转自:http://emuch.net/t.php?tid=6226942 前段时间比较幸运地中了一篇spl,把自己浅薄的经验写出来,直接从自己博客上转过来,分享给大家,望抛砖引玉吧~~~ 从投稿到录用经过近三个月最终论文成功接收,博士期间第一篇SCI,前面的辛苦与努力总算得到回报. 认真总结,希望对有心投此期刊的童鞋有所帮助,也当做自己的经验,以后备用. 期刊整体情况IEEE signal processing letters (以下简称SPL)在信号处理领域影响力还是很不错的,与IEEE T…

感悟 看完图卷积一代.二代,深感图卷积的强大,刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵( $L=D-W$),主要是其背后的物理意义.通过借鉴前辈们的论文.博客.评论逐渐对图卷积有了一定的了解,作为一个刚上研的博士生,深感得对图神经网络进行一个系统的学习. 本篇论文得感谢论文 David I Shuman 作者及博主:纯牛奶爱酸牛奶 Paper Information Authors:D. Shuman, S. Narang, P. Frossard, Antonio Ortega,…

英文投稿的一点经验[转载] From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了很多难听的话,说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求:2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分,特别…

诚心给大家推荐一本讲信号处理的好书<Digital Signal Processing - A Practical Guide for Engineers and Scientists>[美]Steven W.Smith,中文版叫<实用数字信号处理-从原理到应用>张瑞峰译,人民邮电出版社. 这本书最大的特点是"多图多字少公式",把数字信号处理(主要是滤波器)的原理和特性讲得很透彻很生动,平实易懂,很少推公式,插图和代码占了这本书的一半.真心想弄懂信号滤波器(包括…

A New Method for Mutual Coupling Correction of Array Output Signal 一种阵列输出信号互耦校正的新方法 Research of Robust Auto-Associative Neural Network and its application for Gas Turbine Blade Fault Diagnosis鲁棒性自适应神经网络和它在瓦斯涡轮浆片错误诊断中的应用的研究 Study of the ultrasonic thr…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

PDF版资料下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1hrKntkw 密码:f2y9…

作者:桂. 时间:2017-05-24  08:44:53 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 这一章主要是数字信号处理的知识点,之前有总结过一些,感兴趣可以点击链接看一看. 1.傅里叶变换(FT-DTFT-DFT) 2.信号常用频域变换 3.几种常见卷积实现的对比 4.短时傅里叶变换(STFT)以及语谱图 5.short-time synthesis of speech,讲的是语音经过STFT等操作之后,…

Maybe you were asking if there is some kind of design tool allowing to convert an IIR filter into an FIR filter automatically. There is no such a program. IIRs and FIRs have fundamentally different characteristics. If you are just interested in desig…

1.声音的三个主要的主观属性(即音量.音调.音色).音色(Timbre)是指不同的声音的频率表现在波形方面总是有与众不同的特性,音色的不同取决于不同的泛音.频率的高低决定声音的音调,振幅的大小决定声音的响度,音色区分不同的发声材料物体. 2.Chirp信号:线性调频信号,是指频率随时间而线性改变(增加或减少)的信号.线性调频的瞬时频率f(t)呈线性变化:f(t)=f0+kt,其中f0表示时间等于零时的频率,k表示频率改变的速率,当k>0时,频率递增,k<0则递减.主要应用:常见的包括声纳.雷达…

适合于图像处理方向的SCI期刊杂志列表[转]   表1. 适合于图像处理方向的SCI期刊杂志列表 ISSN 期刊名 出版周期 1057-7149 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING Monthly 1070-9908 IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS Monthly 1053-587X IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING Monthly 0895-6111 COMPUTERIZED ME…

ChanLee_1整理的计算机视觉领域稍微容易中的期刊 模式识别,计算机视觉领域,期刊 (1)pattern recognition letters, 从投稿到发表,一年半时间 (2)Pattern recognition 不好中,时间长 (3)IEICE Transactions on Information and Systems, 作者中有一个必须是会员.收费高,审稿快.影响因子0.4 (4)International Journal of Pattern Recognition and …

原帖地址: http://blog.sciencenet.cn/blog-370458-750306.html 关于计算机视觉和模式识别领域的期刊并不是很多,下面我收集了一些该领域的代表性期刊,并介绍了他们的影响因子以及投稿难度和审稿周期.希望对大家有帮助吧,后期大家还有发现的可以留言,补充哦. 首先介绍计算机视觉领域的4个顶级代表性期刊吧. (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE模式分析与机…

