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陈景东的《Speech Enhancement》一书。

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简介:
《Speech Enhancement》这本由陈景东先生撰写的著作,主要阐述了应用于工业化领域的多种语音增强算法。

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  • Speech Enhancement
    优质
    《Speech Enhancement》是陈景东撰写的一本关于语音增强技术的专业书籍,深入探讨了噪声抑制、声源分离及语音信号处理等领域的最新进展。 《Speech Enhancement》是陈景东大牛的著作,主要介绍了一些在工业应用中较为实用的算法。
  • Enhancement of Speech in Reverberant Conditions.pdf
    优质
    本文探讨了在回声环境下的语音增强技术,提出了一种改进算法以提高语音清晰度和通话质量。 本段落档包含的算法主要用于处理语音信号中的混响问题,这些算法包括WPE、NR-WPE、SS-WPE、AWPE和MCLP。
  • 语音增强(Speech Enhancement中英文版本及中提及MATLAB代码
    优质
    中文版简介:本书深入探讨了语音增强技术的核心理论与应用实践。它涵盖了各类算法和模型,并提供详细的MATLAB代码实例,帮助读者理解和实现语音处理中的复杂问题。 英文版简介:This book delves into the core theories and practical applications of speech enhancement techniques. It covers various algorithms and models, offering detailed MATLAB code examples to help readers understand and implement complex issues in voice processing. 学习语音增强的同学们,这份文件包含了中英文内容以及代码,非常适合用于学习。
  • Speech Processing and Recognition (黄学,洪小文)
    优质
    《Speech Processing and Recognition》是黄学东和洪小文编著的一本关于语音处理与识别技术的专业书籍。该书深入浅出地介绍了语音信号处理、模式识别及深度学习在语音领域的应用,为读者提供了全面的理论知识和技术实践指导。 Spoken Language Processing(黄学东, 洪小文)
  • 南大学随机研究
    优质
    《东南大学陈明的随机研究》一书聚焦于东南大学教授陈明在随机理论领域的研究成果与创新见解,深入探讨了概率论、随机过程及其应用等前沿课题。 东南大学随机过程课程(陈明授课)的课后习题答案和作业答案。
  • 凝字帖.pdf
    优质
    《陈书凝字帖》是一本汇集了书法家陈书凝精美书法作品的学习资料,旨在为广大书法爱好者提供临摹范本,提升书写技艺。 可以通过在iPad上使用Notability或GoodNotes等应用程序来练字。
  • Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...
    优质
    本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征,该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。 语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后,识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。 项目结构如下: - `models/`:模型实现目录 - `common.py`:所有模型的基类 - `dnn/`: - `dnn.py`:神经网络模型的基类 - `cnn.py`:CNN模型 - `lstm.py`:LSTM模型 - `ml.py` 环境要求: - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4
  • Single-Underwater-Image-Enhancement-and-Color-Restoration: 单水下图像...
    优质
    本文提出了一种针对单一水下图像增强与色彩复原的方法,旨在改善水下成像质量,恢复自然色彩。通过先进的算法和技术手段,有效去除混浊效应和色偏问题,使图像更加清晰、逼真。该方法在实际应用中具有广泛前景。 水下图像在海洋探索领域扮演着至关重要的角色。然而,在水介质中的光吸收与散射现象导致这些图像的质量显著下降。尽管近年来有关于图像增强和恢复技术的重大进展,但专门针对改善水下成像质量的方法尚未得到充分研究。 本段落旨在回顾并评估用于解决典型水下图像损伤问题的最新方法,包括极端退化情况下的修复策略。文章首先基于水下图像形成模型(IFM)概述了影响水下图像质量的主要因素。接着,我们系统地分析和比较了现有无IFM依赖的方法与利用IFM进行改进的技术。 随后章节中,我们将通过主观评价及客观测试相结合的方式对这些方法进行全面评估,并特别关注在基于先验信息的参数估计算法方面的工作进展。这项研究揭示了当前技术的主要局限性,并为未来的研究方向提供了宝贵的见解和建议。
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