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聽(tīng)覺(jué)
聽(tīng)覺(jué) 文章 進(jìn)入聽(tīng)覺(jué)技術(shù)社區
基于聯(lián)合損失函數的語(yǔ)音增強深度學(xué)習算法
- 針對損失函數計算過(guò)程加入關(guān)于人耳聽(tīng)覺(jué)數據的基礎上，設計了一種聯(lián)合損失函數的語(yǔ)音增強深度學(xué)習算法。研究結果表明：本文設計的混合損失函數實(shí)現增強語(yǔ)音質(zhì)量的明顯優(yōu)化。加入注意力機制后能夠促進(jìn)背景噪音的進(jìn)一步減弱，從而獲得更高可懂度。綜合運用聯(lián)合損失函數并融合注意力機制后，可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )獲得更優(yōu)質(zhì)量增強語(yǔ)音。利用注意力機制提取特征參數以及結合聯(lián)合損失函數進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化能夠促進(jìn)增強語(yǔ)音質(zhì)量的提升并達到更高的可懂度。
- 關(guān)鍵字： ?202306 語(yǔ)音增強 聯(lián)合損失函數 聽(tīng)覺(jué) 語(yǔ)音失真
計算機聽(tīng)覺(jué)等感測系統助力工業(yè)狀態(tài)檢測
- AI對世界的改變正在從我們生活中可見(jiàn)可感的場(chǎng)景向包括工業(yè)在內的廣泛領(lǐng)域拓展。對工業(yè)帶來(lái)的變革將是全面而多樣的，我們可以從應用廣泛的工業(yè)條件監測來(lái)看AI如何產(chǎn)生巨大的影響。2ADI亞太區工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)市場(chǎng)部經(jīng)理? ? 于常濤1 計算機聽(tīng)覺(jué)及OtoSense體系結構參與工業(yè)設備維護的人都知道，設備發(fā)出的聲音和振動(dòng)是很重要的信息，通過(guò)聲音和振動(dòng)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(cháng)一倍。實(shí)現實(shí)時(shí)聲學(xué)和振動(dòng)數據分析是一種重要的基于狀態(tài)的系統監測方法。過(guò)去我們可以憑著(zhù)長(cháng)期
- 關(guān)鍵字： 聽(tīng)覺(jué) 工業(yè) 監測
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聽(tīng)覺(jué)介紹
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聽(tīng)覺(jué)電路
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