論文地址：聲學回聲消除與雙信號變換LSTM網絡 預訓練模型：https: github.com breizhn DTLN aec 論文代碼：https: github.com breizhn DTLN 博客作者： 摘要 本文將雙信號變換LSTM網絡 dual signal transformation LSTM network，DTLN 應用於實時聲學回聲消除 AEC 任務。DTLN在堆疊網絡方法 ...
2020-12-15 19:13 0 487 推薦指數：
論文地址：雙路信號變換LSTM網絡的實時噪聲抑制 論文代碼：https：//github.com/breizhn/DTLN 引用格式：Westhausen N L, Meyer B T. Dual-signal transformation LSTM network ...
論文地址：ICASSP 2021聲學回聲消除挑戰:數據集和測試框架 回聲消除挑戰賽數據集地址：https://github.com/microsoft/AEC-Challenge 噪聲抑制挑戰賽數據集地址：https://github.com/microsoft/DNS-Challenge ...
論文地址：https://arxiv.53yu.com/abs/2106.07577 基於 F-T-LSTM 復雜網絡的聯合聲學回聲消除和語音增強 摘要 隨着對音頻通信和在線會議的需求日益增加，在包括噪聲、混響和非線性失真在內的復雜聲學場景下，確保聲學回聲消除（AEC）的魯棒性已成為 ...
論文地址：基於高效多任務卷積神經網絡的殘余聲回波抑制 摘要 回聲會降低語音通信系統的用戶體驗，因此需要完全抑制。提出了一種利用卷積神經網絡實現實時殘余聲回波抑制的方法。在多任務學習的背景下，采用雙語音檢測器作為輔助任務來提高RAES的性能。該訓練准則基於一種新的損失函數，我們稱之為抑制 ...
論文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9357975/ 基於半盲源分離的非線性回聲消除 摘要: 當使用非線性自適應濾波器時，數值模型與實際非線性模型之間的不匹配是非線性聲回聲消除(NAEC)的一個挑戰。為了解決這一 ...
論文地址：深度學習用於噪音和雙講場景下的回聲消除 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14210359.html 摘要 傳統的聲學回聲消除（AEC）通過使用自適應算法識別聲學脈沖響應來工作。 我們將AEC公式化為有監督的語音分離問題 ...
論文地址：https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3367/attachments/779/817/Thu-1-10-6.pdf 利用循環神經網絡抑制非線性殘差回聲 摘要 免提通信設備的聲學前端會對揚聲器 ...
文章作者：凌逆戰 文章地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11703440.html 回聲就是聲音信號經過一系列反射之后，又聽到了自己講話的聲音 ...
