• 摘要:作者:凌逆戰 地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/12051532.html 波束成型(Beamforming)又叫波束賦形、空域濾波 作用:對多路麥克風信號進行合并處理,抑制非目標方向 的干擾信號,增強目標方向的聲音信號。 原理:調整相位陣列的基本單元參數 閱讀全文
    posted @ 2020-03-01 15:38 凌逆戰 閱讀 (78) 評論 (0) 編輯
    摘要:本文主要講解的聚類算法有:k均值算法、均值漂移算法、凝聚層次算法、DBSCAN密度聚類算法,還介紹了聚類算法性能指標——輪廓系數。 聚類(cluster)與分類(class)不同,分類是有監督學習模型,聚類屬于無監督學習模型。聚類講究使用一些算法把樣本劃分為n個群落。一般情況下,這種算法都需要計算歐 閱讀全文
    posted @ 2020-02-29 17:19 凌逆戰 閱讀 (91) 評論 (0) 編輯
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    posted @ 2020-02-29 09:19 凌逆戰 閱讀 (24) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:基于碼本映射的窄帶語音寬帶重建算法 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/12144324.html 摘要 本文提出了一種從窄帶語音中重構寬帶語音的新算法,該算法有兩個新的特點。第一是基于碼本映射的頻譜包絡重構。第二是利用重構的 閱讀全文
    posted @ 2020-02-28 11:21 凌逆戰 閱讀 (83) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:基于隱馬爾科夫模型的電話語音頻帶擴展 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/12151866.html 摘要 本文提出了一種從lowpass-bandlimited(低通帶限)語音中恢復寬帶語音的算法。窄帶輸入信號被分類為有限數 閱讀全文
    posted @ 2020-02-27 09:04 凌逆戰 閱讀 (95) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:基于GMM的語音窄帶到寬帶轉換 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/12151027.html 摘要 在不改變現有通信網絡的情況下,利用窄帶語音重建寬帶語音是一個很有吸引力的問題。本文提出了一種從窄帶語音中恢復寬帶語音的新方法 閱讀全文
    posted @ 2020-02-26 17:36 凌逆戰 閱讀 (118) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文全名:DNN-Based Speech Bandwidth Expansion and Its Application to Adding High-Frequency Missing Features for Automatic Speech Recognition of Narrowband 閱讀全文
    posted @ 2020-02-26 11:31 凌逆戰 閱讀 (194) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:基于通用傳遞函數GSC和后置濾波的語音增強 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在語音增強應用中,麥克風陣列后置濾波可進一步減少波束形成器輸出處的噪聲成分。在麥克風陣列結構中,最近提出的通用傳 閱讀全文
    posted @ 2020-02-25 09:16 凌逆戰 閱讀 (133) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:使用半監督堆棧式自動編碼器實現包含記憶的人工帶寬擴展 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/10889975. 閱讀全文
    posted @ 2020-02-24 11:58 凌逆戰 閱讀 (102) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:2018_說話人驗證的廣義端到端損失 論文代碼:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆戰 摘要 在本論 閱讀全文
