语音增强阅读笔记

最新推荐文章于 2022-05-24 10:09:37 发布
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《An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks 》by XuYong

conclusion：
1. 将多种类型的噪声作为训练数据–>提高模型的泛化能力
2. 大量的数据来训练DNN–>可以获得一个rich structure的映射函数
3. 更多升声学上下文信息

语音增强方法
大数据AI笔记
12-21 3168
论文：https://arxiv.org/pdf/1904.08779.pdf 要点： 我们构建了一个直接作用于对数梅尔频谱图的增强策略，以帮助网络学习有用的功能。 出于以下目的的动机：这些功能应对时间方向的变形，频率信息的部分丢失以及小部分语音片段具有较强的鲁棒性，因此，我们选择了以下变形来制定策略： 1.使用tensorflow的sparse_image_warp函数进行时间扭曲。给定具有τ个...
GAN及其变体CGAN、WGAN
qq_31425127的博客
01-14 3214
生成式对抗网络GAN(无监督) GAN由Goodfellow在2014年提出，启发自博弈论中的二人零和博弈。由一个生成模型G和一个判别模型D组成。生成模型捕捉样本数据的分布，判别模型是一个二分类器，判别输入的数据是真实数据还是生成的数据。G和D一般都是非线性映射函数，例如多层感知器、卷积神经网络等。 生成模型输入的是一个服从某一简单分布（高斯分布）的噪声变量z，输出的是与训练图像相同尺寸的伪图...
An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks学习摘要
xingzhedai的专栏
11-07 1524
李锦辉教授是佐治亚理工的终身教授，研究方向主要是DL，其中包含基于DL的噪声消除，在这一领域被看作是经典之一，目前在行业里也有人推荐李教授的这一方法，看起来值得一试。 这篇paper主要是提出了基于DNN网络的噪声消除的framework，并且给出了测试结果，当然，从测试结果看，该方法还是优于现有的其它方法的。   图1:基于DNN的消噪算法框架        该算法主要包括训练阶段和增强
语音增强-频谱映射
ProgrammersFighting的博客
05-24 1582
语音增强的主要目标是从含噪语音信号中提取纯净语音信号，在自动语音识别、助听器中有着 广泛的应用。经典单通道语音增强方法有，谱减法、维纳滤波法、MMSE估计方法和子空间法，而经典单通道语音增强方法往往假设噪声平稳或变化缓慢，当时处于非平稳噪声条件下时，经典方法性能将会急剧下降。深度语音增强方法可分为两大类：1) 基于映射的语音增强方法; 2) 基于掩模的语音增强方；3）基于信号近似的语音增强方法；
comments on"An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks"(一)
Karry's Tech Blog
09-08 1723
这篇论文是由中科大语音与语言信息处理实验室写的，今年1月发表在IEEE Signal Processing Letters(Impact factor :1.67) 论文大致分为两个部分：语音增强的建模和基于TIMIT数据集的模型检验、对比 论文的创新点/突破点： ·提出了一个应用于语音增强的基于DNN的非线性回归模型； ·使用了大量的训练集（浅层神经网络的劣势）； ·通过把contex
Speech Enhancement Generation Adversarial Network
小草莓的博客
09-11 2694
GAN应用于语音增强
1.An Experimental Study of Speech Emotion Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks
独孤东方朔的博客
04-02 380
文章目录前言一、文章内容介绍二、文章总结 前言 原文连接-2015 一、文章内容介绍 文章提出了一种使用卷积神经网络来进行端到端的语音感情特征提取模型 文章使用的原始的频谱特征使用PCA进行特征提纯后作为原始的输入数据，文章认为使用MFCC等较高级的特征会导致一些感情信息的丢失。 模型结构如下： 实验结果 二、文章总结 文章创新点：端到端模型，CNN提取特征 模型优势： 端到端模型简化模型的训练过程 直接用CNN提取全局特征 模型劣势： 效果40% 只用CNN进行全局特征的提取没有考虑
语音增强算法研究系列笔记 - 语音噪声分类及特点
weixin_44985601的博客
09-27 5138
语音增强算法研究系列笔记 - 语音噪声分类及特点噪声特征及分类加性噪声白噪声粉红噪声工厂噪声乘性噪声周期噪声脉冲噪声缓变噪声平稳噪声全频带噪声窄带噪声其他噪声 噪声特征及分类 噪声是指一切干扰正常信号特征的信号，即信号中不需要的特征； 根据噪声对语音频谱干扰方式1的不同，可以将噪声分为加性噪声和乘性噪声； 加性噪声 加性噪声是指当噪声对语音的干扰表现为两者信号在时域进行相加； 而显然噪声和语音在频域中也为相加关系 实际环境中背景噪声可以看成加性噪声，如风扇的声音、汽车引擎声、周围人说话声等；加性噪声是对背景
