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NOISE-92数据集是一个用于评估噪声图像处理算法的集合。

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简介：
该NOISE-92噪声数据集，专门为语音信号处理领域而设计，旨在提供一个可靠的资源。

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  • Noise-92噪声数据库(Matlab)
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    Noise-92噪声数据库是一款基于Matlab开发的应用工具，用于存储和分析各种环境噪声数据，为声学研究与工程应用提供支持。 噪音数据包括由英国荷兰Perception-TNO研究所的语音研究单位（SRU）在项目编号2589-SAM（1990年2月）下在现场测量的不同噪声数据。以下列出的所有文件参数均为：持续时间，235秒；采样率，19.98KHz；模数转换器(A/D)，16位；抗混叠滤波器，有预加重处理。 具体包括： - 白噪声(White Noise) - White.mat - 粉红噪声(Pink Noise) - Pink.mat - 食堂嘈杂人声(Speech Babble) - Babble.mat - 工厂车间噪音1(Factory Floor Noise 1) - Factory1.mat - 工厂车间噪声2(Factory Floor Noise 2) - Factory2.mat - 驾驶舱噪音1(Cockpit Noise 1) - Buccaneer1.mat - 驾驶舱噪音2(Cockpit Noise 2) - Buccaneer2.mat - 驾驶舱噪音3(Cockpit Noise 3) - f16.mat - 高频信道噪声(HF Channel Noise) - hfchannel.mat
     
  • NOISE-92 数据集
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    NOISE-92数据集是一个包含大量音频样本的数据集合，专为研究和开发降噪算法而设计。该数据集提供了各种背景噪声条件下的录音片段，旨在帮助研究人员评估不同降噪技术的效果。 NOISE-92噪声数据集用于语音信号处理。
     
  • noise-estimation.rar_噪声估计_估计噪声_matlab图像噪声方差估算
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    本资源为噪声估计工具包，适用于MATLAB环境。包含用于评估和处理图像中噪声的代码及算法，尤其针对噪声方差的估算提供详尽解决方案。 几种经典的图像噪声方差估计方法在相关论文中有详细描述，并且可以找到相应的源代码实现。
     
  • NoiseX-92 噪音数据集
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    NoiseX-92是一款专为研究和测试设计的噪音数据集，包含了广泛类型的噪声样本，旨在帮助开发者提高音频处理技术中的降噪效果。 很多人都在寻找用MATLAB进行语音处理的噪音库，我这里上传一个相关的资源。
     
  • 基于Gibbs算法的噪声图像处理
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    本研究提出了一种基于Gibbs算法的创新方法，专门用于改善受噪声污染的图像的质量。通过优化算法参数，有效增强了图像细节并减少了杂讯干扰，为图像处理领域提供了新的解决方案。 通过对原始图像进行加噪处理，并使用Gibbs算法来处理这些噪声，可以通过调整相关参数观察去噪后的图像质量。
     
  • 图像处理与去噪评价指标_图像质量评估_图像去噪标准_图像处理评价_图像去噪效果评估
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    本研究探讨了图像处理中的去噪技术及其评价方法，涵盖了多种图像质量评估和去噪效果的标准。旨在提供一个全面的框架来衡量图像处理的效果与性能。 对图像处理进行客观评价需要一系列指标，例如在去噪处理后需要用这些指标来评估去噪效果。
     
  • NoiseX-92噪声库与100种环境声音集合
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    NoiseX-92噪声库包含超过100种精心录制的环境声音，为音频制作人和声效设计师提供全面的声音资源，适用于各类创意项目。 NoiseX-92噪声库包含100种环境声音，可用于评估语音分离系统。这些非言语的环境声可以作为噪音使用，并以wav格式提供。内容包括： N1-N17：人群噪音 N18-N29：机器噪音 N30-N43：警报和警笛声 N44-N46：交通和汽车噪声 N47-N55：动物声音 N56-N69：水声 N70-N78：风声 N79-N82：钟声 N83-N85：咳嗽声 N86：拍手声 N87：打呼噜声 N88：咔哒声（点击） N89-N90：笑声 N91-N92：哈欠声 N93：哭泣声 N94：淋浴声音 N95：刷牙声音 N96-N97：脚步声 N98：开门声音 N99-N100：拨打电话的声音
     
  • Alpha Noise Search_冲击噪声估计_NOISE_matlab信号处理_DOA估算_阵列_
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    本项目聚焦于基于Matlab平台的DOA（来波方向）估计技术研究，运用了阵列信号处理和冲击噪声抑制算法。通过优化NOISE参数，提高Alpha Noise Search模型在复杂环境下的性能。 多路Alpha噪声生成用于由多个传感器组成的阵列信号处理，程序简洁且经过对比测试后发现其噪声性能更佳。
     
  • 快速噪声评估在图像中的应用：估算灰度图像的噪声标准差 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现了一种快速估计灰度图像中噪声标准差的方法。该方法能够高效准确地评估图像噪声，便于后续处理和分析。 这是一个简单的MATLAB文件，实现了J. Immerkær在《计算机视觉与图像理解》期刊第64卷第2期（1996年9月）文章中描述的方法。该函数接收灰度图像I作为输入，并返回噪声估计值Sigma。 示例使用方法如下： ```matlab I = rgb2gray(imread(sample.jpg)); Sigma=estimate_noise(I); ``` 此方法的优点在于它包含了一个拉普拉斯运算，这一操作几乎不依赖于图像的结构特征，而仅基于图像中的噪声进行计算。
     
  • 利用trainId图像评估CityScapes数据集的IoU
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    本研究探讨了使用Cityscapes数据集中基于trainId的图像进行交并比(IoU)评估的方法，旨在优化道路场景的理解与分析。 我修改了cityscapesscripts/evaluation/vevalPixelLevelSemanticLabeling.py文件，使其能够利用符合trainId的图像评估神经网络的IoU，并且可以评估更改分辨率后的预测图像。