论文地址:MetricGAN+:用于语音增强的 MetricGAN 的改进版本 论文代码:https://github.com/JasonSWFu/MetricGAN 引用格式:Fu S W, Yu C, Hsieh T A, et al. MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:2104.03538, 2021. 摘要 用于训练语音增强模型的代价函数…

论文地址:DCCRN:用于相位感知语音增强的深度复杂卷积循环网络 论文代码:https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent-1 引用:Hu Y,Liu Y,Lv S,et al. DCCRN: Deep complex convolution recurrent network for phase-aware speech enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:…

差分进化算法 (Differential Evolution)   Differential Evolution(DE)是由Storn等人于1995年提出的,和其它演化算法一样,DE是一种模拟生物进化的随机模型,通过反复迭代,使得那些适应环境的个体被保存了下来.但相比于进化算法,DE保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码.基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,降低了遗传操作的复杂性.同时,DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况,以调整其搜索策略,具有较强的全局收敛能力和鲁棒…

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接…

本文来自<ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition>,时间线为2018年1月.是洞见的作品,一作目前在英国帝国理工大学读博. CNN近些年在人脸识别上效果显著,为了增强softmax loss的辨识性特征学习能力,Sphereface提出的multiplicative angular margin,参考文献[43,44]提出的additive cosine margin等分别通过将角度边际和余弦边际整合到lo…

本文来自<MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices>,时间线为2018年11月.是作者分别来自CMU和uark学校. 0 引言 随着DCNN的普及,在目标检测,目标分割等领域都有不小的进步,然而其较高准确度背后却是大量的参数和计算量.如AlexNet需要61百万参数量,VGG16需要138百万参数量,Resnet-50需要25百万参数量.Densenet190(k=40)需要40百万参数量.…

Kalman Filter Cons: Kalman filtering is inadequate because it is based on the unimodal Gaussian distribution assumption, and it can't represent simultaneous alternative hypotheses. It works relatively poorly in clutter which causes the density to be…

一:An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition(2018 InterSpeech) (1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的…

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕,旷视科技有多篇论文被此大会接收.在这篇论文中,旷视科技提出的一种通过学习局部单应变换实现人脸校正的全新方法——GridFace. 论文名称:<GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations> 论文链接:https://…

参考:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html一.基本情况         (一)基本方法          Fast  Non-Local  MeansDenoising (FNLMD),论文为                 Mahmoudi, Mona, and Guillermo Sapiro. "Fast image and video denoising via nonlocal means of similar neighborh…

转载 https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/recognition.html#facenet Classification / Recognition Published: 09 Oct 2015 Category: deep_learning Jump to... Papers Multi-object Recognition Multi-Label Classification Face Recognition Deep…

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com 主页:http://www.comicer.com/stronghorse/ 发布:2017.07.23 教程二十:用“文件比较”看有损.无损 在前两篇教程中,扯了一大堆JPG文件的有损压缩,平时在网上也经常看到一些人整天把有损.无损挂在嘴边,但具体是否真的无损?有损又损了多少.损在哪里?讲得清的人就真心不多了.CEP从v4.13开始提供“文件比较”功能,可用于定量比较有损.无损. 按照CEP的使用说明,“文件比较”功能提供两…

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,取得了良好的效果.而不是使用标准的手工制作的功能,后一种CNNs从波形中学习低电平的语音表示,潜在地允许网络更好地捕获重要的窄带扬声器特性,如音高和共振峰.合理设计神经网络是实现这一目标的关键. 本文提出…

论文地址:深度学习用于噪音和双语场景下的回声消除 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14210359.html 摘要 传统的声学回声消除(AEC)通过使用自适应算法识别声学脉冲响应来工作. 我们将AEC公式化为有监督的语音分离问题,该问题将说话人信号和近端信号分开,以便仅将后者传输到远端. 训练双向长短时记忆的递归神经网络(BLSTM)对从近端和远端混合信号中提取的特征进行估计.然后应用BLSTM估计的理想比率掩模来分离和抑制远端信号,从而去除回波…

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…

论文地址:基于神经网络的实时语音增强的加权语音失真损失 论文代码:https://github.com/GuillaumeVW/NSNet 引用:Xia Y, Braun S, Reddy C K A, et al. Weighted speech distortion losses for neural-network-based real-time speech enhancement[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on…