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基于聯(lián)合損失函數(shù)的語音增強深度學習算法
- 針對損失函數(shù)計算過程加入關于人耳聽覺數(shù)據(jù)的基礎上，設計了一種聯(lián)合損失函數(shù)的語音增強深度學習算法。研究結(jié)果表明：本文設計的混合損失函數(shù)實現(xiàn)增強語音質(zhì)量的明顯優(yōu)化。加入注意力機制后能夠促進背景噪音的進一步減弱，從而獲得更高可懂度。綜合運用聯(lián)合損失函數(shù)并融合注意力機制后，可以使神經(jīng)網(wǎng)絡獲得更優(yōu)質(zhì)量增強語音。利用注意力機制提取特征參數(shù)以及結(jié)合聯(lián)合損失函數(shù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化能夠促進增強語音質(zhì)量的提升并達到更高的可懂度。
- 關鍵字： ?202306 語音增強 聯(lián)合損失函數(shù) 聽覺 語音失真
計算機聽覺等感測系統(tǒng)助力工業(yè)狀態(tài)檢測
- AI對世界的改變正在從我們生活中可見可感的場景向包括工業(yè)在內(nèi)的廣泛領域拓展。對工業(yè)帶來的變革將是全面而多樣的，我們可以從應用廣泛的工業(yè)條件監(jiān)測來看AI如何產(chǎn)生巨大的影響。2ADI亞太區(qū)工業(yè)自動化行業(yè)市場部經(jīng)理? ? 于常濤1 計算機聽覺及OtoSense體系結(jié)構(gòu)參與工業(yè)設備維護的人都知道，設備發(fā)出的聲音和振動是很重要的信息，通過聲音和振動可以判斷設備是否健康，從而可以將維護成本降低一半，使用壽命延長一倍。實現(xiàn)實時聲學和振動數(shù)據(jù)分析是一種重要的基于狀態(tài)的系統(tǒng)監(jiān)測方法。過去我們可以憑著長期
- 關鍵字： 聽覺 工業(yè) 監(jiān)測
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