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…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.05320 博客原作者Missouter,博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. 解读了一下这篇论文github上关于T-GCN的代码,主要分为main文件与TGCN文件两部分,后续有空将会更新其他部分作为baseline代码的解读(鸽). 1.main.py # -*- coding: utf-8 -*- import pickle as pkl import tensorflow…

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…

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:…

创新点: 1.在GCN(global convolutional network)基础上,把他的backbone替换成更多层的,使其适应中分辨率影像,resnet50,101,152 2.利用 channel attention 来挑选出最具有识别力的特征 3.迁移学习来解决数据稀缺的问题,用了不同分辨率训练好的数据 目标数据集: landsat-8 和 ISPRS Vaihingen Challenge Dataset 语义分割现代技术: 1.global context(全局上下文信息):如…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.05320 最近发现博客好像会被CSDN和一些奇怪的野鸡网站爬下来?看见有人跟爬虫机器人单方面讨论问题我也蛮无奈的.总之原作者Missouter,博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. 整理.精炼了一下这篇论文的思路. Abstract: 交通预测的难点在于交通拓扑网络复杂的结构与随时间动态发生的交通变化:为了提取交通网的空间与时间特征,文章提出了一种时间性的图卷积网络模型,结合了门…

面向领域特定目标的对话系统通常需要建模三种类型的输入,即(i)与领域相关的知识库,(ii)对话的历史(即话语序列)和(iii)需要生成响应的当前话语. 在对这些输入进行建模时,当前最先进的模型(如Mem2Seq)通常会忽略知识图和对话上下文中的句子中固有的丰富结构. 受最近结构感知图卷积成功的启发针对各种NLP任务,如机器翻译.语义角色标记和文档日期,我们提出了一种增强记忆的GCN用于面向目标的对话. 我们的模型利用(i)知识库中的实体关系图和(ii)与话语相关联的依赖图来计算词汇和实体的更丰富…

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…

R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6   论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks  代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…

论文地址:TCNN:时域卷积神经网络用于实时语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/TCNN(非官方复现) 引用格式:Pandey A, Wang D L. TCNN: Temporal convolutional neural network for real-time speech enhancement in the time domain[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Ac…