icassp2021论文集下载

最新推荐文章于 2025-06-08 22:49:34 发布
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https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9413349/proceeding

论文翻译：2021_ICASSP 2021 ACOUSTIC ECHO CANCELLATION CHALLENGE: INTEGRATED ADAPTIVE ECHO CANCELLATION WI
「 虚幻私塾」
01-09 822
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475阅读目录 摘要： 1 引言 2 信号模型 3 拟议的框架 4 实验结果 5 结论 6 参考文献 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9414462 ICASSP 2021声学回声消除挑战:结合时间对准的自适应回
ICASSP2024-Paper-Templates.zip
08-11
ICASSP2024_Paper_Templates模板 包含word模板和Latex模板
ICASSP2021_paper_list-VC:ICASSP 2021在语音转换（VC）方面接受的论文
04-10
ICASSP2021_paper_list-VC 在语音转换（VC）方面被ICASSP 2021接受的论文 风投 （， ） 非自回归序列到序列语音转换。 通过从文本到语音模型的知识转移进行非并行的多对多语音转换。 使用本地语言标记的非并行多对多语音转换。 基于PPG的歌声转换与对抗性表示学习。 （纸，演示） 零镜头和低资源VC Again-vc：使用激活指导和自适应实例规范化的一次语音转换。 （纸，代号） 使用自监督离散语音表示的任意一对一序列语音转换。 （纸张， Espnet参数） Fragmentvc：通过端到端提取和融合细粒度语音片段并引起注意的任意语音转换。 国立台湾大学（论文，代码） 端到端的歌词识别，语音转换为歌唱风格。 （纸，演示） 基于说话者感知模块的一键式语音转换 通过新的情感语音数据集进行可见和不可见的情感风格转换以进行语音转换。 （纸，代号
icassp2020论文下载
ZHUQIUSHI123的博客
04-24 6043
icassp2020论文下载，链接：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9040208/proceeding 会议的各个主题介绍： https://cmsworkshops.com/ICASSP2020/TechnicalProgram.asp
【ICASSP 2025】全新升级！注意力 × 卷积融合模块来了，一键插入模型，性能直接起飞！
最新发布
weixin_43009052的博客
06-08 935
📌 ACFM 模块设计聚焦于“局部-全局联合建模”与“低开销特征增强”，其核心由以下三个关键步骤构成： ① 局部分支建模局部纹理特征：在局部分支中，ACFM 引入 1×1 卷积与 Channel Shuffle 操作，结合深度可分离卷积模块，有效提升模型的特征表达能力，增强对边缘与纹理细节的捕捉能力。 ② 全局分支捕获远距离依赖：全局路径采用 轻量注意力机制，利用 1×1 卷积 + 3×3 深度卷积生成 Query、Key、Value，通过特征维度内的自注意力运算，建模图像中长程依赖，强化语义信息的全
icassp_论文模板_
11-11
icassp_论文模板
阿里机器智能语音与信号处理技术精选专辑---顶级会议 ICASSP 2018收录论文.pdf
06-05
阿里机器智能语音与信号处理技术精选专辑——顶级会议 ICASSP 2018收录论文 阿里机器智能语音与信号处理技术精选专辑——顶级会议 ICASSP 2018收录论文
ICASSP 2021 论文latex模板
09-18
ICASSP 2021 论文latex模板
TSARA：我们的ICASSP 2021论文“ REAL VERSUS FAKE 4K-真实的解决方案评估”的PyTorch官方实现
02-11
这是我们的ICASSP 2021论文“真实对假4K-真实分辨率评估”的官方PyTorch实施。 即将发布... 1.简介 1.1背景 近年来，流式4K / UHD甚至更高分辨率的图像/视频内容一直在稳定增长，因为它有潜力为最终用户提供清晰，...
ICASSP 2021：语音转换领域创新论文综述
本次资源汇总聚焦于ICASSP（国际声学、语音与信号处理会议）2021年会议所接受的关于语音转换（VC）技术的论文。ICASSP是该领域内最具影响力的国际会议之一，每年吸引全球顶尖的研究者和工业界专家参加，分享语音处理...
