摘要:博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂time_s 阅读全文
posted @ 2020-03-31 11:53 凌逆战 阅读 (168) 评论 (0) 编辑
摘要:博客作者:凌逆战 博客地址:https:////www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11448661.html 相信各位和我一样也有同样的困恼,就是编写代码的时候,总是写一会要动一下鼠标,这样一来,其实大部分时间都用来把手移到鼠标的过程中。因此我写下这篇博客,来给大家总结一些作为 阅读全文
posted @ 2020-03-25 11:00 凌逆战 阅读 (26) 评论 (0) 编辑
摘要:作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12051532.html 波束成型(Beamforming)又叫波束赋形、空域滤波 作用:对多路麦克风信号进行合并处理,抑制非目标方向 的干扰信号,增强目标方向的声音信号。 原理:调整相位阵列的基本单元参数 阅读全文
posted @ 2020-03-01 15:38 凌逆战 阅读 (347) 评论 (0) 编辑
摘要:本文主要讲解的聚类算法有:k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法,还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类(cluster)与分类(class)不同,分类是有监督学习模型,聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下,这种算法都需要计算欧 阅读全文
posted @ 2020-02-29 17:19 凌逆战 阅读 (127) 评论 (0) 编辑
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posted @ 2020-02-29 09:19 凌逆战 阅读 (37) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:基于码本映射的窄带语音宽带重建算法 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12144324.html 摘要 本文提出了一种从窄带语音中重构宽带语音的新算法,该算法有两个新的特点。第一是基于码本映射的频谱包络重构。第二是利用重构的 阅读全文
posted @ 2020-02-28 11:21 凌逆战 阅读 (90) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:基于隐马尔科夫模型的电话语音频带扩展 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12151866.html 摘要 本文提出了一种从lowpass-bandlimited(低通带限)语音中恢复宽带语音的算法。窄带输入信号被分类为有限数 阅读全文
posted @ 2020-02-27 09:04 凌逆战 阅读 (116) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:基于GMM的语音窄带到宽带转换 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12151027.html 摘要 在不改变现有通信网络的情况下,利用窄带语音重建宽带语音是一个很有吸引力的问题。本文提出了一种从窄带语音中恢复宽带语音的新方法 阅读全文
posted @ 2020-02-26 17:36 凌逆战 阅读 (135) 评论 (0) 编辑
摘要:论文全名:DNN-Based Speech Bandwidth Expansion and Its Application to Adding High-Frequency Missing Features for Automatic Speech Recognition of Narrowband 阅读全文
posted @ 2020-02-26 11:31 凌逆战 阅读 (212) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:基于通用传递函数GSC和后置滤波的语音增强 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在语音增强应用中,麦克风阵列后置滤波可进一步减少波束形成器输出处的噪声成分。在麦克风阵列结构中,最近提出的通用传 阅读全文
posted @ 2020-02-25 09:16 凌逆战 阅读 (155) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:使用半监督堆栈式自动编码器实现包含记忆的人工带宽扩展 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10889975. 阅读全文
posted @ 2020-02-24 11:58 凌逆战 阅读 (117) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:2018_说话人验证的广义端到端损失 论文代码:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆战 摘要 在本论 阅读全文
posted @ 2020-02-23 10:57 凌逆战 阅读 (242) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:2018_用于音频超分辨率的时频网络 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12345950.html 摘要 音频超分辨率(即带宽扩展)是提高音频信号时域分辨率的一项具有挑战性的任务。最近的一些深度学习方法通过将任务建模为时域或 阅读全文
posted @ 2020-02-22 22:42 凌逆战 阅读 (103) 评论 (0) 编辑
摘要:JavaScript简称JS,是一种浏览器解释型语言,嵌套在HTML文件中交给浏览器解释执行。主要用来实现网页的行为,用户交互及前后端的数据传输等。 JavaScript 组成 脚本可位于 HTML 的 <body> 或 <head> 部分中,通常的做法是把函数放入 <head> 部分中,或者放在页 阅读全文
