深度多任務聲回聲消除 摘要 聲學回聲消除或抑制方法旨在抑制揚聲器與麥克風之間的聲耦合產生的回聲。傳統的回聲估計方法採用自適應濾波。由於遠端信號聲路的非線性,需要進一步的後處理來衰減這些非線性分量。本文提出了一種基於深度門控循環神經網絡的麥克風信號的近端信號估計方法。利用多任務學習對該體系結構進行訓練,學習估計回聲的輔助任務,以改進估計乾淨的近端語音信號的主
步驟: 預加重,高頻信號更容易衰減,預加重是個一階高通濾波器,可以提高信號高頻部分的能量 分幀, 語音信號短時平穩性,這個短時間一般取 10-30ms,因此在進行語音信號處理時,為減少語音信號整體的非穩態、時變的影響,從而對語音信號進行分段處理,其中每一段稱為一幀,幀長一般取 25ms。為了使幀與幀之間平滑過渡,保持其連續性,分幀一般採用交疊分段的方法,保
一、有關信道的幾個基本概念 1.信道:一般用來表示向某一個方向傳送信息的媒體。 2.單向通信(單工通信):只能有一個方向的通信,沒有反方向的交互。 3.雙向交替通信(半雙工通信):通信的雙方都可以發送信息,但雙方不能同時發送(當然也就不能同時接收)。 4.雙向同時通信(全雙工通信):通信的雙方可以同時發送和接收信息。 5.基帶信號(即基本頻帶信號)
亞馬遜Echo和谷歌Home爭奇鬥豔,除了雲端服務,他們在硬件上到底有哪些差異?我們先將Echo和Home兩款音箱拆開來看,區別最大的還是麥克風陣列技術。Amazon Echo採用的是環形6+1麥克風陣列,而Google Home(包括Surface Studio)只採用了2麥克風陣列。這種差異我們在文章《對比Amazo