语音增强算法的FPGA实现.pdf
07-13
在深入探讨“语音增强算法的FPGA实现”这一主题之前，让我们先概述文章中的关键概念和知识点。 首先，文章开篇介绍了语音增强技术的重要性。语音增强是语音信号处理的一个核心议题，它融合了声学和数字信号处理等多...
关于语音增强的一点小笔记
gucheng886的专栏
01-16 1396
1、什么是白噪声、有色噪声? 白噪声：功率谱密度在整个频带上是均匀分布的。 有色噪声：除了白噪声以外的噪声 粉红噪声：1/f噪声，功率谱密度随频率的升高而减少 2、噪声分类？ 噪声分为加性噪声和非加性噪声，一般非加性噪声可以转换为加性噪声。加性噪声包括：周期性噪声、脉冲噪声、宽带噪声、同频带语音干扰。非加性噪声包括传输噪声。 周期性噪声：主要是发动机发出的周期性振动导致，在频谱上呈现离散谱线，这些窄带频谱如果固定不变就用固定滤波器，如何频谱会发生变化就用自适应滤波器 脉冲噪声：主要是放电造成
语音增强 理论与实践 pdf_初中英语语音教学策略研究 （结题报告）
weixin_39819152的博客
12-14 1278
初中英语语音教学策略研究【摘要】语音教学作为外语教学的重要组成部分，受到越来越多的重视。初中基础语音教学也是新课程标准中极为重视的一块。在教学过程中，笔者发现班级学生的语音掌握不理想，因此对班级学生进行了语音测试。为探索如何进行语音教学，笔者就音标教学，字母组合教学，音节教学，句群教学四个语音方向搜集了教学案例，进行了策略研究，并制定了语音教学的措施。实施分为三个阶段进行。完成后对学生的语音状况进...
语音增强算法研究系列笔记 - 语音信号加窗分帧处理
weixin_44985601的博客
09-30 2609
语音增强算法研究系列笔记 - 语音信号加窗分帧处理为什么需要加窗分帧处理帧长的选择语音帧加窗窗函数的选取窗函数形状的选择窗函数宽度的选择帧移参考链接 为什么需要加窗分帧处理 语音信号属于一种非平稳时变信号，其产生过程与发声器官地运动紧密相关，而发声器官地状态速率相对声音振动地速率来说慢很多，因此语音信号可以视为短时平稳信号，因此，对其进行加窗分帧可将语音信号视为一个平稳信号，更便于进行分析 帧长的选择 对于语音信号来说，帧长需要满足两个条件： 从宏观上讲，它必须足够短以保证帧内信号是平稳地，而语音信号地产生
开发python语音匹配度_基于深度学习的语音增强使用keras python
weixin_39536630的博客
12-10 354
deep_learning_for_speech_enhancement_keras_pythondeep learning based speech enhancement using keras pythonAuthors: YONG XU & QIUQIANG KONGGoal:Make the GPU-C++ code project convert to python code ...
python爱心代码_语音增强论文及相关代码整理
weixin_39850699的博客
10-27 658
在很多年前，语音增强的主要方法还是一些传统的方法，例如基于模型的，基于滤波器的等等，这些传统的方法大多数都被前辈大佬们研究透了，也已经很成熟了，也是目前工业上用于前端去噪的常用方法，经典的webrtc中的降噪目前使用的就是基于维纳滤波的降噪算法，有兴趣的可以拿来webrtc语音处理的c代码一下，最近看了一下，脑瓜子嗡嗡的。自从深度神经网络在计算机视觉领域取得了巨大成就以后，语音增强领域的大佬们也都...
基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
08-11
基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
ctkqiang-WangZhongZhi-62936-1753627160067.zip
08-11
点sun小白ctkqiang_WangZhongZhi_62936_1753627160067.zip
LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
08-11
如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
最新发布
08-11
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
音频笔记语音转换技术概述
在数字化时代，语音转换器作为一种将语音信号转化为文字文档的工具，在信息记录、整理和分析方面发挥着越来越重要的...尽管存在一些技术挑战，随着技术的不断进步，语音转换器的准确性和实用性将会得到进一步的增强。
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