ANS(adaptive noise suppression) 是webRTC中音频相关的核心模块之一,为众多公司所使用.从2015年开始,我在几个产品中使用了webRTC的3A(AEC/ANS/AGC)模块.以前仅仅是使用,对其中的算法原理只是初步了解.近半年来,我利用业余时间在看着<语音增强:理论与实践>和<实时语音处理实践指南>这两本书,对降噪算法有了更深的理解,同时又对ANS的代码进行了调试,基本掌握了算法实现.我想把我对ANS的理解写出来.由于内容细节较多,就出一个系列吧

文章主要介绍噪声消除,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help -------------------------------------------- RTC中声音处理是个很麻烦的事,难点很多,回声,噪声,啸声,增益,等等,其实从中国潜艇噪声那么大就可看出这东西确实不好处理. 这些年我也被这些问题搞得烦死了,特别是android上面的,当然折腾过程中也发现了很多被大家误解的现象: 1.只有qq和微信语音

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

分离webrtc的降噪(Noise Suppression)部分 webrtc是Google开源的优秀音视频处理及传输代码库,其中包含了audio processing.video processing算法.语音降噪模块就包含在audio processing中.本文的降噪算法引用自https://github.com/cpuimage/WebRTC_NS,用c语言编写,需要编译成exe可执行程序供c#程序调用. 使用cmake生成vs2017工程 cmake是一款生成c/c++项目的工具,下载

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理.本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程,然后讲其中两步(即时域转频域和频域转时域)中的一些处理细节. ANS的基本处理过程如下图1: 图1 从图1可以看出,处理过程主要分6步,具体如下: 1)  把输入的带噪信号从时域转到频域,主要包括分帧.加窗和短时傅里叶变换(STFT)等 2)  做初始噪声估计,基于估计出的噪声算先验信噪比和后验信噪比 3)  计算分类特征,这些特征包括似然比检验(LRT).频谱平坦度和频谱

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二))讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换.本篇开始讲语音降噪的核心部分,首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比. 1,初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法(QBNE,Quantile Based Noise Estimation),对应的论文为<Quantile Based Noise Estimation For Spectral Subtraction And Wien

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(三))讲了噪声的初始估计方法以及怎么算先验SNR和后验SNR. 本篇开始讲基于带噪语音和特征的语音和噪声的概率计算方法和噪声估计更新以及基于维纳滤波的降噪. 一, 带噪语音和特征条件下的语音概率 先看怎么算带噪语音和特征条件下的语音概率.其中会用到先前算好的先验SNR和后验SNR,也会用到特征条件下的语音概率,从而涉及到怎么算特征条件下的语音概率,有了特征条件下的语音概率后结合先前算好的先验SNR和后验SNR带噪语音和特征条件下的语音概率就好算了.

此文章是针对win10系统中安装Realtek声卡的麦克风出现杂音的设置办法 1. 打开win10的控制面板,找到"硬件和声音选项" 2. 进入"硬件和声音"选项,然后接着找到"Realtek高清晰音频管理器" 3. 进入"Realtek高清晰音频管理器",分别选择"拾音束形成(BF)(定向录音)" 和 "回声消除(AEC)" 相关内容补充: "远距离拾音(FFp)"

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

前面我们介绍了 WebRTC 音频 3A 中的声学回声消除(AEC:Acoustic Echo Cancellation)的基本原理与优化方向,这一章我们接着聊另外一个 "A" -- 自动增益控制(AGC:Auto Gain Control).本文将结合实例全面解析 WebRTC AGC 的基本框架,一起探索其基本原理.模式的差异.存在的问题以及优化方向. 作者|珞神 审校|泰一 前言 自动增益控制(AGC:Auto Gain Control)是我认为链路最长,最影响音质和主观听感的音

正文 行的gnu静态库链接路径是针对NDK版本 r8d 的,如读者版本不匹配,请自行找到 libgnustl_static.a 静态库的路径进行替换. 3)本示例并不打算编译 WebRTC 的测试工程,请使用 Eclipse 搜索文件功能,找到 Android.mk 文件中的 -DWEBRTC_AUDIOPROC_DEBUG_DUMP 并注释掉. step 3.4 万事俱备,我们可以开始编译 APM 了,不过在编译过程中肯定还会有很多小问题出现(比如相对路径不正确.找不到某某函数的符号等等),这

