除,留下有用信号.FIR滤波器是全零点结构,系统永远稳定:并且具有线性相位的特征,在有效频率范围内所有信号相位上不失真.在无线通信收发机中的DDC/DUC模块,抽取和内插都需要加入滤波器以防止信号在频谱上混叠,最典型的是采用FIR滤波器实现半带滤波器. FIR滤波处理如下式所示,其中x(n)为输入信号,h(n)为FIR滤波系数,y(n)为经过滤波后的信号:N表示FIR滤波器的抽头数,滤波器阶数为N-1. 由上式可得到FIR滤波器

这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串信号.当碰到阻挡被反弹回来时,会收到原始信号的回声. 如果步长为3,那么输入和输出的序列如下图所示: 原序列 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 回声序列 null null null 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 如上表所示,回声序列的前三项是null,原

首先,我们可以看到这个图大概有两个不分,一个部分是时钟源,另一个部分则是输入输出 时钟源计数,到CNT计数器,然后根据捕获比较寄存器进行记录或比较.记录或比较有不同的配置. 首先是TI信号TI1 TI2 TI3 TI4:这个信号就是外部信号,是直接与管脚相连的信号,图中还有一个问题就是TI1是可以是第一通道的外部信号进行触发,也可以设置为,第一通道,第二通道,第三通道异或进行触发.外部信号送往滤波器和边沿检测器. TIxFP触发有效信号.  TI1FP1 TI1FP2 TI2FP1 TI2FP2

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分

LC滤波器概述 LC滤波器也称为无源滤波器,是传统的谐波补偿装置.LC滤波器之所以称为无源滤波器,顾名思义,就是该装置不需要额外提供电源.LC滤波器一般是由滤波电容器.电抗器和电阻器适当组合而成,与谐波源并联,除起滤波作用外,还兼顾无功补偿的需要. LC滤波器是利用电感.电容和电阻的组合设计构成的滤波电路,可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3.5.7)构成低阻抗旁路:单调谐滤波器.双调谐滤波器.高通滤波器都属于无源滤波器. LC滤波器的分类

一.混响时间的计算与预测 所谓混响就是声音的直达声与反射声很紧凑的重合在一起时人耳所听到的声音,这个效果在语音的后期处理时特别有用.能产生混响最常见的场景就是房间内,尤其是空旷的房间中. 混响有直达声,早期反射和后期反射声组成.其中直达声是声源信号不经过任何障碍物直接到达人耳的那部分.早期反射声由一次或者几次反射的声音信号组成.后期反射声由随后更多次的反射声音信号组成.混响效果的空间感主要由早期反射声决定. 在一个房间中,声音衰减所消耗的时间是房间的吸声系数和声波走过的距离的函数.声波在其传输并

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

**************************************************************** 因为发在中华英才和智联招聘没有人采我所以我 在这里发布我的个人简历希望有公司能给我机会 对啦这是我第一次写简历,应该有很多高手麻烦你们提些意见 使劲批评,越厉害越好,越刻薄越好             -_-!! **************************************************************** 陈福林 一年以上工作经验 

        回声产生的原因: 本地产生的音频信息通过网络传输到远端, 远端音频信号通过反射再由远端麦克采集到远端系统,再通过IP网络传输本地,本地播放后,在由本地麦克采集到,这就构成了类似闭环正反馈,当延时较小时,信号不断加强,就会导致啸叫现象产生,当延时较大,就会产生回音.  回音消除的基本原理是用等幅等频率但反相的信号与采集的信号相叠加,当通过网络或者物理反射获得音频信号与等频率反相的信号相叠加,就可以出去回声.问题的关键就是获取这个反相的信号,回声信号的产生主要由: 1.本地环境的反射

概述ADV7280/ADV7280-M是功能丰富的单芯片.多格式视频解码器.ADV7280/ADV7280-M可自动检测标准模拟基带视频信号,兼容复合.S视频和分量视频形式的NTSC.PAL和SECAM全球标准信号.ADV7280可将模拟视频信号转换为YCrCb 4:2:2视频数据流,其与8位ITU-R BT.656接口标准兼容.ADV7280-M可将模拟视频信号转换为8位.YCrCb 4:2:2视频数据流,可通过兼容移动工业处理器接口(MIPI®)的CSI-2接口输出.ADV7280/ADV7

1 概述    GM7150 是一款9 位视频输入预处理芯片,该芯片采用CMOS 工艺,通过I2C 总线与PC 或DSP 相连构成应用系统.    它内部包含1 个模拟处理通道,能实现CVBS.S-Video 视频信号源选择.A/D 转换.自动钳位.自动增益控制(AGC).时钟发生(CGC).多制式解码.亮度/对比度/饱和度控制(BCS).2 特征a) 1 个30MSPS 9 位A/D 转换器b) 支持 NTSC (M/J/4.43),和PAL (B/D/G/H/I/M/N/NC)的CVBS.S

一.和rgb之间换算公式的差异 yuv<-->rgb Y'= 0.299*R' + 0.587*G' + 0.114*B' U'= -0.147*R' - 0.289*G' + 0.436*B' = 0.492*(B'- Y') V'= 0.615*R' - 0.515*G' - 0.100*B' = 0.877*(R'- Y') R' = Y' + 1.140*V' G' = Y' - 0.394*U' - 0.581*V' B' = Y' + 2.032*U' yCbCr<-->

一.和rgb之间换算公式的差异 yuv<-->rgb Y'= 0.299*R' + 0.587*G' + 0.114*B' U'= -0.147*R' - 0.289*G' + 0.436*B' = 0.492*(B'- Y') V'= 0.615*R' - 0.515*G' - 0.100*B' = 0.877*(R'- Y') R' = Y' + 1.140*V' G' = Y' - 0.394*U' - 0.581*V' B' = Y' + 2.032*U' yCbCr<-->

论文地址:ICASSP 2021声学回声消除挑战:数据集和测试框架 代码地址:https://github.com/microsoft/DNS-Challenge 主页:https://aec-challenge.azurewebsites.net/ 摘要 ICASSP 2021年声学回声消除挑战赛旨在促进声学回声消除(AEC)领域的研究,该领域是语音增强的重要组成部分,也是音频通信和会议系统中的首要问题.许多最近的AEC研究报告了在训练和测试样本(来自相同基础分布的合成数据集)上的良好性能.然

论文地址:深度学习用于噪音和双语场景下的回声消除 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14210359.html 摘要 传统的声学回声消除(AEC)通过使用自适应算法识别声学脉冲响应来工作. 我们将AEC公式化为有监督的语音分离问题,该问题将说话人信号和近端信号分开,以便仅将后者传输到远端. 训练双向长短时记忆的递归神经网络(BLSTM)对从近端和远端混合信号中提取的特征进行估计.然后应用BLSTM估计的理想比率掩模来分离和抑制远端信号,从而去除回波