May, 2018

MMDenseLSTM：一种卷积和递归神经网络的高效组合，用于语音源分离

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TL;DR利用深度神经网络技术实现音频源分离，通过在多个尺度上集成长短时记忆网络和跳跃连接，提出了一种新的网络架构，可以有效地建模音频背景中的长期结构，并在分离任务上获得了比其他网络更好的结果。
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发现论文，激发创造
  • 利用 MMDenseNet 改进实时音乐伴奏分离

    本文通过改进轻量级模型 MMDenstNet，探讨了多个方向的改进方法，包括复杂的理想比率掩蔽、自注意力、带合并和分割的方法以及特征回溯，旨在在实时应用中在分离质量和延迟之间取得平衡。实验结果表明，我们的改进在保持可接受的分离质量的同时实现了低实时因子和最佳延迟。

    Jun, 2024

  • 用于音频源分离的多尺度多频带 DenseNets

    采用 DenseNet 架构的音频源分离方法在 SiSEC 2016 竞赛中表现优异，具有更好的信号失真比和更少的参数、更短的训练时间。

    Jun, 2017

  • 基于长短期记忆的循环神经网络结构用于大词汇语音识别

    本文介绍了一种基于 LSTM 的循环神经网络架构，用于训练大词汇量的语音识别声学模型，与传统的 RNN 和深度神经网络进行了比较。结果表明，LSTM 模型收敛速度快，对于相对较小的模型具有最先进的语音识别表现。

    Feb, 2014

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    Oct, 2020

  • 基于长短时记忆的深度循环神经网络构建及其在大词汇语音识别中的应用

    本研究针对多 GPU 设备下，探讨了基于深度 LSTM 的语音识别任务，通过构建深度循环神经网络来提升深层次模型效率，实验结果表明深度 LSTM 网络的性能优于浅层次模型。

    Oct, 2014

  • 多模态混合深度神经网络用于语音增强

    本研究提出了一种新的深度学习模型，结合了视觉提示信息和音频信号，采用双向长短时记忆网络进行特征集成，以提高噪声下语音信号增强的质量。

    Jun, 2016

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    本研究提出了一种新的深度循环神经网络架构，残差 LSTM，该架构通过增加空间快捷路径来实现高效训练，与之前的工作相比表现更佳。

    Jan, 2017

  • 快速准确的循环神经网络语音识别声学模型

    该论文介绍利用深度 LSTM 循环神经网络、CD 电话建模、帧叠加与减少帧率等技术来提高语音识别准确率的研究，并探讨了直接输出单词的 LSTM RNN 模型的初步结果。

    Jul, 2015

  • 基于注意力长短期记忆 (LSTM) 的语音可懂度自动分类系统

    该研究致力于开发一种自动非侵入式系统，用于预测语音可懂度水平，研究结果显示采用长期短期记忆（LSTM）网络以及对数 - 梅尔频谱图作为输入特征的 LSTM 架构通过引入简单的注意力机制，能够确定任务中更为相关的帧，从而优于基于支持向量机（SVM）和手工特征、基于均值池化的 LSTM 系统。

    Feb, 2024

  • 深度循环神经网络用于声学建模

    本文提出了一种用于噪声环境下语音自动识别的新型深度循环神经网络模型，结合了深度神经网络和双向长短期记忆网络，在华尔街日报数据集上相较于传统深度神经网络模型提高了近 8%。

    Apr, 2015