上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二))讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换.本篇开始讲语音降噪的核心部分,首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比. 1,初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法(QBNE,Quantile Based Noise Estimation),对应的论文为<Quantile Based Noise Estimation For Spectral Subtraction And Wien

  视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文

怎么把hh:mm:ss.45 时间格式换算成秒? 比较简单点的格式,比如hh:mm:ss是比较容易的,但是怎么样把hh:mm:ss.45,这样的格式,就是秒不是整数的时间格式换算成秒? ans:将时间变量转换为字符串,再用字符串函数提取出ss.45或直接提取出ss.    --摘自https://www.zybang.com/question/24031e2d009194feeb1b0621c549e1bb.html 怎么把hh:mm:ss转换为小数单位小时? ans:hh+mm÷60+ss÷3

据报道,Uber 仅在过去4年的时间里,业务就激增了 38 倍.Uber 首席系统架构师 Matt Ranney 在一个非常有趣和详细的访谈<可扩展的 Uber 实时市场平台>中告诉我们 Uber 软件是如何工作的. 本次访谈中没有涉及你可能感兴趣的峰时定价(Surge pricing,译注:当Uber 平台上的车辆无法满足大量需求时,将提升费率来确保乘客的用车需求).但我们了解到 Uber 的调度系统,他们如何实现地理空间索引.如何扩充系统.如何提高可用性和如何处理故障,例如在处理数据中心故

日常音视频开会中我们或多或少会遭遇这些场景:"喂喂喂,可以听到我说话吗?我听你的声音断断续续的","咦,我怎么可以听到回声?","太吵啦,我听不清楚你在说啥" 等等.这些语音质量问题影响音视频开会体验,如若是重要的会议,那足够让人 "恼羞成怒".那么如何有效的减少这些问题发生呢?本系列文章就将为大家分享阿里云视频云在保障 RTC 语音质量方面的测试经验. 作者|柯淮 审校|泰一 背景介绍 音频质量是指正常网络下的听觉质量和音频

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有

import matplotlib.pyplot as plt X=[56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,59.3604719,59.3604719,59.3604719,59.3604719,59.3604719,59.3

本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法. 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型.而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

技术屌丝也是需要学习网络基本知识的,本书用一种轻松的方式讲了最基本的网络概念和硬件.协议,看完此书,就可以学习<TCP/IP协议>,学完后从此网络再无战事了. 1.网线分为:双绞线,同轴电缆,光纤 2.CAT-5电缆两端有RJ-45接头,也叫水晶头,非屏蔽双绞线可以有效抑制磁场,减少干扰,最大长度不超过100m,分为四对:棕色,蓝色,绿色,橙色:橙色用于发送数据,绿色用于接收数据,蓝色和棕色预留,每对线白色条纹的表示正极,纯色负极.此种线的带宽10/100 Base-T(Mb/s).连接水晶头

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

原型聚类prototype-based clustering假设聚类结构能通过一组原型刻画. 常见的原型聚类有: k均值算法k-means 学习向量量化算法Learning Vector Quantization:LVQ 高斯混合聚类Mixture-of-Gaussian 一.k-means算法 1.k-means 1.1 给定样本集$D=\{X_1,X_2,...,X_N \}$,假设一个划分为$C=\{C_1,C_2,...,C_K\}$,定义该划分的平方误差为: $err=\sum_{k=

小议BBR算法 BBR全称Bottleneck Bandwidth and RTT,它是谷歌在2016年推出的全新的网络拥塞控制算法.要说明BBR算法,就不能不提TCP拥塞算法. 传统的TCP拥塞控制算法,是基于丢包反馈的协议.基于丢包反馈的协议是一种被动式的拥塞控制机制,其依据网络中的丢包事件来做网络拥塞判断.即便网络中的负载很高时,只要没有产生拥塞丢包,协议就不会主动降低自己的发送速度. TCP在发送端维护一个拥塞窗口cwnd,通过cwnd来控制发送量.采用AIMD,就是加性递增和乘性递减的

1.背景 在网络中,链路故障的发生在所难免,为了降低故障带来的影响,就需要重新路由,将数据传输到合适的链路上.当因为链路故障发生处的不同,也有不同的解决方法. AS(Autonomous System)内发生的故障如下图: 这种情况有现有的如下几种重路由方案: IPFFR(IP Fast Reroute Framework,RFC 5714) LoopFree Alternates (RFC 5286) MPLS fast reroute (RFC 4090) 等等 上述的几种重路由可以达到亚秒

前面我们介绍了 WebRTC 音频 3A 中的声学回声消除(AEC:Acoustic Echo Cancellation)的基本原理与优化方向,这一章我们接着聊另外一个 "A" -- 自动增益控制(AGC:Auto Gain Control).本文将结合实例全面解析 WebRTC AGC 的基本框架,一起探索其基本原理.模式的差异.存在的问题以及优化方向. 作者|珞神 审校|泰一 前言 自动增益控制(AGC:Auto Gain Control)是我认为链路最长,最影响音质和主观听感的音

层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法,K-Means聚类是一种分散性聚类算法,本节主要是基于数据结构的聚类算法--层次聚类和基于密度的聚类算法--DBSCAN两种算法. 1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见,这就是一种层次聚类的树结构,层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构,在这颗树中,树的底层是原始数据点,顶层是一个聚类的根节点. 创建这样一棵树的方法有自底向上和自顶向下两种方式. 下面介绍一下如何利用自底向上的方式的构造这样一棵树: 为了便于说明,假

由于良好的可扩展性,随机梯度下降(SGD)的并行实现是最近研究的热点.实现并行化SGD的关键障碍就是节点间梯度更新时的高带宽开销.因此,研究者们提出了一些启发式的梯度压缩方法,使得节点间只传输压缩后的梯度.尽管这些启发式方法在实践中很有效,但它们有时并不会收敛. 本文提出了量化SGD(Quantization SGD,QSGD),它是一类具有收敛保证且在实践中性能良好的压缩模式.QSGD允许用户平滑得权衡通信带宽和收敛时间:节点可以在每轮迭代时调整发送的比特数,代价可能是更高的方差.这种权衡是固

D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, "QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding," Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30, 2017, Accessed: Jul. 31, 2021. [Online]. Availabl

这是一个新开的每周六定期更新栏目,将本周arxiv上新出的联邦学习等感兴趣方向的文章进行总结.与之前精读文章不同,本栏目只会简要总结其研究内容.解决方法与效果.这篇作为栏目首发,可能不止本周内容(毕竟欠账太多了). 量化 A. T. Suresh, Z. Sun, J. H. Ro, and F. Yu, "Correlated quantization for distributed mean estimation and optimization," arXiv:2203.0492

A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and Beyond Author Sawsan AbdulRahman, Hanine Tout, Hakima Ould-Slimane, Azzam Mourad, Chamseddine Talhi, Mohsen Guizani Keywords AI; DL; distributed intellig

A review of applications in federated learning Authors Li Li, Yuxi Fan, Mike Tse, Kuo-Yi Lin Keywords Federated learning; Literature review; Citation analysis; Research front Abstract FL是一种协作地分散式隐私保护技术,它的目标是克服数据孤岛与数据隐私的挑战.本研究旨在回顾目前在工业工程中的应用,以指导未来的落地应