Time Frequency (T-F) Masking Technique】的更多相关文章

时频掩蔽技术. 掩蔽效应 声掩蔽(auditory masking)是指一个声音的听阈因另一个声音的存在而上升的现象.纯音被白噪声所掩蔽时,纯音听阈上升的分贝数,主要决定于以纯音频率为中心一个窄带噪声的功率. 声掩蔽主要决定于以纯音频率为中心一个窄带噪声的功率.这个窄带的频率宽度是随着纯音频率的不同而变化的,称为临界频带.在听觉频率尺度上,一个临界频带的宽度等于1巴克.临界频带的概念是美国科学家H.富来车在20世纪40年代提出来的.这些频带与听觉滤波器有关.在频率上一个强的低频纯音可掩蔽高频纯音…
Well, to begin with, I'd like to say thank you to MIT open courses twice. It's their generosity that gives me the priviledge to enjoy the most outstanding education resources. Okay, come to the point -- The Frequency in Oscillation System. In general…
Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f…
Hyper fast Audio and Video encoder usage: ffmpeg [options] [[infile options] -i infile]... {[outfile options] outfile}... Getting help: -h -- print basic options -h long -- print more options -h full -- print all options (including all format and cod…
转载:http://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/6583410 //在定时前应该先调用QueryPerformanceFrequency()函数获得机器内部计时器的时钟频率. //接着在需要严格计时的事件发生前和发生之后分别调用QueryPerformanceCounter(),利用两次获得的计数之差和时钟频率,就可以计算出事件经历的精确时间, //供WIN9X使用的高精度定时器:QueryPerformanceFrequency()和QueryPe…
Responder and Control Protocol 1.Responder内嵌在思科目标路由器中的一个组件,用来对IP SLA请求包做应答,通过对应达包添加时间戳属性,以提高测量计算的准确性.只有Cisco厂家的路由器才能作为Cisco IP Sla的Responder. 2.Control Protocol   Cisco IP Sla 利用Control message通知Responder需要监听指定端口.一旦Responder收到带有指定端口属性的Control message…
启动一个进程,如要想要这个进程的某个方法定时得进行执行的话,在openstack有两种方式: 一种是通过继承 periodic_task.PeriodicTasks,另一种是使用loopingcall.py,针对两种方式分别说一下实现原理.   (1) 继承periodic_task.PeriodicTasks          这种方式比较复杂,用到了python中的一些比较高级的特性,装饰器和元类:首先看一下periodic_task.py,在nova/openstack/common中,其…
clc; %clc是清除command window里的内容 clear all; %clear是清除workspace里的变量 close all; %close all来关闭所有已经打开的图像窗口 image_ori = imread('skeleton_orig.bmp'); %读取图像数据 image_ori = rgb2gray(image_ori); % 将rgb模式转换成灰度图 figure; %画图 subplot(,,); %把区域分成2行4列,并把图像显示到第一个 imsho…
ADR      Adaptive Data Rate          自适应数据率 AES      Advanced Encryption Standard        高级加密标准 AFA      Adaptive Frequency Agility        自适应频率捷变 AR      Acknowledgement Request         确认请求 CBC      Cipher Block Chaining          密码块链接 CMAC      Ci…
包括拉格朗日,牛顿插值,高斯,龙贝格,牛顿迭代,牛顿-科特斯,雅克比,秦九昭,幂法,高斯塞德尔 .都是经典的数学算法,希望能开托您的思路.转自kunli.info 1.拉格朗日插值多项式 ,用于离散数据的拟合 C/C++ code #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <alloc.h> float lagrange(float *x, float *y, float xx, int n) /*拉格朗日插值算法*/…
BACKGROUND This disclosure relates generally to the field of computer graphics. More particularly, but not by way of limitation, it relates to technique for manipulating sprites in a rendering system for use with a graphics processor unit (GPU). A sp…
[持续更新] display specshow(data[, x_coords, y_coords, x_axis, …]) Display a spectrogram/chromagram/cqt/etc. waveplot(y[, sr, max_points, x_axis, …]) Plot the amplitude envelope of a waveform. cmap(data[, robust, cmap_seq, cmap_bool, …]) Get a default co…
查询数据操作…
我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt…
BACKGROUND OF THE INVENTION Mobile devices, such as but not limited to personal data appliances, cellular phones, radios, pagers, lap top computers, and the like are required to operate for relatively long periods before being recharged. These mobile…
原文链接:https://swlaschin.gitbooks.io/fsharpforfunandprofit/content/posts/fvsc-sum-of-squares.html Comparing F# with C#: A simple sumF# PK C#:简单的求和 To see what some real F# code looks like, let's start with a simple problem: "sum the squares from 1 to N…
