语音去噪的Wavenet[11]是另一个直接在时域操作的架构,它的灵感来自于[17]。它有一个非因果的条件输入和一个平行的样本输出,用于每个预测,并且是基于重复应用扩张卷积,以指数级增长的扩张因子来考虑上下文信息。 3、Wave-U-Net for Speech Enhancement [12]的Wave-U-Net架构将上述两种架构的元素与U-Net相结合。
Demucs前篇1:Wave-U-Net 技术标签:论文神经网络 查看原文 Bellman-Ford算法 边到达终点u的最短路径长度; 算法的最终目的是计算出dist n-1[u],为源点v到顶点u的最短路径长度。 ü采用递推方式计算 distk[u]。 v设已经求出 distk-1...][u],计算min{ distk-1[j] + Edge[j][u] } ,可得从源点v...
本文提出了一种端到端的深度学习方法--SEWUNet(Speech Enhancementthrough Wave-U-Net),利用全卷积神经网络来解决语音音频去噪的问题,并在此基础上提出了一种基于全卷积神经网络的端到端深度学习算法SEWUNet(Speech Enhancementthrough Wave-U-Net)。也就是说,我们试图增强语音信号,使其更适合ASR及后续系统。在实践中...
1) 语音去噪:对于语音去噪任务,我们采用了文献[50]中的五个评价指标:CSIG(信号失真)、CBAK(背景干扰)、COVL(综合质量)、PESQ(反映语音质量)和SSNR(分段信噪比)。表I列出了结果。与Wiener滤波、SEGAN、使用相同L1损耗的两个知名SE模型(即WaveNET和Wave-U-Net)、使用LPS特征作为输入的LPS-SRU以及结合CNN和BLSTM的...
u 为 变换核 K t u = 1- cotO 2 \ K e 1 2 u 2 cotG-utcscG+ 1 2 t 2 cotG G#nK S 1-u G=2nK S t+u G= 2n+1 f L K 7 在已知信号的调频率 H 1 H 2 的情况下根据分数 阶傅立叶变换 FRFT 的性质可以得到旋转角 G1 =-arccot H 1 G2 =-arccot H 2 =-G1 由 ...
书第20 卷 第 5 期 2005 年 10 月 电 波 科 学 学 报 CHINESEJoURNALoFRADIoSCIENCE Vol.20 No.5 October 2005 594 文章编号 1005-0388 ( 2005 > 05-0594-04 对称三角线性调频连续波信号的 检测与参数估计 袁伟明 王 敏 吴顺君 (西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 yuanWeim2000@yahoo 陕西西安...