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environmental noise
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TRNet: 利用语音增强进行两级细化减噪鲁棒情感识别网络
通过引入预训练的语音增强模块和深度表示，我们提出了一种名为 TRNet 的双层细化网络，以解决语音情感识别中普遍存在的环境噪声问题，并实验证明该方法在匹配和非匹配噪声环境中显著提高了系统的鲁棒性，同时不损害其在清洁环境中的性能。
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3 months ago
我们能够传输噪声模式吗？使用生成的案例的多环境频谱分析模型
为了使光谱分析模型能够适用于更多环境，我们提出了一种噪声模式传递模型，通过学习不同环境下标准水样本的噪声模式差异，使噪声模式能够传递到未知样本中，进而增强系统的学习性能。通过实验证明，我们的方法能够提高深度学习模型的性能，生成高质量的案例。
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a year ago
鸟鸣的相关聚类
该研究利用概率模型和相关性聚类方法对鸟类声音进行分类和聚类，并探讨了其在训练及非训练鸟类种类及噪音分离上的准确性及效果。
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a year ago
在嘈杂环境中提高意图分类准确性
文章研究了使用端到端神经网络模型来解决语音识别中的意图分类问题，以及如何应用环境噪声和噪声降低技术来提高分类准确率。实验结果表明，在噪声环境下，使用基于 Wave-U-Net 的语音增强技术能显著提高分类准确率。
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a year ago
利用自编码器降噪感应电动机声音
本文提出了一种使用自编码器将带噪声的机器声音映射到清晰声音以实现去噪目的的方法，并用水槽水龙头噪声的环境噪声和高斯噪声为例演示了去除噪声的方法及其在 Machinery Fault Database (MAFAULDA) 的 49 个正常功
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2 years ago
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