论文:Learning in the Frequency Domain, CVPR 2020 代码:https://github.com/calmevtime/DCTNet 实际的图像尺寸比较大,无法直接输入到CNN处理.因此,各类CNN模型都把图像首先下采样的224x224,然后再处理.但是,这样会引起信息损失并影响准确率.因此,阿里巴巴的研究人员提出新的方法,把RGB图像变换到DCT频率域,而不是直接下采样.该模型不需要改变现有网络结构,因此可以应用于任何CNN网络. 该方法总体思路:高分辨…

实验要求: Objective: To know how to implement correlation of 2 functions in the frequency domain and, using the fast algorithms. Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction manual: Download Figs. 4.41(a) and (b) and dupl…

https://blog.csdn.net/myjiayan/article/details/72427995 convolution in frequency domain convolution in spatial domain == multiplication in frequency domain. FFT Fast Fourier Transform smoothing and blur low and high pass filter properties of Fourier…

您好,此教程将教大家使用scipy.fft分析wav文件的波频图.Time Domain.Frequency Domain. 实际案例:声音降噪,去除高频. 结果: 波频图: Time Domain:…

今天又复习了一遍<<Digital Image Processing>>的第四章,为了加深对频域的理解,我自己用PS画了一张图.如下: 然后做FFT,得到频谱图如下: 从左到右依次表示:图像的频谱.频谱图往横轴的投影.频谱图往纵轴的投影.原图与频谱图的关系可以从两个角度来理解: 1.从横向来看,从中间的白线切一刀下来(其余部分为全零),得到一维图像是常数.根据时域和频域的对偶性,频域的图像相当于单位脉冲. 2.从纵向来看,相当于从图像纵向切一刀下来,得到的一维图像显然是单位脉冲,而…

先说明下,这里的代码流程是修改过的Speex流程,但与Speex代码差异不大,应该不影响阅读.   (1)用RemoveDCoffset函数进行去直流 (2)远端信号预加重后放入x[i+frame_size],近端信号预加重后放入input缓冲区 (3)前M-1帧的远端频域信号移位,为当前帧频域信号腾出空间 (4)用spx_fft函数进行FFT变换,变换后的系数存在X中 (5)计算当前远端信号当前帧的方差Sxx.(去直流操作后,意味着均值可以视为零) (6)当前远端时域信号移位,x[i] = x…

这里假设读者具有自适应滤波器的基础知识.Speex的AEC是以NLMS为基础,用MDF频域实现,最终推导出最优步长估计:残余回声与误差之比.最优步长等于残余回声方差与误差信号方差之比,这个结论可以记下,下面会用到的. 对于长度为N的NLMS滤波器,误差信号定义为期望信号与估计信号之差,表示如下: \[e(n) = d(n) - \hat y(n) = d(n) - \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {{{\hat w}_k}(n)x(n - k)} \] 则,滤波器的系数更…

CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: 总目录 图像处理 Deep Image Harmonization via Domain Ve…

CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者. 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源.(持续更新中,可关注了解). 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割.视觉目标跟踪.视频内容分析.人体姿态估计.模型加速.网络架构搜索(NAS).生成对抗(GAN).光学字符识别(OCR).人脸识别.三维重建等方向. 目录如下: # 总目录 # 图像处理 1. Deep Image Harmonization via Do…

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能…

论文地址:https://ieeexploreieee.fenshishang.com/abstract/document/9142362 神经网络支持的回声.混响和噪声联合多通道降噪 摘要 我们考虑同时降低回声.混响和噪声的问题.在真实场景中,这些失真源可能同时出现,减少它们意味着组合相应的失真特定滤波器.当这些过滤器互相接触时,它们必须被联合优化.我们建议使用多通道高斯建模框架对线性回声消除和去混响后的目标和剩余信号进行建模,并通过神经网络联合表示它们的频谱.我们开发了一个迭代的块坐标上升算…

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2005.09237 自适应数字滤波与循环神经网络相结合的回声消除技术 摘要 回声消除(AEC)在语音交互中起关键作用.由于明确的数学原理和适应条件的智能特性,具有不同实现类型的自适应滤波器始终用于AEC,从而提供了可观的性能.但是,结果中会存在某种残留回波,包括估计和实际之间不匹配引起的线性残留以及主要由音频设备上的非线性分量引起的非线性残留.可以通过精细的结构和方法减少线性残留,但非线性残留难以抑制.尽管已经提出了一些非线性处理…