题目: Given a string, sort it in decreasing order based on the frequency of characters. Example 1: Input: "tree" Output: "eert" Explanation: 'e' appears twice while 'r' and 't' both appear once. So 'e' must appear before both 'r' and 't'…
最近算法课要求实现哈夫曼编码,由于前面的问题都是使用了F#来解决,偶然换成C#也十分古怪,报告也不好看,风格差太多.一开始是打算把C#版本的哈夫曼编码换用F#来写,结果写到一半就觉得日了狗了...毕竟FP水平图样,到处mutable,各种<-...于是想看看有没有现成的F#实现的哈夫曼编码. F#的算法实现这种东西本身不好找,不过M$似乎有着预见性,得来全不费功夫... 原文 open System /// 哈夫曼编码使用了一个叶子节点为输入符号, /// 内部节点是他们所有符号组合的期望频率的…
TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…
http://www.practice.geeksforgeeks.org/problem-page.php?pid=493 Sorting Elements of an Array by Frequency Given an array of integers, sort the array according to frequency of elements. For example, if the input array is {2, 3, 2, 4, 5, 12, 2, 3, 3, 3,…
语音识别之梅尔频谱倒数MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 原理 梅尔频率倒谱系数:一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点 预加重:在语音信号中,高频部分的能量一般比较低,信号不利于处理,提高高频部分的能量能更好的处理 分帧:在比较短的时间内,语音信号不会发生突变,利于处理 加窗:帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况,较好地得到频谱 补零:FFT的要求输入数据需要满足2^k个点 计算能量谱:对语音信号最好的分析在其功率谱 计算梅尔频谱:梅…
What is happening in Crockford's object creation technique? http://stackoverflow.com/questions/2766057/what-is-happening-in-crockfords-object-creation-technique //创建对象 if (typeof Object.create !== "function") { Object.create = (function () { fun…
UVA 11248 - Frequency Hopping 题目链接 题意:给定一个网络,如今须要从1到N运输流量C,问是否可能,假设可能输出可能,假设不可能,再问能否通过扩大一条边的容量使得可能,假设能够输出这些边(按u先排再按v排),假设不行输出不可能 思路:先做一遍网络流,然后每次在最小割上进行添加容量,须要两个优化,每次找流量找到>= c就能够了,然后每次改动容量,能够直接从之前做过的网络流继续做就可以 代码: #include <cstdio> #include <cst…
https://nlp.lab.arizona.edu/sites/nlp.lab.arizona.edu/files/Kauchak-Leroy-Hogue-JASIST-2017.pdf In previous work, we conducted a preliminary corpus study of grammar frequency which showed that difficult texts use a wider variety of high-level grammat…
collection.frequency方法,可以统计出某个对象在collection中出现的次数 比如: frequency(Collection<?> c, Object o)        则在collection中,找出o的次数,比如用在统计中就很有用了,比如代码: @SuppressWarnings("unchecked") public static void main(String[] args) { String text = "a r b k c…
作者:桂. 时间:2017年12月19日20:43:04 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8067839.html 前言 主要记录基本的频分复用原理,以及仿真实现. 一.频分复用原理 频分复用FDM: 通常x1..4(t)可以是同一个序列的串并转化,也可以是不同序列,频分复用示意图: 主要包含三个操作:1)上采样(up-sample); 2)滤波(fir);3)累加(sum). 频分复用:将多个不同频段的信号拼接为一个宽带信号,主要包含三个操作:1)…
Given a string, sort it in decreasing order based on the frequency of characters. Example 1: Input: "tree" Output: "eert" Explanation: 'e' appears twice while 'r' and 't' both appear once. So 'e' must appear before both 'r' and 't'. Th…
  Choosing a Lighting Technique 选择照明技术 https://unity3d.com/cn/learn/tutorials/topics/graphics/choosing-lighting-technique?playlist=17102   Broadly speaking, lighting in Unity can be considered as either ‘realtime’ or ‘precomputed’ in some way and bot…
实验要求: Objective: To know how to implement correlation of 2 functions in the frequency domain and, using the fast algorithms. Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction manual: Download Figs. 4.41(a) and (b) and dupl…
摘自:http://aircconline.com/ijdkp/V4N6/4614ijdkp04.pdf In the syntactical approach we define binary attributes that correspond to each fixed length substring of words (or characters). These substrings are a framework for near-duplicate detection called…