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:凌逆战 摘要 大规模的移动通信系统往往包含传统的通信传输信道,存在窄带瓶颈,从而产生具有电话质量的音频.在高质量的解码器存在的情况下,由于网络的规模和异构性,用现代高质量的音频解码器来传输高采样率的音频在…

题名:一种用于语音带宽扩展的深度神经网络方法 作者:Kehuang Li:Chin-Hui Lee 2015年出来的 摘要 本文提出了一种基于深度神经网络(DNN)的语音带宽扩展(BWE)方法.利用对数谱功率作为输入输出特征进行所需的非线性变换,训练神经网络来实现这种高维映射函数.在10小时的大型测试集上对该方法进行评估时,我们发现与传统的基于高斯混合模型(GMMs)的BWE相比,DNN扩展语音信号在信噪比和对数谱失真方面具有很好的客观质量度量.在假定相位信息已知的情况下,主观听力测试对DNN扩…

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潜在表示学习 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 摘要 当宽带设备与窄带设备或基础设施一起使用时,人工带宽扩展(ABE…

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.html 摘要 为了提高宽带设备从窄带设备或基础设施接收语音信号的质量,开发了人工带宽扩展(ABE)算法.以动态特征或从邻近帧捕获的explicit memory(显式内存)的形式利用上下文信息,在A…

论文地址:基于DNN的语音带宽扩展及其在窄带语音自动识别中加入高频缺失特征的应用 论文代码:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12361112.html 摘要 我们提出了一些增强技术来提高从窄带到宽带扩频(BWE)中的语音质量,解决了三个在实际应用中可能非常关键的问题,即:(1)窄带频谱和估计的高频频谱之间的不连续性,(2) 测试和训练话语之间的能量不匹配,(3)扩大了域外语音信号的带宽.通过带宽扩展语音中高频特征缺…

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

论文题目: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频域的回归问题,取得了令人满意的结果.在本文中,我们提出了一种新的模型体系结构——时频网络(TFNet,Time-Frequency Network),这是一种在时域和频域同时进行监控的深度神经网络.…

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…

转自X窗口系统的协议和架构 在电脑中,X窗口系统(常称作 X11.X)是一种以位图显示的网络透明化窗口系统.本条目详述 X11 的协议及其技术架构. X C/S模型和网络透明性 X 基于C/S模型.运作在电脑上的X 服务器程序以图形显示,并以各种客户端程序进行通信.X 服务器接受图形输出(窗口画面)方面的请求,并回传使用者的输入(键盘.鼠标). 在 X窗口系统 中,服务器可以在使用者的电脑上运行,而在其他的机器上运行客户端.也可以反过来,客户端在使用者的电脑上运行,而服务端在远程电脑上运行.X窗…

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量的语音,关于宽带频谱包络的信息取自预先训练的码本.在码本搜索算法中,采用了一种基于隐马尔可夫模型的统计方法,该方法考虑了带限语音的不同特征,使均方误差准则最小化.新算法只需要一个宽带码本,本质上保证…

论文地址:一种低复杂度实时增强全频带语音的感知激励方法 论文代码 引用格式:A Perceptually Motivated Approach for Low-complexity, Real-time Enhancement of Fullband Speech 摘要 近几年来,基于深度学习的语音增强方法大大超过了传统的基于谱减法和谱估计的语音增强方法.许多新技术直接在短时傅立叶变换(STFT)域中操作,导致了很高的计算复杂度.在这项工作中,我们提出了PercepNet,这是一种高效的方法,它…

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…

1. Introduction The Saga of Ryzom is a persistent massively-multiplayer online game (MMORPG) released in September 2004 throughout Europe and North America, localised in 3 languages so far. It has been developed by Nevrax since 2000, and was taken ov…

导读 Google 的 DeepMind 研究实验室昨天公布了其在计算机语音合成领域的最新成果——WaveNet.该语音合成系统能够模仿人类的声音,生成的原始音频质量优于目前的文本转语音系统(text to speech,简称 TTS). DeepMind 宣称,通过人耳测试,该技术使得模拟生成的语音与人类声音之间的差异缩小了一半.当然,这种测试不可避免地存在主观性.WaveNet 目前还没有被应用到谷歌的任何产品中,而且该系统需要强大的计算能力,近期也无法应用到真实世界场景. 让人类跟机器自由…

Cloud Text-to-Speech 中使用了WaveNet,用于TTS,页面上有Demo.目前是BETA版 使用方法 注册及认证参考:Quickstart: Text-to-Speech 安装google clould 的python库 安装 Google Cloud Text-to-Speech API Python 依赖(Dependencies),参见github说明 ----其中包括了,安装pip install google-cloud-texttospeech==0.1.0 为…

