文章 2024-08-02 来自:开发者社区

【文献学习】Phase-Aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net

论文地址https://openreview.net/pdf?id=SkeRTsAcYmPytorch实现的源码 1 简介和创新点 (1)提出了Deep Complex U-Net语音增强模型,这是一种先进的U-Net结构化模型,其中包含定义明确的复数值构建基块以处理复数值频谱图。U-net的提出来源于文献《U-net: Convolutional networks for biomedic...

【文献学习】Phase-Aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
文章 2024-08-02 来自:开发者社区

【文献学习】DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement

文献地址Pytorch实现的源码 1 简介和创新点 在语音增强领域,改进CRN中的技术,设计了一种复数值操作的新网络结构,使用复数技术下的LSTM去处理上下文信息,称为深度复数卷积递归网络(DCCRN) 本文主要针对基于DL的单通道语音增强,以实现更好的感知质量和清晰度,尤其是针对低模型复杂度的实时处理。 参数复杂性只有CRN的1/6,仅有3.7M的参数 2 理论综述 (1)语音增强...

【文献学习】DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement
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【文献学习】Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction

作者提供TensorFlow复数模型源码https://github.com/MRSRL/complex-networks-release 1 简介和创新点 MRI (Magnetic resonance imaging)核磁共振图像利用复数神经网络代替实数神经网络实现核磁共振图像重建,以加快扫描时间,并确定各种有前途的复值激活函数的性能。以往的处理复数是把实数和复数分为两条通道,但是这样做...

【文献学习】Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction
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【文献学习】Exploring Deep Complex Networks for Complex Spectrogram Enhancement

文献来源: ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 1 简介和创新点 (1)简介在语音增强领域提出了复数神经网络CDNN将复数值的有噪短时傅立叶变换(STFT)映射到干净的短时傅立叶变换。提出了参数整流线性单位(PReLU)非线性的...

【文献学习】Exploring Deep Complex Networks for Complex Spectrogram Enhancement
文章 2024-08-01 来自:开发者社区

【文献学习】Deep Complex Networks

1 简介 论文和源码 1.1 创新点 提出了神经网络中复数处理的技术应用到卷积前馈神经网络和卷积LSTM网络提出了复数batch-normalization的算法,用于复数神经网络的复数权重初始化 1.2 复数的优势 复数在伸进网络中有更丰富的表示能力允许强大的噪声存储机制noise-robust复数在检索和插入关联存储器方面有优势。在音乐转录、语音频谱预测、生物学、信号处理方面有复数...

【文献学习】Deep Complex Networks

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