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在深度学习语音降噪模型的部署过程中，选择合适的推理引擎至关重要。ONNX Runtime（ORT）作为微软开源的跨平台推理引擎，在性能、兼容性和易用性方面表现出色，已成为许多生产环境的首选。本文将介绍为什么选择ORT，ORT的核心概念和使用流程，以及在使用ORT进行语音降噪推理时需要注意的关键事项，特别是针对时序模型（如GRU/LSTM）的隐状态管理。 ...

语音增强算法评估指南 如今语音增强算法已成为智能设备、视频会议和助听器等应用的核心，它能从嘈杂环境中“拯救”清晰的语音信号，但如何判断一个算法的好坏？这就是评估的意义所在。今天，我们来聊聊语音增强算法的评估体系，通过一个国际挑战赛作为切入点，带你一步步了解关键指标和计算方法。无论你是初学者还是从业者，这篇文章都能帮你理清思路。 ...

WebRTC中的Wiener滤波降噪算法 引言 在实时语音通信系统中，背景噪声的抑制对于提升通话清晰度至关重要。Google 的 WebRTC 项目在其开源语音引擎中实现了高质量的语音降噪模块，其中 Wiener 滤波器作为核心组成部分，结合语音概率估计、多特征建模、噪声谱跟踪等模块构建了一个高度实用的增强框架。 ...

WebRTC的语音降噪算法中实现了一个频点维度的语音概率估计器SpeechProbabilityEstimator，本质是一个多特征融合的线性分类器。统计计算以下三种特征， ...

噪声估计的作用 噪声估计算法在整个语音降噪系统中起到核心支撑作用，先验SNR和后验SNR的计算都依赖于当前帧的噪声功率谱估计。若噪声估计偏低，会导致保留太多噪声（过度保留）；若噪声估计偏高，会把语音当作噪声过滤掉（语音失真）； 更新不稳定，整体听感时好时坏，忽大忽小，出现”泵声“、”音乐噪声“现象。本文介绍WebRTC中目前使用的基于分位数的噪声估计算法，及其在工程实现中的巧妙之处。 ...