Speech and Natural Language Processing obtain from this link: https://github.com/edobashira/speech-language-processing A curated list of speech and natural language processing resources. Other lists can be found in this list. If you want to contribut…

[Docs] [txt|pdf] [Tracker] [WG] [Email] [Diff1] [Diff2] [Nits] Versions: (draft-spittka-payload-rtp-opus) 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 RFC 7587 Network Working Group J. Spittka Internet-Draft Intended status: Standards Track K. Vos Expires: Ja…

Protecting computer systems from attacks that attempt to change USB topology and for ensuring that the system's information regarding USB topology is accurate is disclosed. A software model is defined that, together with secure USB hardware, provides…

官方博客 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio paper地址:paper Abstract WaveNet是probabilistic and autoregressive的生成,对每个预测的audio sample的分布都基于前面的前面的sample分布.在TTS的应用中,能达到state_of_art的效果,听觉感受上优于parametric and concatenative的系统.同时系统还可以生成音乐,作为discriminative m…

从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T 谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人分类 雷锋网 AI 科技评论按:从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿.近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中,在模型性能上取得了重大的突破. 对于自动理解人类音频的任务来说,识别「谁说了什么」(或称「说话人分类」)是一个关键的步骤.例如,在一段医生和患者的对话中,医生问:「你按时服用心脏病…

1.Spectral extension简介 Spectral extension是通过低频的transform coefficients合成高频transform coefficients的过程. spectral extension的实现与channel coupling类似,但是由于只需要transmit一些用于合成高频transform coefficients的metadat,因此比coupling更能减少datarate. 而且spectral extension能用于mono si…

我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt…

论文作者:Xiang Hao, Xiangdong Su, Radu Horaud, and Xiaofei Li 翻译作者:凌逆战 论文地址:Fullsubnet:实时单通道语音增强的全频带和子频带融合模型 代码:https://github.com/haoxiangsnr/FullSubNet 摘要 本文提出了一种用于单通道实时语音增强的全频带和子频带融合模型FullSubNet.全频带和子频带是指分别输入全频带和子频带噪声频谱特征,输出全频带和子频带语音目标的模型.子带模型独立处理每个频率…

论文地址:DeepFilterNet:基于深度滤波的全频带音频低复杂度语音增强框架 论文代码:https://github.com/ Rikorose/DeepFilterNet 引用:Schröter H, Rosenkranz T, Maier A. DeepFilterNet: A Low Complexity Speech Enhancement Framework for Full-Band Audio based on Deep Filtering[J]. arXiv preprin…

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…

论文地址:单耳语音增强的时频注意 引用格式:Zhang Q, Song Q, Ni Z, et al. Time-Frequency Attention for Monaural Speech Enhancement[C]//ICASSP 2022-2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2022: 7852-7856. 摘要 大多数语音增强研究通常…

摘要 : 本章节介绍NetExt常用的命令. 并且对SOS进行一些对比. NetExt的帮助 要想玩好NetExt, 入门就得看帮助. 看NetExt的帮助可以调用!whelp 命令. 这样hi列举出NetExt所支持的所有命令. 0:000> !netext.whelp netext version 2.0.0.5000 Feb 9 2015 License and usage can be seen here: !whelp license Check Latest version: !wu…

摘要 : 在使用WINDBG做debugging的时候,需要一个好的工具帮助进行数据分析. 最常见的extension包括SOS, PSSCOR.  NetExt则是另外一种提供了丰富命令功能的debugging extension. NetExt主要用于Managed Code的分析功能, 对ASP.NET, WCF, WIF有良好的支持, 并且提供了很多常用的分析命令. 它涵盖了SOS以及PSSCOR的绝大部分命令, 并且提供了更为强大的数据挖掘的功能. 在这个系列里面, 我将一一介绍这个功…

原文地址:http://blog.codefx.org/design/architecture/junit-5-extension-model/ 原文日期:11, Apr, 2016 译文首发:Linesh 的博客:「译」JUnit 5 系列:扩展模型(Extension Model) 我的 Github:http://github.com/linesh-simplicity 概述 环境搭建 基础入门 架构体系 扩展模型(Extension Model) 条件断言 注入 动态测试 ... (如果…

最近在写一个网页的时候,需要用到PHPmailer来发送邮件,按照官网上给出的demo写出一个例子,却报错Extension missing: openssl 最后发现需要修改php.ini中的配置: 将其中的 extension=php_openssl.dll 打开即可. demo代码添加如下: <?php require 'PHPMailerAutoload.php'; $mail = new PHPMailer; //$mail->SMTPDebug = 3; // Enable ver…