学习webRTC的3A算法，回声消除、语音降噪、自动增益控制和VAD

对语音降噪、语音增强后的信号做质量评估

基于波束形成法的麦克风阵列语音增强技术研究 波束形成法 麦克风阵列 语音增强技术

最原始的谱减法语音增强，适合还没入门的学弟学妹们看看

用于单通道语音增强的深噪声抑制模型的比较评估 考虑到视频会议系统和流传输工具的日益增加的使用，具有计算有效和有效的语音增强器变得有利和必要。 Microsoft DNS挑战极大地促进了该领域的创新，但仍有很大的改进空间。 这项工作比较了此挑战中提出的两种用于语音增强的深度学习模型：NSNet2和双信号转换LSTM网络（DTLN）。 在基于混响时间RT60和信噪比（SNR）规范的两种对比条件下，分别使用两个数据集和三种不同的以语音质量为中心的措施对这两种模型进行了比较：语音质量的感知评估（PESQ），深噪声抑制平均意见分数（DNSMOS）和虚拟语音质量目标听众（ViSQOL）。 概述 这是“单声道语音增强的深噪声抑制模型的比较评估”研究报告的伴随代码，该研究由EstebanGómez进行，该研究是巴塞罗那Pompeu Fabra大学的声音和音乐计算硕士学位的学生，是音乐信息的一部分检索过程。

两步降噪 (TSNR) 技术消除了恼人的混响效应，同时保持了决策导向方法的优势。 然而，包括 TSNR 在内的经典短时降噪技术会在增强语音中引入谐波失真。 为了克服这个问题，实现了一种称为谐波再生降噪 (HRNR) 的方法，以改进用于计算频谱增益的先验 SNR，如 Plapous 等人提出的那样，能够保留语音谐波。 （“用于语音增强的改进的信噪比估计”，IEEE Transactions on ASLP，第 14 卷，第 6 期，第 2098 - 2108 页，2006 年 11 月）。 %% 带有嘈杂语音文件 car.wav 的示例>> [x,fs] = audioread('car.wav'); >> [out,~] = WienerNoiseReduction(x,fs,10000) % 前 10000 个样本是噪声样本（不含语音） >> soundc(out(1:122000)

基于多损失值融合神经网络的语音增强研究.pdf

该档案包含 MATLAB 代码，用于对语音信号进行基于相干性的去混响，详细描述 [1]。 请参阅 demo_cdr_dereverb.m 以开始使用。 [1] Andreas Schwarz、Walter Kellermann，“相干与扩散功率比去混响估计”，IEEE/ACM Trans. on Audio, Speech and 朗。 2015 年 6 月； 预印本：arXiv:1502.03784 PDF： http : //arxiv.org/pdf/1502.03784

行业分类-设备装置-一种基于鲁棒非负矩阵分解和数据融合的无监督语音增强方法.zip

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