论文地址:面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码:没开源,鼓励大家去向作者要呀,作者是中国人,在语音增强领域 深耕多年 引用格式:Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech enhancem

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有 75% 为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要. 作者|七琦 审校|泰一 前言 在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境.瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战.与此同时伴随着数据驱动类算法的快速发展,学界 [1] 和工业界 [2,3,4] 逐渐涌现出了深

一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,

本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge第二名阿里和新加坡南阳理工大学的技术方案,该方案针对卷积循环网络对频率特征的提取高度受限于卷积编解码器(Convolutional Encoder-Decoder, CED)中卷积层有限的感受野的问题,将阿里达摩院之前的FSMN与发展自DCCRN/DCCRN的CRN with CCBAM结合.本文提出了一种频率递归卷积循环网络(frequency recurrence Convolutional Recurrent Network, FR

基于git的源代码管理模型--git flow A successful Git branching model

[摘要]本文以Linux 2.6.25 内核为例,分析了基于platform总线的驱动模型.首先介绍了Platform总线的基本概念,接着介绍了platform device和platform driver的定义和加载过程,分析了其与基类device 和driver的派生关系及在此过程中面向对象的设计思想.最后以ARM S3C2440中I2C控制器为例介绍了基于platform总线的驱动开发流程. [关键字]platform_bus, platform_device, resource , pl

基于MATLAB搭建的DDS模型 说明: 累加器输出ufix_16_6数据,通过cast切除小数部分,在累加的过程中,带小数进行运算最后对结果进行处理,这样提高了计算精度. 关于ROM的使用: 直接设置ROM的深度和初始化向量. 设置输出数据的格式 输出波形 正弦波 ROM addr 波形图

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,

两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli

7. 基于自定义协议的多线程模型 (1)服务端编程 ①主线程负责调用accept与客户端连接 ②当接受客户端连接后,创建子线程来服务客户端,以处理多客户端的并发访问. ③服务端接到的客户端信息后,回显给客户端 (2)客户端编程 ①从键盘输入信息,并发送给服务端 ②接收来自服务端的信息 //msg.h与前一节相同 #ifndef __MSG_H__ #define __MSG_H__ #include <sys/types.h> //求结构体中成员变量的偏移地址 #define OFFSET(T

5. 自定义协议编程 (1)自定义协议:MSG //自定义的协议(TLV:Type length Value) typedef struct{ //协议头部 ];//TLV中的T unsigned int checkNum; //校验码 unsigned int cbSizeContent; //协议体的长度 //协议体部 ]; //数据 }MSG; (2)自定义读写函数 ①extern int write_msg(int sockfd, char* buff, size_t len); //发

1.线程的同步机制(重点)1.1 基本概念 当多个线程同时访问同一种共享资源时可能会造成数据的覆盖和不一致等问题,此时就需要对线程之间进行协调和通信,该方式就叫线程的同步机制. 如: 2003年左右 银行卡业务 存折 对应同一个账户 1.2 解决方案 由程序结果可知:当两个线程同时进行取款操作时,会导致最终的账户余额不正确. 引发原因:线程一还没有完成取款操作时,线程二就已经开始执行. 解决方案:等线程一执行完毕取款后再执行线程二,将线程的并发操作修改为串行操作即可 带来问题:多线程串行执行会造

1.基于tcp协议的编程模型(重中之重)1.1 编程模型服务器: (1)创建ServerSocket类型的对象,并提供端口号: (2)等待客户端的连接请求,调用accept()方法: (3)使用输入输出流进行通信: (4)关闭Socket并释放有关的资源: 客户端: (1)创建Socket类型的对象,并提供服务器的IP地址和端口号: (2)使用输入输出流进行通信: (3)关闭Socket并释放有关的资源: 1.2 相关类和方法的解析(1)ServerSocket类 java.net.Server

1.网络编程的常识 目前主流的网络通讯软件有:微信.QQ.YY.陌陌.探探.飞信.阿里旺旺.... 在吗? 1.1 七层网络模型(熟悉) 为了保证数据传递的可靠安全等等,ISO(国际标准委员会组织)将数据的传递从逻辑上划分为以下七层: 应用层.表示层.会话层.传输层.网络层.数据链路层.物理层. 在发送数据之前要按照上述七层协议从上到下一层一层进行加包处理,再发送出去; 在接收数据之后要按照上述七层协议从下到上一层一层进行拆包处理,再解析出来: 1.2 常用的协议(熟悉) http协议 - 超文

目录 基于Spark的GBDT + LR模型实现 数据预处理部分 GBDT模型部分(省略调参部分) GBDT与LR混合部分 基于Spark的GBDT + LR模型实现 测试数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/ 该模型利用Spark mllib的GradientBoostedTrees作为GBDT部分,因为ml模块的GBTClassifier对所生成的模型做了相当严密的封装,导致难以获取某些类或方法.

1.简介 Entity Framework Core可通过数据库提供给应用程序的插件访问许多不同的数据库.我们可以通过使用Entity Framework Core构建执行基本数据访问的ASP.NET Core MVC应用程序,对现有数据库进行反向工程以便创建Entity Framework模型. 2.创建数据库 我们可以通过Visual Studio创建一个数据库再进行演示,步骤如下:●打开Visual Studio开发工具●“工具”>“连接到数据库”●选择“Microsoft SQL Ser

基于ifc数据的bim模型吊装模拟-1 IfcWallStandardCase    IfcColumn

很多时候,我们需要程序在执行某个操作完成时,我们能够知道,以便进行下一步操作. 但是在使用原生线程或者线程池进行异步编程,没有一个内建的机制让你知道操作什么时候完成,为了克服这些限制,基于委托的异步编程模型应运而生. 通过定义回调函数能够实现异步编程,委托是一个工具,类似语c++的函数指针,当我们在使用委托时.可以传入一个符合其定义的方法.从编译器的层面看,定义一个委托,相当于定义了一个类,该类拥有一个委托链,还有三个方法,Invoke用于同步调用,而BeginInvoke和EndInvoke则

谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