[编解码] T-REC-G.728-201206-I!!SOFT-ZST-E.zip+ldcelp-2.0.tar.gz

说明：G728标准文档+编解码程序 ldcelp-2.0.tar.gz T-REC-G.728-201206-I!!SOFT-ZST-E.zip
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[编解码] 千万日活腾讯会议背后：深度学习的最新应用

说明：深度学习是实现语音增强最主要的方法之一，¬帮助我们从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音，提高语音质量和可懂度。腾讯会议在去年年底推出，短短两个月内就突破千万日活大关。在多样且复杂的场景下，深度学习如何帮助腾讯会议在实时通话中进行去混响、声音事件检测和回声消除？本文是腾讯多媒体实验室高级研究员王燕南在「腾讯技术开放日·云视频会议专场」的分享整理。
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[编解码] 云视频会议背后的语音核心技术揭秘：如何进行语音质量评估？

说明：音频和语音是电声学下面两个不同的学科分支，属于两个不同的应用，两者在应用目的、使用场景、行业和用户认知统一度三方面存在差异，所以对于语音质量测试来说，首先要界定一下评估对象是音频还是语音。
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[编解码] T-REC-G.722-201209-I!!SOFT-ZST-E.zip.zip

说明：G.722是在48、56和64 kbit / s下运行的ITU-T标准7 kHz宽带音频编解码器。它于1988年11月由ITU-T批准。编解码器的技术基于子带ADPCM（SB-ADPCM）。基于相同技术的相应窄带编解码器为G.726。 与窄带语音编码器（如G.711）相比，G.722具有50-7000 Hz的较宽语音带宽，后者通常针对300-3400 Hz的POTS有线质量进行了优化，因此G.722提供了改进的语音质量。 G.722以16 kHz的速率（使用14位）对音频数据进行采样，是传统电
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[编解码] net.downloadhelper.coapp-1.4.0.dmg

说明：Video DownloadHelper 需要安装后使用的插件Video DownloadHelper Companion App 1.4.0.dmg（花了一星期才下载下来，亲测可用）
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[编解码] net.downloadhelper.coapp-1.4.0.pkg

说明：Video DownloadHelper 需要安装后使用的插件Video DownloadHelper Companion App 1.4.0.pkg（花了一星期才下载下来，亲测可用）
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[编解码] 数采信号周期确定自相关方法研究.pdf

说明：本文对利用自相关理论确定数采信号周期的方法进行了研究。对噪声、干扰和非整周期运算 对结果的形晌作了理论分析和仿真试验，提供了离散化算法公式，给出了运算长度的经验推荐值。该算法挑干扰曲力吸，判断准确度高，编程简单，应用方便。
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[编解码] 基于时域自相关平方函数的基音周期估计.pdf

说明：语音信号的基音估计算法多年来一直是人们关注的问题。 属于时域法的基于短时自相关函数的基音估计方法 以其算法简单、计算量小而成为人们首选的算法，论文在此法的基础上提出了一种基于时域自相关平方函数的基音周 期估计方法，通过实验仿真表明"该方法简单易行"基音周期估计的准确性比较高。
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[编解码] 基于归一化互相关函数的基音检测算法.pdf

说明：本文提出了一种归一化互相关函数基音检测算法(NCCFPDA——Normalized Cross-Correlation Function Pitch Detection Algorithm)，该算法在基音检测主过程的前端和末端加入了有效的预处理和后处理技术，实验分析 表明，该方法在一般噪声环境下，基音周期提取和清浊判决具有令人满意的效果。
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[编解码] 基于线性预测残差倒谱的基音周期检测.pdf

说明：提出一种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法．该算法对语音信号的线性预测残差信号做倒谱变 换，将其作为基音检测特征．并综合残差倒谱峰、短时能量和短时过零率三种特征，构造一个清浊音判决函数，简化 清浊音判决过程，提高判决精度．在基音周期检测过程中，根据基音连续原则，提出峰值重定位方法，有效降低基音 倍频和半频的错误率．对比实验表明，本文算法的性能不仅较之传统的倒谱方法有明显改善，同时也优于目前效果 较好的YIN算法和多尺度小波算法．
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[编解码] 一种基于倒谱法的基音周期检测改进算法.pdf

说明：通过对常规语音信号处理分析，设计一种基于倒谱法的基音周期检测改进算法。其过程是先对语音信号进行 预处理、去趋势项处理及去噪声处理，，然后通过语音分析中的线性化处理、伯格算法和中值滤波算法对预处理过的 语音信号进一步优化，并利用仿真软件验证改进增强算法，改进算法可有效的减少外界环境及共振峰等因素的干 扰，相对于常规的语音基音检测算法其鲁棒性、稳定性更强。
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[编解码] 基于改进小波变换的语音基音周期检测.pdf

说明：基音在许多方面都有比较广泛的应用,比如语音编码、语音识别、语音转换、音乐检索以及发声系统疾病诊断等。 针对目前 很多小波变换方法在测量基音周期时存在的准确度低、复杂度高、鲁棒性差等缺点,以及在带噪语音环境下,特别是在非平稳噪声下 比较难判断语音基音周期的问题,提出了一种基于改进小波变换的语音基音检测方法。 首先将每帧带噪信号进行预处理,提取出有 话段的信息,消除直流分量;然后在加窗分帧后先进行端点检测,滤波后再分帧;接着再利用小波分解后取低频系数重构信号;最后结 合四阶累积法对重构信号进行基音检
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