本文主要介绍Periscope,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载请说明出处. 可能国内很多人没听说过Periscope,这可是现在Twitter上很火的一个APP,先看看人家自己是怎么介绍的: 说明如下: 1.说白了这就是一个手机APP直播,只不过不同于我们平时看到的搜狐视频和YY主播,他支持的是个人直播,任何人拿起手机就可以给别人直播. 2.考虑到推特被封杀以及产品自身原因,不太可能在国内火起来,但一些创业者和公司已经开始开发类似APP了,也包括一些大佬. 不过这块想做好也

WebRTC 音视频开发 webrtc   Android IOS WebRTC 音视频开发总结(七八)-- 为什么WebRTC端到端监控很关键? 摘要: 本文主要介绍WebRTC端到端监控(我们翻译和整理的,译者:weizhenwei,校验:blacker),最早发表在[编风网] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). callstats是一家做实时通讯性能测阅读全文 posted @ 2016-07-

作者:villainthr 摘自:villainhr WebRTC 全称为:Web Real-Time Communication.它是为了解决 Web 端无法捕获音视频的能力,并且提供了 peer-to-peer(就是浏览器间)的视频交互.实际上,细分看来,它包含三个部分: MediaStream:捕获音视频流 RTCPeerConnection:传输音视频流(一般用在 peer-to-peer 的场景) RTCDataChannel: 用来上传音视频二进制数据(一般用到流的上传) 但通常,p

随着直播的发展,直播实时互动性变得日益重要.又拍云在 WebRTC 的基础上,凭借多年的开发经验,结合当下实际情况,开发 UPRTC 系统,解决了网络延时.并发量大.客户端解码能力差等问题. WebRTC 的前世今生 什么是 WebRTC 2010年5月,Google 花费6820万美元收购拥有编解码.回声消除等技术的 GIPS 公司.之后谷歌开源了 GIPS 的技术,与相关机构 IETF 和 W3C 制定行业标准,组成了现有的 WebRTC 项目. WebRTC 全称 Web Real-Tim

顾名思义,VAD(Voice Activity Detection)算法的作用是检测是否是人的语音,它的使用 范围极广,降噪,语音识别等领域都需要有vad检测.vad检测有很多方法,这里我们之介绍一 下webrtc里面的vad检测. webrtc的vad检测原理是根据人声的频谱范围,把输入的频谱分成六个子带 (80Hz~250Hz,250Hz~500Hz,500Hz~1K,1K~2K,2K~3K,3K~4K.) 分别计算这六个子带的. 能量.然后使用高斯模型的概率密度函数做运算,得出一个对数似然

Noise suppression,就是大家说的降噪.这种降噪是把人声和非人声区分开来,把非人声当成噪声. 一段包含人声和噪声的音频经过该模块处理,从理论上讲,只剩下人声了. webrtc的NS在业内还是赫赫有名的,通过实际对比测试,我们发现webrtc的降噪的确是性能和稳定性 都要高于同类开源算法. webrtc的ns原理是这样的:把启动前50帧的数据拿来构建噪声模型,把启动前200帧的信号强度用来计 算归一化的频谱差值计算.根据这两个模型使用概率目的函数来计算出每帧的信噪比并区分出噪声和声音

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

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

1.WebRTC开发背景 由于业务需求,需要在项目中实现实时音视频通话功能,之前基于浏览器开发的Web项目要进行音视频通话,需要安装flash插件才能实现或者使用C/S客户端进行通信.随着互联网技术的驱动下,在很多场景下需要进行音视频通信,在生活中我们现在使用电话越来越少,使用微信和视频越来越多.在一些行业也需要进行音视频实时通信,如:在线教育,远程医疗,保险理赔等等.有了WebRTC,可以开发一些好的网页应用,使得音视频通话越来越简单,无需安装任何插件,只需打开网页,就能实现音视频通话,方然也