来源于webrtc的vad音频处理模块，含源码。
VAD-录音过程中，实时检测当前是否有人在讲话（语音活动检测，或者叫静音检测）。
讲话时webRtcVad_Process返回true，不讲话时返回false。
直接用androidstudio打开，编译后“喂喂”两下，看log即可。
bytanyaping，欢迎技术交流。
VAD-录音过程中，实时检测当前是否有人在讲话（语音活动检测，或者叫静音检测）。
讲话时webRtcVad_Process返回true，不讲话时返回false。
直接用androidstudio打开，编译后“喂喂”两下，看log即可。
bytanyaping，欢迎技术交流。
2024/12/27 13:31:29
41.85MB
1
语音端点检测工具包，包括DNN，bDNN，LSTM和基于ACAM的VAD。
我们还提供我们直接记录的数据集。
我们还提供我们直接记录的数据集。
2024/6/14 14:08:19
245.5MB
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将实现各个平台上能快速使用的音频处理库。
核心算法包括：NS（NoiseSuppression噪声抑制）VAD（VoiceActivityDetection静音检测）AECM（AcousticEchoCancellerforMobile声学回声消除）AGC（AutoGainControl自动增益控制）现在只有一个AndroidDemo。
核心算法包括：NS（NoiseSuppression噪声抑制）VAD（VoiceActivityDetection静音检测）AECM（AcousticEchoCancellerforMobile声学回声消除）AGC（AutoGainControl自动增益控制）现在只有一个AndroidDemo。
2024/2/29 20:35:17
490KB
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针对于实际数据材料中频频因地表杂波等种种干扰而涌现小幅值风速以及怪异点,在举行速率方位展现(VAD)数据反演以前,提出了对于数据资料举行品质抑制的预处置方式,即剔除了小幅度数据以及怪异点,而后分别举行了全方位采样以及非全方位采样的反演,反演精度大幅度普及,仿真下场与实际下场合适宜。
模拟两种线性风场,即含有0,1阶谐波以及含有0,1,2阶谐波的线性风场。
行使这两种风场比力钻研了全方位采样以及非全方位采样的速率方位展现方式。
仿真下场评释,全方位采样速率方位展现方式对于这两种线性风场反演下场准确度都高,而非全方位采样速率方位展现方式对于不含2阶谐波的线性风场具备很小的实用采样规模,同时,2阶谐波对于其具备未必的影响。
模拟两种线性风场,即含有0,1阶谐波以及含有0,1,2阶谐波的线性风场。
行使这两种风场比力钻研了全方位采样以及非全方位采样的速率方位展现方式。
仿真下场评释,全方位采样速率方位展现方式对于这两种线性风场反演下场准确度都高,而非全方位采样速率方位展现方式对于不含2阶谐波的线性风场具备很小的实用采样规模,同时,2阶谐波对于其具备未必的影响。
2023/4/7 0:16:06
668KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB