論文地址：https: indico .conference me.psnc.pl event contributions attachments Thu .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和麥克風之間的線性回聲路徑帶來各種失真。雖然放大器可能會引入一個無記憶的非線性，但從揚聲器通過設備外殼傳遞到麥克風的機械振動會引起記憶的非線性，這很難彌補。這些 ...
2022-01-11 10:11 0 754 推薦指數：
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 ...
recurrent neural network for end-to-end speech enhan ...
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 ...
A Convolutional Recurrent Neural Network for Real-Time Speech ...
論文地址：DCCRN：用於相位感知語音增強的深度復雜卷積循環網絡 論文代碼：https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent-1 引用：Hu Y，Liu Y，Lv S，et al. ...
下面的RNN，LSTM，GRU模型圖來自這里 簡單的綜述 1. RNN 圖1.1 標准RNN模型的結構 2. BiRNN 3. LSTM 圖3.1 LSTM模型的結構 ...
0.引言 我們發現傳統的（如前向網絡等）非循環的NN都是假設樣本之間無依賴關系（至少時間和順序上是無依賴關系），而許多學習任務卻都涉及到處理序列數據，如image captioning，spee ...
0.背景 對於如機器翻譯、語言模型、觀點挖掘、問答系統等都依賴於RNN模型，而序列的前后依賴導致RNN並行化較為困難，所以其計算速度遠沒有CNN那么快。即使不管訓練的耗時程度，部署時候只要模型稍微大點，實時性也會受到影響。 Tao Lei等人基於對LSTM、GRU等模型的研究，提出了SRU ...