posted @ 2020-02-21 12:02 凌逆战 阅读 (160) 评论 (0) 编辑
摘要:jQuery是JS的工具库,对原生JS中的DOM操作、事件处理、包括数据处理和Ajax技术等进行封装,使用 . 链式写法,提供更完善,更便捷的方法。 再使用jquery之前,我们需要先引入jquery文件,才能使用jquery语法,导入jQ文件的方法有两种。 从 jquery.com 下载 jQue 阅读全文
posted @ 2020-02-20 11:43 凌逆战 阅读 (302) 评论 (3) 编辑
摘要:博客作者:凌逆战 论文地址:https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html 利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的 阅读全文
posted @ 2020-02-19 21:37 凌逆战 阅读 (112) 评论 (0) 编辑
摘要:博客作者:凌逆战 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/8682215 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito K 阅读全文
posted @ 2020-02-19 10:35 凌逆战 阅读 (155) 评论 (0) 编辑
摘要:作者:凌贤鹏 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11235848.html CSS全称为层叠样式表(Cascading Style Sheets),与HTML相辅相成,CSS负责实现网页的排版布局与样式美化,使用CSS样式建议在当前文件夹下创建一个CSS文 阅读全文
posted @ 2020-02-18 22:01 凌逆战 阅读 (169) 评论 (0) 编辑
摘要:作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数,也被称之为最小绝对值误差。总的来说,它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 L2范数损失函数,也被称为最小平方误差,总的来说,它把目标值$Y 阅读全文
posted @ 2020-01-29 15:16 凌逆战 阅读 (261) 评论 (0) 编辑
摘要:题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 代码地址:https://github.com/XiaoxiangGao/Dual_Channel_Beamformer_and_Postfilter 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Neve 阅读全文
posted @ 2020-01-02 13:59 凌逆战 阅读 (178) 评论 (0) 编辑
摘要:利用WAVENET扩展语音带宽 作者:Archit Gupta, Brendan Shillingford, Yannis Assael, Thomas C. Walters 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12090929.html 博客作者:凌逆 阅读全文
posted @ 2019-12-26 11:43 凌逆战 阅读 (127) 评论 (0) 编辑
摘要:自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域。自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消、自适应均衡、自适应噪声抵消和自适应波束形成。回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象。声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量。本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这 阅读全文
posted @ 2019-11-20 21:26 凌逆战 阅读 (685) 评论 (5) 编辑
摘要:作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11607551.html 电脑主要配件:主板、CPU、显卡、显示器、电源、机箱、内存条、硬盘。CPU、显卡、内存条、硬盘是插在主板上的,电源用来给主板上的部件进行供电,CPU,主板,显卡,内存条、硬盘、电源 阅读全文
posted @ 2019-11-15 11:00 凌逆战 阅读 (5212) 评论 (58) 编辑
摘要:回声消除应用平台 基于DSP等平台的回声消除技术 基于windows等非实时平台的回声消除技术 基于DSP平台的回声消除技术 回音抵消的核心就是一个采用自适应算法的滤波器,虽然以前自适应信号理论发展迅速,但由于受到硬件的限制而难以实现,一直到上世纪70年代末80年代初,随着世界上第一片单片可编程DS 阅读全文
posted @ 2019-11-13 15:42 凌逆战 阅读 (143) 评论 (0) 编辑
摘要:作者:凌逆战时间:2019年11月1日博客园地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11415137.html OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库。提供了很多图像处理常用的工具 批注:本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 阅读全文
posted @ 2019-11-10 16:24 凌逆战 阅读 (389) 评论 (3) 编辑
摘要:作者:凌逆战博客园地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11773190.html 自适应回声消除原理 声学回声是指扬声器播出的声音在接受者听到的同时,也通过多种路径被麦克风拾取到。多路径反射的结果产生了不同延时的回声,包括直接回声和间接回声。 直接回声是指由 阅读全文
posted @ 2019-11-01 21:50 凌逆战 阅读 (428) 评论 (0) 编辑
摘要:作者:凌逆战 时间:2019-11-01 文章地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11775413.html 扬声器摆放解决方案 恩智浦公司 参考网站:https://www.nxp.com.cn 恩智浦半导体公司宣布推出了一款回声消除及降噪解决方案,该解决 阅读全文
