音频算法

Mel Spectrogram 是语音识别、音频分类、音乐信息检索里非常常见的输入特征。它做的事情可以简单理解为：把一段一维波形，变成一张“符合人耳听觉习惯”的时间-频率能量图。 ...

深入理解 sinc 卷积如何完成信号重建，探索从朴素算法到 SpeexDSP 的优化之路 第一部分：重采样的原理与处理过程 目录 采样操作的本质：频谱复制 重建的条件：无混叠 理想低通滤波器 卷积重建 重采样过程 为什么是 sinc 而不是其他函数 1.1 采样操作的本质：频谱复制 核心结论 — Whittaker-Shannon 插值公式： ...

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。 ...