摘要：通常芯片设计公司（比如QUALCOMM）把芯片设计好后交由芯片制造商（比如台积电）去生产，俗称流片。芯片设计公司由ASIC部门负责设计芯片。ASIC设计的芯片只有经过充分的验证（这里说的验证是FPGA（现场可编程门阵列）原型验证， 通过将RTL移植到FPGA来验证）才能去流片。因为流片费用昂贵，如果
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随笔分类 - 传统音频
摘要：在audio DSP中， 软件的code和data主要放在3种不同的memory上，分别是片内的ITCM、DTCM和片外的memory（比如DDR）上。ITCM只能放code，DTCM只能放data，片外的memory既能放code也能放data。在写代码时要规划好哪些放片内，哪些放片外。上面说的这
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摘要：上篇文章（基于MCRA-OMLSA的语音降噪(二)：实现 ）讲了基于MCRA-OMLSA的语音降噪的软件实现。本篇继续讲，主要讲C语言下怎么对数学库里的求平方根（sqrt()）、求自然指数（exp()）、求自然对数（log()）的函数做替换。 1，求平方根 求平方根最常用的方法是牛顿迭代法。下图是y
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摘要：上篇文章（基于MCRA-OMLSA的语音降噪(一)：原理）讲了基于MCRA-OMLSA降噪的原理，本篇讲怎么做软件实现。软件实现有多种方式。单纯看降噪效果可用python，因为python有丰富的库可用，可节省不少时间，把主要精力放在降噪效果提升上。如果要把算法用在产品上就得用其他语言。我们是芯片公
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摘要：前面的几篇文章讲了webRTC中的语音降噪。最近又用到了基于MCRA-OMLSA的语音降噪，就学习了原理并且软件实现了它。MCRA主要用于噪声估计，OMLSA是基于估计出来的噪声去做降噪。类比于webRTC中的降噪方法，也有噪声估计（分位数噪声估计法）和基于估计出来的噪声降噪（维纳滤波），MCRA就
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摘要：上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(三))讲了噪声的初始估计方法以及怎么算先验SNR和后验SNR。 本篇开始讲基于带噪语音和特征的语音和噪声的概率计算方法和噪声估计更新以及基于维纳滤波的降噪。 一， 带噪语音和特征条件下的语音概率 先看怎么算带噪语音和特征条件下的语音概率。其中会用到先前
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摘要：上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二) )讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换。本篇开始讲语音降噪的核心部分，首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比。 1，初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法（QBNE，Quan
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摘要：上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理。本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程，然后讲其中两步（即时域转频域和频域转时域）中的一些处理细节。 ANS的基本处理过程如下图1： 图1 从图1可以看出，处理过程主要分6步，具体如下： 1） 把输入的带噪信号从时域
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摘要：ANS(adaptive noise suppression) 是webRTC中音频相关的核心模块之一，为众多公司所使用。从2015年开始，我在几个产品中使用了webRTC的3A(AEC/ANS/AGC)模块。以前仅仅是使用，对其中的算法原理只是初步了解。近半年来，我利用业余时间在看着《语音增强：理
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摘要：前面的文章（语音降噪论文“A Hybrid Approach for Speech Enhancement Using MoG Model and Neural Network Phoneme Classifier”的研读 ）梳理了论文的思想。本篇就开始对其实践，主要分以下几步：1，基于一个语料库算
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摘要：最近认真的研读了这篇关于降噪的论文。它是一种利用混合模型降噪的方法，即既利用了生成模型（MoG高斯模型），也利用了判别模型（神经网络NN模型）。本文根据自己的理解对原理做了梳理。 论文是基于“Speech Enhancement Using a Mixture-Maximum Model”提出的Mi
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