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音频降噪算法 附完整C代码

降噪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。...音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某段时长。 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。...图像降噪被磨皮美颜这个大主题给带远了。 音频降噪目前感觉大有所为,像前面分享的《基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)》 能达到这样的降噪效果,深度学习 确实有它独到的一面。...音频降噪算法,网上公开的算法不多,资源也比较有限。 还是谷歌做了好事,把WebRTC开源,确实是一个基础。 前人种树,后人乘凉。 花了点时间,把WebRTC的噪声抑制模块提取出来,方便他人。...至于算法的实现,见源代码: 浮点版本: noise_suppression.c  定点版本: noise_suppression_x.c 算法提供4个降噪级别,分别是: enum nsLevel {

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使用TensorFlow 2.0构建深音频降噪

除许多其他用例外,此应用程序对于视频和音频会议尤其重要,在视频和音频会议中,噪声会大大降低语音清晰度。 语音降噪的经典解决方案通常采用生成模型。...数据集 对于语音降噪问题,使用了两个流行的公开音频数据集。...重要的是要注意,音频数据与图像不同。由于假设之一是使用CNN(最初是为计算机视觉设计的)进行音频降噪,因此了解这种细微差别非常重要。原始形式的音频数据是一维时间序列数据。...所有这些过程都是使用Python Librosa库完成的。下图来自MATLAB,说明了该过程。...结论 音频降噪是一个长期存在的问题。通过遵循本文中描述的方法,以相对较小的努力即可达到可接受的结果。轻量级模型的优势使其对于边缘应用程序很有趣。下一步,希望探索新的损失函数和模型训练程序。

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Python图片验证码降噪 — 8邻域降噪

简介 图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是: 1.灰度处理&二值化 2.降噪 3.字符分割 4.标准化 5.识别 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除...8邻域降噪 8邻域降噪 的前提是将图片灰度化,即将彩色图像转化为灰度图像。...8邻域降噪 的原理就是依次遍历图中所有非白色的点,计算其周围8个点中属于非白色点的个数,如果数量小于一个固定值,那么这个点就是噪点。...经过测试8邻域降噪 对于小的噪点的去除是很有效的,而且计算量不大,下图是阈值设置为4去噪后的结果: ?...实现 下面是使用 Pillow 模块的实现代码: from PIL import Image def noise_remove_pil(image_name, k): """ 8邻域降噪

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基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法。 采用的是 GRU/LSTM 模型。 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集。...经过实测,降噪效果很不错,特别是在背景噪声比较严重的情况下。...//github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h ) 2.支持全部采样率 采样率的处理问题,采用简单粗暴法, 详情请移步博主另一篇小文《简洁明了的插值音频重采样算法例子...(附完整C代码)》 3.增加CMake文件 4.增加测试用 示例音频sample.wav  取自(https://github.com/orctom/rnnoise-java) 贴上完整示例代码 : ...项目地址:https://github.com/cpuimage/rnnoise 示例具体流程为: 加载wav(拖放wav文件到可执行文件上)->重采样降噪->保存wav 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨

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讲解python 图像降噪

讲解Python图像降噪图片降噪是图像处理中一个常见的任务,它可以帮助去除图片中的噪声,提高图像的质量和清晰度。Python提供了丰富的库和工具,使得图像降噪变得非常简单。...本文将介绍几种常用的Python图像降噪技术,并给出相应的代码示例。1. 中值滤波法中值滤波法是一种简单且有效的图像降噪方法。它通过计算像素周围邻域的中值来取代原始像素值。...为了使用双边滤波法,我们需要导入opencv-python库:pythonCopy codeimport cv2然后,我们可以定义一个函数,该函数接受图像路径、卷积核大小、颜色标准差和空间标准差作为参数...filtered_image.save('path/to/filtered_image.jpg')以上就是使用Python进行图像降噪的一些常见方法。...图片降噪是一个广泛应用于图像处理的技术,可以提高图像质量和相关应用的效果。通过使用Python中的相关库和工具,我们可以轻松地实现图像降噪。希望本文的介绍能对你有所帮助。

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一种简单高效的音频降噪算法示例(附完整C代码)

但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. > 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE....而一般的图像降噪流程,见图: noise_suppression.png 也就是,一个降噪算法的基本组成部分有: 1.噪声提取(用于提取噪声) 2.静音检测(一般检测是否为人声,减少误判) 3.数学先验假设...(用于降噪) 当然最小均方误差的降噪思路,用在图像上一样适用....但是,大多数音频降噪算法仅仅适配某种特殊情况(特例). 工程化应用时,会发现, 一个坑接着一个坑, 然后不得不妥协.勉强能用就行, 要求太高不现实....话说如此,但是对作为学习信号处理,音频降噪来说, 这个是一个特别好的入门示例算法. 至少经过实践之后,你心中能有了个大概的印象. 音频降噪是一个什么样的工作,会碰到什么样的难点.

