Jul, 2019

小型语音术语分类的子带卷积神经网络

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TL;DR本研究提出了一种适用于口语词语分类的子带卷积神经网络。通过在每个特征子带上应用不同的卷积核，该网络架构提高了计算效率，相对于基线的全带 CNN，在准确率保持的同时，命令分类计算减少了 39.7％，数字分类减少了 49.3％。
发现论文，激发创造
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    Sep, 2020

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    Aug, 2016

  • 面向声学生物多样性监测的小型精确卷积神经网络

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    Dec, 2023

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    Dec, 2013

  • 快速局部谱滤波的图卷积神经网络

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    Jun, 2016

  • 自监督卷积子空间聚类网络

    提出了一种称为自监督卷积子空间聚类网络（S^2ConvSCN）的端到端可训练框架，该框架将 Convolutional Neural Network 模块（用于特征学习），自我表达模块（用于子空间聚类）和谱聚类模块（用于自我监督）组合到联合优化框架中，实现了同时的特征学习和子空间聚类。

    May, 2019

  • FullSubNet：一种全频带与子频带融合模型，用于实时单通道语音增强

    本文提出了一种全频带和子频带融合模型 FullSubNet，用于单通道实时语音增强，实验结果表明 FullSubNet 可以有效整合全频带和子频带信息，并在 DNS 挑战（INTERSPEECH 2020）中达到了最佳成绩。

    Oct, 2020

  • 基于样本级 CNN 结构的原始波形音频分类

    本文研究了音频领域中可扩展的分类模型，并使用两种不同的基于样本级的深度卷积神经网络模型实现。通过对各种声音类别的测试表明，这些模型达到了最先进的性能水平，并可视化了滤波器在网络中的变化。

    Dec, 2017

  • LVCSR 的非常深卷积神经网络的进展

    本文探讨了如何有效地扩展使用小型 3x3 卷积核的深度卷积神经网络作为混合 NN-HMM 语音识别系统的声学模型，提出了一种新的 CNN 设计，通过批量归一化来恢复去除时间池化带来的性能损失，确保模型快速、高效地解决长切分音频识别。

    Apr, 2016

  • 全卷积语音识别

    本文提出了一种基于卷积神经网络的语音识别方法，相对于传统的基于循环神经网络的模型使用更少的特征提取步骤，并在多项测试中取得了当下最佳的表现。

    Dec, 2018