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BP神经网络用于消除语音中的高频噪声。

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简介:
通过 MATLAB 编程实现的一个循环神经网络(BP神经网络)程序,旨在有效地消除语音信号中的高频噪声。该程序的核心在于利用 BP 神经网络模型,对语音数据进行处理,从而显著降低高频噪声的影响,提升语音质量。

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客服
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  • BP方法
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    本研究提出了一种基于BP(Back Propagation)神经网络的创新算法,专门用于有效减少和消除语音信号中的高频噪声。通过优化神经网络架构及训练过程,显著提升了语音清晰度与通话质量,在通信、音频处理等领域具有广泛应用前景。 用Matlab编写的一个BP神经网络程序可以用于去除语音信号中的高频噪声。
  • BP方法
    优质
    本研究提出了一种利用改进型BP(反向传播)神经网络算法进行语音信号去噪的方法。通过优化网络结构和训练策略,有效提升了噪声环境下的语音清晰度与识别率。 基于MATLAB实现的BP神经网络去除语音噪声的程序代码。
  • Matlab开发抑制器:
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    本项目介绍了一款基于MATLAB开发的高效音频噪声抑制工具,专门用于去除语音信号中的背景噪音,提升语音清晰度和通信质量。 在移动设备如手机上消除语音中的背景噪声是一个基本问题,并且已经有许多成熟的方法来解决这个问题。在这个Simulink模型里,我运用频谱减法对这些方法进行了建模与仿真工作。为了更深入地理解这种方法的原理和应用,请参考Steven F. Boll于1979年4月在《IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing》上发表的文章“Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction”。
  • 预编译rnnoise
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    本项目提供预编译的rnnoise库,专为实时去除音频中的背景噪音设计。通过简单集成,开发者可以显著提升语音应用的清晰度和用户体验。 编译好的rnnoise用于音频噪声消除。
  • 卷积方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的方法,专门用于有效去除图像中的盲高斯噪声,显著提升图像质量。 这篇论文的Matlab版本源码主要利用残差网络学习来实现盲高斯噪声去除。
  • 遗传自适应技术探究
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    本研究探讨了遗传算法优化的神经网络在复杂环境下的噪声抑制能力,提出了一种新的自适应噪声消除方法。通过模拟实验验证其有效性和鲁棒性。 自适应噪声抵消技术是一种有效的背景噪声处理方法。本段落概述了该技术的原理、BP算法及遗传算法的基本理论,并结合这些算法的优点提出了一种基于BP神经网络与遗传算法相结合的自适应噪声抵消系统。在该系统中,利用遗传算法优化网络权重来构建遗传神经网络,用此替代传统的自适应滤波器以实现更好的噪声消除效果。通过MATLAB仿真实验发现,这种系统的消噪性能显著,并且信噪比也得到了提升。
  • BP识别
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    本研究探讨了利用BP(反向传播)神经网络技术进行语音识别的方法,通过优化网络结构和训练算法提高模型对不同说话人的适应能力及环境噪声下的鲁棒性。 这段文字描述的是基于带动量项的BP神经网络语音识别的Matlab代码。
  • BP识别Matlab代码_
    优质
    本项目提供了一套基于BP(反向传播)算法的神经网络在语音识别中的应用代码,使用Matlab语言实现。该系统能够有效处理音频信号并转化为文本输出,适用于研究与开发人员学习和实验。 用MATLAB语言编写BP神经网络程序来实现0-10的语音识别。
  • BP机场预测模型
    优质
    本研究构建了基于BP神经网络的机场噪声预测模型,旨在准确评估和预测机场运营中产生的噪音水平,为机场规划及减噪措施提供科学依据。 一种基于BP神经网络的机场噪声预测模型。
  • 彩色图像方法
    优质
    本研究提出了一种创新的彩色图像噪声去除技术,采用先进的去噪神经网络模型,有效提升图像清晰度和质量。 DnCNN是一种用于彩色图片去噪的去噪神经网络。