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Python实战图片验证码降噪处理

要对图片进行传统的ORC识别,对图片进行各种降噪处理就必不可少,本文,州的先生就介绍一些实际使用到的图片降噪处理方法。 本文所用的示例图片来自于某网站的登录验证码: ?...我们下面借助OpenCV的Python封装包cv2,对其进行一些降噪处理,使得图片更新清晰和无干扰。...如何清除图像中的孤立像素,我们可以选用效果较好的邻域降噪算法。邻域降噪算法通过计算一个像素点邻域的非白色数量来判断是否将其置为白色。...其Python代码的实现如下所示: # 计算邻域非白色个数 def calculate_noise_count(img_obj, w, h): """ 计算邻域非白色的个数 Args...,而且这个函数还可以重复进行调用,每一次调用都是在前一次降噪的基础上进行降噪

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Python实现音频倒放

来说说 Python 实现倒放音频的过程。直接在网上搜相关内容,的确有现成的音频处理库 pydub,体验了一下:特!别!好!用!...Python 来处理音频多此一举,找个音频处理软件操作一下不就好了。...那么下面我来展示下 Python 的魔力: 首先我是用 Mac 电脑录了 10 个音频,将它们按顺序命名为 000.m4a, 001.m4a, ... , 009.m4a( Mac 自带录音软件存储格式为...接下来我要先将它们转换成 mp3 格式文件作为“音谜答案”,将其倒放的音频保存作为“音谜题目”。 因为倒放后的音频很难听出原本内容,又是用编号来整理,很容易搞乱。...但是用 Python 代码,下面几行就完成了全过程: from pydub import AudioSegment # i 从 0 到 9 取值 for i in range(10): # 按顺序读取

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Python爬虫音频数据

音频数据包括音频下载地址,频道信息,简介等等,非常多。...昨天进行了人生中第一次面试,对方是一家人工智能大数据公司,我准备在这大二的暑假去实习,他们就要求有爬取过音频数据,所以我就来分析一下喜马拉雅的音频数据爬下来。...(因为能得到一定肯定,不管成功与否都很开心) 二:运行环境 IDE:Pycharm 2017 Python3.6 pymongo 3.4.0 requests 2.14.2 lxml 3.7.2 BeautifulSoup...频道页面分析 4.接着点击一个音频链接,进入开发者模式后刷新页面然后点击XHR,再点击一个json链接可以看到这个就包括这个音频的全部详细信息。...音频页面分析 5.上面只是对一个频道的主页面解析全部音频信息,但是实际上频道的音频链接是有很多分页的。

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图像降噪有哪些方法?

将Rudin等人的降噪技术应用于被高斯噪声破坏的图像的示例。 盐和胡椒粉噪音 脉冲噪声对应于饱和或关闭的随机像素。它可能发生在带有电子尖峰的设备中,我们可以将其建模为: ?...中值滤波器可以归类为低通滤波器,它是一种线性滤波器,其输出是邻域模板中像素的简单平均值,并且主要用于图像模糊和降噪。均值滤波器的概念非常直观。滤镜窗口中像素的平均灰度值用于替换图像中的像素值。 ?...评价 常用的降噪指标是“峰值信噪比”(PSNR)。这与众所周知的均方误差有关。对于大小为m×n 的参考图像I和恢复的图像Y,均方误差定义为: ? PSNR在分贝中定义为: ?...例如,去噪方法通常需要降噪强度或一个补丁的大小进行设置。可以针对每个图像调整这些参数,但是忽略局部图像特征会导致次优结果。...自适应地设置滤波参数具有明显的好处,在平滑细节细节风险较低的平滑区域中,去噪强度可以更高;而在噪声很少可见的高纹理区域中,降噪强度可以更低。

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