    posted @ 2020-02-23 10:57 凌逆戰 閱讀 (138) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:2018_用于音頻超分辨率的時頻網絡 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/12345950.html 摘要 音頻超分辨率(即帶寬擴展)是提高音頻信號時域分辨率的一項具有挑戰性的任務。最近的一些深度學習方法通過將任務建模為時域或 閱讀全文
    posted @ 2020-02-22 22:42 凌逆戰 閱讀 (84) 評論 (0) 編輯
    摘要:JavaScript簡稱JS,是一種瀏覽器解釋型語言,嵌套在HTML文件中交給瀏覽器解釋執行。主要用來實現網頁的行為,用戶交互及前后端的數據傳輸等。 JavaScript 組成 腳本可位于 HTML 的 <body> 或 <head> 部分中,通常的做法是把函數放入 <head> 部分中,或者放在頁 閱讀全文
    posted @ 2020-02-21 12:02 凌逆戰 閱讀 (131) 評論 (0) 編輯
    摘要:jQuery是JS的工具庫,對原生JS中的DOM操作、事件處理、包括數據處理和Ajax技術等進行封裝,使用 . 鏈式寫法,提供更完善,更便捷的方法。 再使用jquery之前,我們需要先引入jquery文件,才能使用jquery語法,導入jQ文件的方法有兩種。 從 jquery.com 下載 jQue 閱讀全文
    posted @ 2020-02-20 11:43 凌逆戰 閱讀 (278) 評論 (3) 編輯
    摘要:博客作者:凌逆戰 論文地址:https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/ 地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/10714401.html 利用條件變分自動編碼器進行人工帶寬擴展的 閱讀全文
    posted @ 2020-02-19 21:37 凌逆戰 閱讀 (101) 評論 (0) 編輯
    摘要:博客作者:凌逆戰 論文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/8682215 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/10874993.html 論文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito K 閱讀全文
    posted @ 2020-02-19 10:35 凌逆戰 閱讀 (124) 評論 (0) 編輯
    摘要:作者:凌賢鵬 地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11235848.html CSS全稱為層疊樣式表(Cascading Style Sheets),與HTML相輔相成,CSS負責實現網頁的排版布局與樣式美化,使用CSS樣式建議在當前文件夾下創建一個CSS文 閱讀全文
    posted @ 2020-02-18 22:01 凌逆戰 閱讀 (128) 評論 (0) 編輯
    摘要:作為損失函數 L1范數損失函數 L1范數損失函數,也被稱之為最小絕對值誤差。總的來說,它把目標值$Y_i$與估計值$f(x_i)$的絕對差值的總和最小化。 $$S=\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 L2范數損失函數,也被稱為最小平方誤差,總的來說,它把目標值$Y 閱讀全文
    posted @ 2020-01-29 15:16 凌逆戰 閱讀 (167) 評論 (0) 編輯
    摘要:題目:帶后置濾波的雙通道廣義旁瓣相消器(GSC)的分析 代碼地址:https://github.com/XiaoxiangGao/Dual_Channel_Beamformer_and_Postfilter 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Neve 閱讀全文
    posted @ 2020-01-02 13:59 凌逆戰 閱讀 (123) 評論 (0) 編輯
    摘要:利用WAVENET擴展語音帶寬 作者:Archit Gupta, Brendan Shillingford, Yannis Assael, Thomas C. Walters 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/12090929.html 博客作者:凌逆 閱讀全文
    posted @ 2019-12-26 11:43 凌逆戰 閱讀 (105) 評論 (0) 編輯
    摘要:自適應濾波是數字信號處理的核心技術之一,在科學和工業上有著廣泛的應用領域。自適應濾波技術應用廣泛,包括回波抵消、自適應均衡、自適應噪聲抵消和自適應波束形成。回聲對消是當今通信系統中普遍存在的現象。聲回波引起的信號干擾會分散用戶的注意力,降低通信質量。本文重點介紹了LMS和NLMS算法的使用,以減少這 閱讀全文
    posted @ 2019-11-20 21:26 凌逆戰 閱讀 (502) 評論 (5) 編輯
