本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

本文主要介绍WebRTC的APM. 现在主要介绍一下audio_processing.h. 首先插入了几个类,这些都是audio_processing的核心模块. class AudioFrame;  class EchoCancellation;  class EchoControlMobile;  class GainControl;  class HighPassFilter;  class LevelEstimator;  class NoiseSuppression;  class V

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ 录音-语音流(pyAudio) tags:voice 进行语音流检测 pyAudio http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/wave_pyaudio.html 注:这部分是通过录音设备给语音激活检测传输语音流. "path/to/vad/audio_stream.py" #!usr/

AI产品经理成长路 https://www.jianshu.com/p/4b98314ad3c0 以下都是自己平时知识的一些总结,只是一些个人的愚见,下面出现的公司.书籍.视频.网站都是自己看过体验过的,不是给他们打广告,不是广告!不是广告!不是广告!不同意见的评论区留下意见即可 一.     AI的兴起与互联网 1.互联网的红利消失 1) PC端和移动端使用人数固定 目前来看,PC端和移动端的每年出货量都在一个值上下,移动端大概在每年4亿台,PC端更少而且每年还在下降. 2) 大流量入口被巨头

Adobe Flash Player 已经成为音频和视频播放的非常流行的工具.实际上,目前大多数因特网视频均使用 Flash Player观看. Flash Player 通过将许多技术进行组合可以提供具有丰富视觉体验和效率的高质量的播放功能,这些技术包括高级音频和视频压缩方法 (H.264.MP3和 AAC codecs).通用媒体功能 (多速率流媒体.播放列表.搜寻和其它功能) 和高效的播放机制 (硬件解码和直接渲染)等. 由于Flash Player 在桌面计算机上的广泛应用已经在移动设备

Adobe Flash Player 已经成为音频和视频播放的非常流行的工具.实际上,目前大多数因特网视频均使用 Flash Player观看. Flash Player 通过将许多技术进行组合可以提供具有丰富视觉体验和效率的高质量的播放功能,这些技术包括高级音频和视频压缩方法 (H.264.MP3和 AAC codecs).通用媒体功能 (多速率流媒体.播放列表.搜寻和其它功能) 和高效的播放机制 (硬件解码和直接渲染)等. 由于Flash Player 在桌面计算机上的广泛应用已经在移动设备

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

研究 unimrcp有一段时间了,其中unimrcp voice acitve的算法,是遭到大家频繁吐槽.今天我们简单的介绍一下unimrcp voice activity 的这个简单粗暴的算法: unimrcp 语音活动检测是通过能量来控制的,设定几个常量: struct mpf_activity_detector_t { /* 静音检测阀值 */ apr_size_t level_threshold; /* 转换成active状态的超时时长*/ apr_size_t speech_timeo

1.pca 抛开fmri研究这个范畴,我们有一个超长向量,这个超长向量在fmri研究中,就是体素数据.向量中的每个数值,都代表在相应坐标轴下的坐标值.这些坐标轴所组成的坐标系,其实是标准单位坐标系.向量如果乘以另外一个转换矩阵,我们可以得到这个向量在新坐标系下的坐标值.变换之后,新的向量维数就变了,一般是降低了,如果我们是以降维为考虑目标.如果把向量进行推广,成为矩阵,那么这个矩阵的每一列都代表一个向量,在具体的研究中,也就是一次采样数据.矩阵有多少列,就代表有多少次采样.在fmri研究中,如果

一.G.729协议简介G.729协议是由ITU-T的第15研究小组提出的,并在1996年3月通过的8Kbps的语音编码协议.G.729系列主要有以下几种:G.729—最基本的G.729标准协议,原始版G.729A—精简版的G.729,兼容原始版G.729,对G.729一些算法进行简单处理,相当于降低了算法的复杂度G.729B—加入了语音端点检测模块,在编码前对语音进行语音和静默音进行检测,然后分别对不同情况进行编码G.729AB—就是G.729A中加入语音端点检测模块,兼容G.729B,目前G.

语音通信是实时通信,一定要保证实时性,不然用户体验会很糟糕.IETF设计了RTP来承载语音等实时性要求很高的数据,同时设计了RTCP来保证服务质量(RTP不保证服务质量).在传输层,一般选用UDP而不是TCP来承载 RTP包.下图给出了这三个协议所在的协议层次. 本文先简单讲一下这三个协议(网上好多文章都讲,这里主要讲关键点),然后讲软件实现注意点. 1,RTP RTP全称是Real-time Transport Protocol(实时传输协议),它是IETF提出的一个标准,对应的RFC文档为R

1. 介绍 Jasper是一款基于树莓派的开源语音控制助理, 使用Python语言开发. Jasper工作原理主要是设备被动监听麦克风, 当收到唤醒关键字时进入主动监听模式, 此时收到语音指令后进行语音识别, 然后对得到的文本进行语义内容解析并处理, 然后将处理结果通过语音合成并输出给用户. 其中涉及到的技术包括声音的录制和播放; 语音识别(ASR/STT); 语义内容(NLU/NLP); 语音合成(TTS) 2. 音频系统 2.1 硬件 音频系统的硬件设备为声卡, 声卡通过DAC(数模转换)和

最近Jetbrians系列IDE更新至2017.3版本,激活检测机制也变成了动态封禁域名,导致大部分域名激活被屏蔽了,所以找了下资料,根据ilanyu的代码,改了下地址,实现了本地反向代理激活服务器. 具体Go代码如下test.go:   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 package main   import ( "flag&q

12 PJSUA2 API 参考手册 12.1 endpoint.hpp PJSUA2基本代理操作.  namespace pj PJSUA2 API在pj命名空间内. 12.1.1 class Endpoint #include <endpoint.hpp> 端点表示pjsua库的一个实例. 在应用程序中只能有一个pjsua库的实例,因此这个类是一个单例. 公有函数 1)Endpoint() 默认构造函数. 2)virtual  ~Endpoint() virtual 析构函数 3)Vers

vlc 详细使用方法:libvlc_media_add_option 函数中的参数设置 [转载自]tinyle的专栏 [原文链接地址]http://blog.csdn.net/myaccella/article/details/7027962 [手记] 下面列出的参数可以在命令行中执行,也可以在VLC界面中填写.当然,更重要的是能在 程序中调用. 程序中调用的时候要注意,什么是全局参数,什么是会话参数.例如: RTP over TCP的选项,必须用冒号.用双减号则没有效果. 正确写法:libvl

用法: vlc [选项] [流] ...您可以在命令行中指定多个流.它们将被加入播放列表队列.指定的首个项目将被首先播放. 选项样式: --选项 用于设置程序执行期间的全局选项. -选项 单字母版本的全局 --选项. :选项 一个仅在流之前应用的选项, 且将覆盖先前的设置. 流 MRL 语法: [[协议][/去复用]://]URL[#[标题][:章节][-[标题][:章节]]] [:选项=值 ...] 许多全局 --选项 也可被用作 MRL 特定的 :选项. 可指定多对 :选项=值. URL 语

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

SIP 模块是 FreeSWITCH 的主要模块,所以,值得拿出专门一章来讲解. 在前几章时里,你肯定见过几次 sofia 这个词,只是或许还不知道是什么意思.是这样的,Sofia-SIP 是由诺基亚公司开发的 SIP 协议栈,它以开源的许可证 LGPL 发布,为了避免重复发明轮子,FreeSWITCH 便直接使用了它. 在 FreeSWITCH 中,实现一些互联协议接口的模块称为 Endpoint.FreeSWITH 支持很多的 Endpoint, 如 SIP.H232等.那么实现 SIP 的

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s