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2104.04325 联合在线多通道声学回声消除.语音去混响和声源分离 摘要: 本文提出了一种联合声源分离算法,可同时减少声学回声.混响和干扰源.通过最大化相对于其他源的独立性,将目标语音从混合中分离出来.结果表明,分离过程可以分解为级联的子过程,分别与声学回声消除.语音去混响和源分离相关,所有这些都使用基于辅助函数的独立分量/矢量分析技术及其求解顺序来求解是可交换的.级联解决方案不仅导致较低的计算复杂度,而且比普通联合算法具有更好…

Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts This post is the first in a series I’ll be writing for Parallel Forall that aims to provide an intuitive and gentle introduction todeep learning. It covers the most important deep learning concepts and aims…

Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts Share:   Posted on November 3, 2015by Tim Dettmers 7 CommentsTagged cuDNN, Deep Learning, Deep Neural Networks, Machine Learning,Neural Networks   This post is the first in a series I’ll be writing for Paral…

Understanding Convolution in Deep Learning Convolution is probably the most important concept in deep learning right now. It was convolution and convolutional nets that catapulted deep learning to the forefront of almost any machine learning task the…

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…

Python Tools for Machine Learning Python is one of the best programming languages out there, with an extensive coverage in scientific computing: computer vision, artificial intelligence, mathematics, astronomy to name a few. Unsurprisingly, this hold…

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,…

一些学习过程中的总结的两种语言的小对比,帮助理解OO programming. Continue... 字典 序列 --> 字典 Python: def get_counts(sequence): counts = {} for x in sequence: if x in counts: counts[x] += 1 else: counts[x] = 1 # 这是是硬伤,不优于c++,这里必须如此写 return counts c++:貌似没有这个问题. #include <iostrea…

RFID读写器的工作原理 RFID的数据采集以读写器为主导,RFID读写器是一种通过无线通信,实现对标签识别和内存数据的读出和写入操作的装置. 读写器又称为阅读器或读头(Reader).查询器(Interrogator).读出装置(Reading Device). 扫描器(Scanner).通信器(Communicator).编程/编码器(Programmer)等等. 读写器工作原理 RFID读写器的基本原理是利用射频信号与空间耦合传输特性,使电子标签与阅读器的耦合元件在射频耦合通道内进行能量传…

Research Code A rational methodology for lossy compression - REWIC is a software-based implementation of a a rational system for progressive transmission which, in absence of a priori knowledge about regions of interest, choose at any truncation time…

有些国外的平台.社区.博客如果连接无法打开,那说明可能需要"科学"上网 量化交易平台 国内在线量化平台: BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习.人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器 镭矿 - 基于量化回测平台果仁网 - 回测量化平台 京东量化 - 算法交易和量化回测平台 聚宽 - 量化回测平台 优矿 - 通联量化实验室 Ricequant - 量化交易平台 况客 - 基于R语言量化回测平台 Factors - 数库多因子量化平台…

Weather Recognition plays an important role in our daily lives and many computer vision applications. However, recognizing the weather conditions from a single image remains challenging and has not been studied thoroughly. Generally, most previous wo…

这篇文章目前发表在arxiv,日期:20180309. 这是一篇针对多种综合性信息的视觉显著性检测的综述文章. 注:有些名词直接贴原文,是因为不翻译更容易理解.也不会逐字逐句都翻译,重要的肯定不会错过^_^.我们的目的是理解文章思想,而不是为了翻译而纯粹翻译.翻译得不好,敬请包涵~ 欢迎同道中人QQ交流:1505543113 abstract: 随着采集技术( acquisition technology)的发展,许多综合性信息(comprehensive information)诸如depth…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

树莓派是最近流行嵌入式平台,其自由的开源特性以及低廉的价格,吸引了来 自全球的大量极客和计算机大咖的关注.来自各大树莓派社区的幕后英雄,无私地在这个开源硬件平台上做了大量的工作,将其打造成了世界上通用性最好,也最自由的计算机学习平台之一.我本人感兴趣的学习主题是Linux操作系统和Python编程,在流连于各大树莓派社区向各位大神学习的过程中感觉获益良多.结合自己擅长的实时信号处理工作,也做了一些小小的尝试.不能说做了什么独创性工作,但愿意分享给各位后来者.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处…

为什么读此系列文章? 优化数学和计算理论帮助机器学习完成问题分类: 1)按照领域划分,比如计算机视觉,自然语言处理,统计分析预测形: 2)按照算法复杂划分,比如是否是NP-Hard问题,是否需要精确解: 3)按照方法分类,监督性学习问题,非监督性学习问题,半监督性学习模型,和有先验信息的交互学习模型: 4)按照研模型分类,比如基于代数线性表出理论.基理论的线性模型,基于决策树的树状非线性模型,基于Kernel理论的非线性模型,基于编码解码器的神经网络: 逐渐形成以数据为主轴,离线训练算法,在线推…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…