    摘要:作者:凌逆戰 地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11607551.html 電腦主要配件:主板、CPU、顯卡、顯示器、電源、機箱、內存條、硬盤。CPU、顯卡、內存條、硬盤是插在主板上的,電源用來給主板上的部件進行供電,CPU,主板,顯卡,內存條、硬盤、電源 閱讀全文
    posted @ 2019-11-15 11:00 凌逆戰 閱讀 (5024) 評論 (58) 編輯
    摘要:回聲消除應用平臺 基于DSP等平臺的回聲消除技術 基于windows等非實時平臺的回聲消除技術 基于DSP平臺的回聲消除技術 回音抵消的核心就是一個采用自適應算法的濾波器,雖然以前自適應信號理論發展迅速,但由于受到硬件的限制而難以實現,一直到上世紀70年代末80年代初,隨著世界上第一片單片可編程DS 閱讀全文
    posted @ 2019-11-13 15:42 凌逆戰 閱讀 (110) 評論 (0) 編輯
    摘要:作者:凌逆戰時間:2019年11月1日博客園地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11415137.html OpenCV基礎 OpenCV是一個開源的計算機視覺庫。提供了很多圖像處理常用的工具 批注:本文所有圖片數據都在我的GitHub倉庫 讀取圖片并顯示 閱讀全文
    posted @ 2019-11-10 16:24 凌逆戰 閱讀 (361) 評論 (3) 編輯
    摘要:作者:凌逆戰時間:2019年11月1日博客園地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11773190.html 自適應回聲消除原理 聲學回聲是指揚聲器播出的聲音在接受者聽到的同時,也通過多種路徑被麥克風拾取到。多路徑反射的結果產生了不同延時的回聲,包括直接回聲和 閱讀全文
    posted @ 2019-11-01 21:50 凌逆戰 閱讀 (363) 評論 (0) 編輯
    摘要:作者:凌逆戰 時間:2019-11-01 文章地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11775413.html 揚聲器擺放解決方案 恩智浦公司 參考網站:https://www.nxp.com.cn 恩智浦半導體公司宣布推出了一款回聲消除及降噪解決方案,該解決 閱讀全文
    posted @ 2019-11-01 21:41 凌逆戰 閱讀 (479) 評論 (0) 編輯
    摘要:作者:凌逆戰博客園地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11773190.html 想要降低汽車噪聲,就要了解汽車室內噪聲環境, 汽車噪聲系統框圖 外部激勵:風噪、路噪以及環境噪聲等激勵噪聲 內部激勵:懸架系統、變速箱系統、發動機等系統在行車時造成的 振動激勵 閱讀全文
    posted @ 2019-11-01 11:54 凌逆戰 閱讀 (359) 評論 (0) 編輯
    摘要:自然語言處理,通常簡稱為NLP,是人工智能的一個分支,處理使用自然語言的計算機與人之間的交互。NLP的最終目標是以有價值的方式閱讀,解讀,理解和理解人類語言。大多數NLP技術都依靠機器學習來從人類語言中獲取含義。 Siri的工作流程: 聽 懂 思考 組織語言 回答 其中分別涉及的技術: 語音識別 自 閱讀全文
    posted @ 2019-10-27 10:48 凌逆戰 閱讀 (345) 評論 (0) 編輯
    摘要:面向對象 對象:是指現實中的物體實體化,對象有很過屬性(名字、年齡..),也有很多行為(學習、吃飯..),實例即對象。對象同時也是通過類定義的數據結構實例,對象包括兩個數據成員(類變量和實例變量)和方法。對象可以包含任意數量和類型的數據。 實例化:創建一個類的實例,類的具體對象化,實例就是類的實例化 閱讀全文
    posted @ 2019-10-24 21:35 凌逆戰 閱讀 (223) 評論 (0) 編輯
    摘要:speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 作為一種可行的替代i-vector的說話人識別方法,深度學習正日益受到歡迎。利用卷積神經網絡(CNNs)直接對原始語音樣本進行處理,取得 閱讀全文
    posted @ 2019-10-24 09:50 凌逆戰 閱讀 (199) 評論 (0) 編輯
    摘要:前言 語言是一種復雜的自然習得的人類運動能力。成人的特點是通過大約100塊肌肉的協調運動,每秒發出14種不同的聲音。說話人識別是指軟件或硬件接收語音信號,識別語音信號中出現的說話人,然后識別說話人的能力。特征提取是通過將語音波形以相對最小的數據速率轉換為參數表示形式進行后續處理和分析來實現的。因此, 閱讀全文
    posted @ 2019-10-23 11:37 凌逆戰 閱讀 (528) 評論 (0) 編輯