posted @ 2019-11-01 21:41 凌逆战 阅读 (621) 评论 (0) 编辑
摘要:作者:凌逆战博客园地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11773190.html 想要降低汽车噪声,就要了解汽车室内噪声环境, 汽车噪声系统框图 外部激励:风噪、路噪以及环境噪声等激励噪声 内部激励:悬架系统、变速箱系统、发动机等系统在行车时造成的 振动激励 阅读全文
posted @ 2019-11-01 11:54 凌逆战 阅读 (389) 评论 (0) 编辑
摘要:自然语言处理,通常简称为NLP,是人工智能的一个分支,处理使用自然语言的计算机与人之间的交互。NLP的最终目标是以有价值的方式阅读,解读,理解和理解人类语言。大多数NLP技术都依靠机器学习来从人类语言中获取含义。 Siri的工作流程: 听 懂 思考 组织语言 回答 其中分别涉及的技术: 语音识别 自 阅读全文
posted @ 2019-10-27 10:48 凌逆战 阅读 (538) 评论 (0) 编辑
摘要:面向对象 对象:是指现实中的物体实体化,对象有很过属性(名字、年龄..),也有很多行为(学习、吃饭..),实例即对象。对象同时也是通过类定义的数据结构实例,对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。对象可以包含任意数量和类型的数据。 实例化:创建一个类的实例,类的具体对象化,实例就是类的实例化 阅读全文
posted @ 2019-10-24 21:35 凌逆战 阅读 (227) 评论 (0) 编辑
摘要:speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法,深度学习正日益受到欢迎。利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理,取得 阅读全文
posted @ 2019-10-24 09:50 凌逆战 阅读 (230) 评论 (0) 编辑
摘要:前言 语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动,每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号,识别语音信号中出现的说话人,然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此, 阅读全文
posted @ 2019-10-23 11:37 凌逆战 阅读 (632) 评论 (0) 编辑
摘要:文章作者:凌逆战 文章地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11703440.html 回声就是声音信号经过一系列反射之后,又听到了自己讲话的声音,这就是回声。一些回声是必要的,比如剧院里的音乐回声以及延迟时间较短的房间回声;而大多数回声会造成负面影响,比如在 阅读全文
posted @ 2019-10-19 20:16 凌逆战 阅读 (2767) 评论 (1) 编辑
摘要:智能耳机 人机交互 智能音箱 智能听力器 动圈喇叭 DLC 石墨烯 陶瓷单位 吸音材料 阵列式麦克风 声纹传感器 降噪算法 智能听力保护 ANC ANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施,即在声源处降噪、在传播过程中降噪及在人耳处降噪,都是被动的。为了主动地消除噪声,人们发明了“有源消声”这一技术。 阅读全文
posted @ 2019-10-18 20:16 凌逆战 阅读 (1192) 评论 (0) 编辑
摘要:根据系统是否有参考信号传感器可将ANC系统大致的分为前馈型和反馈型。 前馈控制是产生次级噪声之前就通过传感器测量初级噪声的频率以获取参考信号。 反馈控制不需要测得参考信号就产生次级噪声进行相消干涉 反馈型ANC系统 反馈型 ANC 系统中没有传感器来测得参考输入信号,仅通过误差传感器获取经相消干涉后 阅读全文
posted @ 2019-10-18 10:14 凌逆战 阅读 (1734) 评论 (2) 编辑
摘要:ASEGAN:WGAN音频超分辨率 这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业、或者实验报告。 CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template b 阅读全文
posted @ 2019-10-16 11:39 凌逆战 阅读 (110) 评论 (0) 编辑
摘要:论文地址:一种用于语音带宽扩展的深度神经网络方法 论文作者:Kehuang Li;Chin-Hui Lee 代码地址:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10932353.html 摘要 本文提出了一种基于深度神经网络(D 阅读全文
posted @ 2019-10-16 09:54 凌逆战 阅读 (134) 评论 (4) 编辑
摘要:Markdown是一种纯文本格式的标记语言。通过简单的标记语法,它可以使普通文本内容具有一定的格式,是深受技术人员喜爱的文档编写方式,很多著名的网站如github都对markdown有良好的支持。 优点: 因为是纯文本,所以只要支持Markdown的地方都能获得一样的编辑效果,可以让作者摆脱排版的困 阅读全文
posted @ 2019-10-11 10:56 凌逆战 阅读 (81) 评论 (0) 编辑
摘要:记得刚开始学TensorFlow的时候,那给我折磨的呀,我一直在想这个TensorFlow官方为什么搭建个网络还要画什么静态图呢,把简单的事情弄得麻烦死了,直到这几天我开始接触Pytorch,发现Pytorch是就是不用搭建静态图的Tensorflow版本,就想在用numpy一样,并且封装了很多深度 阅读全文
posted @ 2019-10-08 21:12 凌逆战 阅读 (2510) 评论 (0) 编辑
摘要:作者:凌逆战 博客地址:https:////www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11614053.html 从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性 阅读全文
posted @ 2019-10-01 20:25 凌逆战 阅读 (2297) 评论 (0) 编辑