WebRTC（Web Real-Time Communication）是一个开源项目，旨在实现浏览器内的实时通信。它允许网页应用或站点，在不需要中间媒介的情况下，建立浏览器之间点对点（Peer-to-Peer）的连接，实现视频流和（或）音频流或者其他任意数据的传输。WebRTC包含的APIs可以使用现有的浏览器和移动应用程序实现语音呼叫、视频聊天和点对点文件共享等功能。 标题中提到的“WebRTC音频处理”，指的是在WebRTC通信过程中，对音频信号进行采集、处理、传输和播放的一系列操作。音频处理是WebRTC中的关键部分，因为在语音通话和视频会议中，音频的质量直接影响了用户体验的好坏。WebRTC音频处理主要包括以下几个步骤： 1. 音频采集：使用浏览器或客户端设备的麦克风捕捉用户的声音，然后将其作为音频数据输入到WebRTC系统中。 2. 音频预处理：在音频数据发送之前，通常需要对其进行一些预处理操作，例如静音检测、回声消除（Acoustic Echo Cancellation, AEC）、噪声抑制（Noise Suppression, NS）、增益控制（Gain Control, GC）等，目的是提高音频通信的质量，去除背景噪音，以及减少回声。 3. 音频编码：处理过后的音频信号需要被编码成适合网络传输的格式，例如opus、PCMU、PCMA等。 4. 音频传输：编码后的音频数据通过WebRTC建立的连接发送出去，这一过程涉及数据包的封装、传输和网络协议的选择等。 5. 音频解码：在接收端，网络上到达的音频数据包需要解码才能播放。 6. 音频后处理：解码后的音频信号可能还需要经过后处理，例如3A（自动增益控制Auto Gain Control, 自动回声消除Auto Echo Cancellation, 自动噪声抑制Auto Noise Suppression）处理，以适应不同的播放环境。 7. 音频播放：最终，音频信号通过扬声器或其他输出设备播放给用户听。 描述中特别提到了Linux aarch64版本，这意味着这个版本是为基于ARM架构的64位Linux系统设计的。aarch64是ARM架构的64位版本，也被称为ARMv8。在这样的系统上，WebRTC音频处理通常会利用到硬件加速能力，从而提高处理效率和降低CPU使用率。同时，使用alsa（Advanced Linux Sound Architecture）作为音频驱动，表明该系统利用了Linux内核中处理音频的高级接口，这对于实时采集和播放来说是非常重要的。 标签“webrtclinux”表明文档或压缩包内容与在Linux平台上使用WebRTC有关，很可能包含了WebRTC在Linux环境下的相关库文件、API文档、示例代码或配置指南等内容。 根据文件名称列表中的“webrtc”，我们可以推测压缩包中可能包含了WebRTC音频处理相关的源代码、二进制文件、开发文档、配置脚本和其他重要文件，它们对于开发者来说是实现WebRTC音频处理功能的必要资源。 WebRTC音频处理是实现实时语音通信的关键技术，它涉及音频信号的采集、预处理、编码、传输、解码、后处理和播放等多个环节。Linux aarch64版本的WebRTC针对特定的硬件平台进行了优化，以实现高效稳定的音频通信体验。开发者在使用压缩包中的内容时，可以重点关注相关的源代码和文档，以开发出高质量的WebRTC音频处理应用。

python_sound_open 《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的代码主要是Matlab实现的，现在Python比较热门，所以把这个项目大部分内容写成Python实现，大部分是手动写的。使用查看帮助文件： 参考

This book by Ivan Tashev provides a comprehensive yet concise overview of the fundamental problems and core signal processing algorithms for digital sound capture, including ambient noise reduction, acoustic echo cancellation, and reduction of reverberation. After introducing the necessary basic aspects of digital audio signal processing, the book presents basic physical properties of sound and propagation of sound waves, as well as a review of microphone technologies, providing the reader with a strong understanding of key aspects of digitized sounds. The book discusses the fundamental problems of noise reduction, which are usually solved via techniques based on statistical models of the signals of interest (typically voice) and of interfering signals. An important discussion of properties of the human auditory system is also presented; auditory models can play a very important role in algorithms for enhancing audio signals in communication and recording/playback applications, where the final destination is the human ear.

波网 实现，用于音频源分离。 对于（改进的）Pytorch版本，请单击。 对于Tensorflow 2 / Keras中的第三方实施（不是我本人），请单击。 听的例子 听人声的分离结果和多仪器分离结果 什么是Wave-U-Net？ Wave-U-Net是一种适用于音频源分离任务的卷积神经网络，直接在原始音频波形上工作，中。 Wave-U-Net是U-Net架构对一维时域的一种改编，可以执行端到端音频源分离。 通过一系列涉及一维卷积的下采样和上采样块以及下采样/上采样过程，可以在抽象和时间分辨率的多个尺度/级别上计算特征，并进行组合以进行预测。 有关网络体系结构的摘要，请参见下图。 参加SiSec分离竞赛 Wave-U-Net还以提交和的参加了，并取得了良好的性能，特别是考虑到我们使用的数据集与许多其他提交相比所使用的有限数据集，尽管端到端数据处理更为耗时（我们还必须从数据中学习频

python-pesq 适用于Python用户的PESQ（语音质量的感知评估）包装 这段代码是专门为numpy数组设计的。 要求 C compiler numpy cython 编译安装 $ git clone https://github.com/ludlows/python-pesq.git $ cd python-pesq $ pip install . # for python 2 $ pip3 install . # for python 3 $ cd .. $ rm -rf python-pesq # remove the code folder since it exists in the python package folder 用pip安装 # PyPi Repository $ pip install pesq # The Latest Version $ pi

nara_wpe 语音混响的加权预测误差 由外壳中的反射引起的背景噪声和信号混响是声信号处理和远场语音识别中的两个主要障碍。 这项工作解决了基于WPE的信号去混响技术，用于语音识别和其他远场应用。 WPE是一种令人信服的算法，它可以基于长期线性预测来盲目地消除声学信号。 主要算法基于以下论文：吉冈，拓，和中谷智宏。 “用于盲MIMO脉冲响应缩短的多通道线性预测方法的推广。” IEEE音频，语音和语言处理交易20.10（2012）：2707-2720。 内容 迭代脱机WPE /块在线WPE /递归帧在线WPE 所有的算法都在Numpy和TensorFlow中实现（适用于1.12.0版）。 经过Python 2.7、3.5和3.6的持续测试。 自动生成的文档： 模块化设计，方便进行更改以进行进一步的研究 安装 如果您只想使用它，请直接通过Pip安装它： pip install na

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audio processing中文版，介绍音频处理相关算法的书籍，供大家参考。

webrtc-audio-processing-0.3.1在arm平台的测试程序，含测试用的pcm文件。

DWT-SVD：DWT-SVD的音频水印