    摘要:文章作者:凌逆戰 文章地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/11703440.html 回聲就是聲音信號經過一系列反射之后,又聽到了自己講話的聲音,這就是回聲。一些回聲是必要的,比如劇院里的音樂回聲以及延遲時間較短的房間回聲;而大多數回聲會造成負面影響,比如在 閱讀全文
    posted @ 2019-10-19 20:16 凌逆戰 閱讀 (1932) 評論 (1) 編輯
    摘要:智能耳機 人機交互 智能音箱 智能聽力器 動圈喇叭 DLC 石墨烯 陶瓷單位 吸音材料 陣列式麥克風 聲紋傳感器 降噪算法 智能聽力保護 ANC ANC 降低噪音通常所采用的三種降噪措施,即在聲源處降噪、在傳播過程中降噪及在人耳處降噪,都是被動的。為了主動地消除噪聲,人們發明了“有源消聲”這一技術。 閱讀全文
    posted @ 2019-10-18 20:16 凌逆戰 閱讀 (921) 評論 (0) 編輯
    摘要:根據系統是否有參考信號傳感器可將ANC系統大致的分為前饋型和反饋型。 前饋控制是產生次級噪聲之前就通過傳感器測量初級噪聲的頻率以獲取參考信號。 反饋控制不需要測得參考信號就產生次級噪聲進行相消干涉 反饋型ANC系統 反饋型 ANC 系統中沒有傳感器來測得參考輸入信號,僅通過誤差傳感器獲取經相消干涉后 閱讀全文
    posted @ 2019-10-18 10:14 凌逆戰 閱讀 (1268) 評論 (2) 編輯
    摘要:ASEGAN:WGAN音頻超分辨率 這篇文章并不具有權威性,因為沒有發表,說不定是外國的某個大學的畢業設計,或者課程結束后的作業、或者實驗報告。 CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template b 閱讀全文
    posted @ 2019-10-16 11:39 凌逆戰 閱讀 (96) 評論 (0) 編輯
    摘要:論文地址:一種用于語音帶寬擴展的深度神經網絡方法 論文作者:Kehuang Li;Chin-Hui Lee 代碼地址:github 博客作者:凌逆戰 博客地址:http://www.fudianpian.com/LXP-Never/p/10932353.html 摘要 本文提出了一種基于深度神經網絡(D 閱讀全文
    posted @ 2019-10-16 09:54 凌逆戰 閱讀 (91) 評論 (0) 編輯
    摘要:Markdown是一種純文本格式的標記語言。通過簡單的標記語法,它可以使普通文本內容具有一定的格式,是深受技術人員喜愛的文檔編寫方式,很多著名的網站如github都對markdown有良好的支持。 優點: 因為是純文本,所以只要支持Markdown的地方都能獲得一樣的編輯效果,可以讓作者擺脫排版的困 閱讀全文
    posted @ 2019-10-11 10:56 凌逆戰 閱讀 (65) 評論 (0) 編輯
    摘要:記得剛開始學TensorFlow的時候,那給我折磨的呀,我一直在想這個TensorFlow官方為什么搭建個網絡還要畫什么靜態圖呢,把簡單的事情弄得麻煩死了,直到這幾天我開始接觸Pytorch,發現Pytorch是就是不用搭建靜態圖的Tensorflow版本,就想在用numpy一樣,并且封裝了很多深度 閱讀全文
    posted @ 2019-10-08 21:12 凌逆戰 閱讀 (1928) 評論 (0) 編輯
    摘要:從事深度學習的研究者都知道,深度學習代碼需要設計海量的數據,需要很大很大很大(重要的事情說三遍)的計算量,以至于CPU算不過來,需要通過GPU幫忙,但這必不意味著CPU的性能沒GPU強,CPU是那種綜合性的,GPU是專門用來做圖像渲染的,這我們大家都知道,做圖像矩陣的計算GPU更加在行,應該我們一般 閱讀全文
    posted @ 2019-10-01 20:25 凌逆戰 閱讀 (1904) 評論 (0) 編輯
    摘要:1. 概述 語音是人類之間溝通交流的最直接也是最快捷方便的一種手段,而實現人類與計算機之間暢通無阻的語音交流,一直是人類追求的一個夢想。 伴隨著移動智能設備的普及,各家移動設備的廠家也開始在自家的設備上集成了語音識別系統,像Apple Siri、Microsoft Cortana、Google No 閱讀全文
    posted @ 2019-09-28 12:14 凌逆戰 閱讀 (982) 評論 (0) 編輯
    摘要:我們以MNIST手寫數字識別為例 載入初次訓練的模型,再訓練 關于compile和load_model()的使用順序 這一段落主要是為了解決我們fit、evaluate、predict之前還是之后使用compile。想要弄明白,首先我們要清楚compile在程序中是做什么的?都做了什么? compi 閱讀全文
    posted @ 2019-09-28 08:40 凌逆戰 閱讀 (1497) 評論 (0) 編輯
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