深度学习SA-Net：ICASSP 2021代码解读及应用
资源摘要信息:"SA-Net:ICASSP 2021论文的代码" 知识点详细说明: 1. SA-Net和深度卷积神经网络 SA-Net代表“Shuffle Attention Network”，是一种深度卷积神经网络架构，特别设计了洗牌注意（Shuffle Attention）...
icassp2015:ICASSP 2015论文代码
05-18
使用子带非圆度的语音活动检测 在ICASSP 2015上提交的论文代码[1]。如果发现此代码有用，请引用本文！ 有两个主要脚本可以立即使用： main_demo.m从[1]复制图3和图4 main_test_circ_vad.m根据包含在示例音频中的，来自QUT-NOISE语料库[2]的[1]计算单声道不正确度总和（SDOI）度量。 [1] S. Wisdom，G。Okopal，L。Atlas和J. Pitton，“使用子带非圆度的声音活动检测”，在IEEE国际声学，语音和信号处理会议（ICASSP）中，布里斯班，澳大利亚，2015年。 [2] DB Dean，S。Sridharan，RJ Vogt和MW Mason，“用于评估语音活动检测算法的QUT-NOISE-TIMIT语料库”，Proc。 日本幕张国际歌坛，2010年。
ICASSP2025丨上交大跨媒体语言智能实验室12篇录用论文分享
weixin_48827824的博客
01-09 2795
自动音频描述(AAC)的目标是为输入的音频信号生成自然的文本描述。近年来，音频预训练模型和大语言模型(LLMs)的发展显著提升了音频理解和文本推理能力，为AAC的改进带来了可能性。在本文中，我们提出了SLAM-AAC，通过引入重述增强和CLAP-Refine策略进一步提升AAC性能。我们使用音频自监督模型EAT提取细粒度音频表征，并通过轻量级的线性层将其与文本嵌入对齐。生成音频描述的LLM通过LoRA适配器实现高效微调。借鉴机器翻译中的回译方法，我们在预训练阶段实施了重述增强策略，以扩展Clotho数据集。
ICASSP 2024丨上海交通大学跨媒体语言智能实验室14篇入选论文分享
AI_SHELL的博客
01-09 3616
此外，我们设计了一个BiRGAT模型来编码本体条目的层次结构，其骨干是一个双重关系图注意网络。杨亦凡，沈飞宇，杜晨鹏，马子阳，俞凯，Daniel Povey，陈谐。马子阳，吴雯，郑之胜，郭奕玮，陈谦，张仕良，陈谐。许洪深，曹瑞升，朱苏，蒋胜，张晗翀，陈露，俞凯。徐薛楠，徐晓航，谢泽宇，张平越，吴梦玥，俞凯。谢泽宇，李柏涵，徐薛楠，吴梦玥，俞凯。郭奕玮，杜晨鹏，马子阳，陈谐，俞凯。沈飞宇，郭奕玮，杜晨鹏，陈谐，俞凯。刘涛，杜晨鹏，樊帅，陈飞龙，俞凯。李俊杰，郭奕玮，陈谐，俞凯。刘森，郭奕玮，陈谐，俞凯。
爱奇艺M2VOC挑战赛落幕，6篇论文被ICASSP2021收录
爱奇艺技术产品团队
06-11 239
01导言近年来，迁移学习、风格迁移、声码器、声学模型等方面的最新进展，为低资源语音克隆的提供了潜在的解决方案。爱奇艺联合西北工业大学音频语音与语言处理研究组、新加坡国立大学、清华大学深圳国...
ICASSP2022论文阅读记录3 - TalkingFlow
RachelRicher的博客
07-04 1114
ICASSP2022论文阅读记录：TalkingFlow: Talking Facial Landmark generation with multi-scale normalizing flow network
ICASSP 2023说话人识别方向论文合集
weixin_48827824的博客
08-21 1102
今年入选 ICASSP 2023 的论文中，说话人识别（声纹识别）方向约有64篇，初步划分为Speaker Verification（31篇）、Speaker Recognition（9篇）、Speaker Diarization（17篇）、Anti-Spoofing（4篇）、others（3篇）五种类型。
产业实践推动科技创新，京东科技集团3篇论文入选ICASSP 2021
京东科技开发者
02-10 965
ICASSP 2021将于2021年6月6日-11日在加拿大多伦多拉开序幕，凭借在语音技术领域的扎实积累和前沿创新，京东科技集团的3篇论文已经被 ICASSP 2021接收。ICASSP全...
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