近期比较忙,

抽空出来5.1开源献礼.

但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法.

<<语音增强-理论与实践>> 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE.

资料见:

<<Speech enhancement using a minimum  mean-square error log-spectral amplitude estimator.>> 

-----Ephraim, Y. and Malah, D. (1985)

之前也是花了不少时间去查阅降噪相关的思路,

但是最终发现前人的思路,有很多局限性或者说弊端.

一般都是提出一种数学先验的假设,换句话说,在paper里讲点故事.

然后最终,故事的结局都是it works.

但实际应用却差强人意.

 而一般的降噪流程,见图:

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.

而当年看了logMMSE的思路之后,就很清楚地明白,

这思路是可行的,但是特别鸡肋.

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.

 logmmse的各种实现,在github搜索一下,都能找得到.

这里,并不打算解析logmmse的算法细节.

只是分享一段非常简单有效的类似logmmse算法的c语言实现.

说是类似,不如说,

思路来自logmmse,只是更加的简洁明了.(自我以为)

自己动手,丰衣足食.

稍微改进一下,可以进一步适配各种环境和情况,

当然也不是那么容易,

例如:

+vad.

+延时记忆机制诸如此类

代码基于本人最近开源的基于傅里叶变换的重采样算法.

https://github.com/cpuimage/FFTResampler

题外话:

在之前为了找各种重采样算法,费心死了.

所以,写一个通用简洁的重采样算法是我的一个待办事项.

重采样算法算是暂时结束了.

https://github.com/cpuimage/resampler

https://github.com/cpuimage/FFTResampler

这两个平时应该是够用了,

下一步要继续做的话,

可能就是音频超分辨率算法了.

除了懒,没别的,能复用就复用了.

回到主题上,这个简易的算法用来去除平稳噪声或底噪,是非常合适的,

当然当前开源实现的算法,是非实时的,

当然稍微改进下可以应用在实时的环境.

值5.1放假之际,开源出来,给大家参考学习.

权当抛砖引玉,一起玩耍.

项目地址:

https://github.com/cpuimage/SimpleAudioDenoise

若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。

当然一些基础性的问题,一概忽略.

有时间给我写邮件,不如多看点资料书籍.

邮箱地址是: 
gaozhihan@vip.qq.com