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论文翻译：2018_Integrated acoustic echo and background noise suppression based on stacked deep neural net
基于堆叠式深度神经网络的集成回声和背景噪声抑制 摘要 在本文中，通过使用具有多层深层结构的深层神经网络（DNN），提出了一种基于回归的集成回声和背景噪声抑制算法。由于DNN是一种高级层次生成模型的想法，该模型通过其多个非线性隐藏层对输入特征与所需目标特征之间的复杂关系进行建模，RNNoise: Learning Noise Suppression（深度学习噪声抑制）（2）
原文链接：https://blog.csdn.net/dakeboy/article/details/88065399 这篇文章主要介绍如何进行RNNoise的训练和测试1、 网络结构GRU VS LSTM网络顺序2、 数据集3、 更改采样率4、 训练过程(1) step 1 转换为pcm格式(2) step2 提取特征(3)WebRTC之noise suppression算法
转载地址：https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/52514816 WebRTC噪声抑制核心算法在ns_core.c文件里。 噪声频谱可以使用如语音/噪声似然函数进行估计。将接收到的每帧信号和频率分量分类为噪声或语音。 算法原理 该算法的核心思想是采用维纳滤波器抑制估计出来的噪