A NEW HYPERSPECTRAL BAND SELECTION APPROACH BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 文章地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8127792 写在前面:各位朋友好,这是本人第一篇博客,为了不打击自己,决定从一篇易懂的paper的阅读笔记开始写起,写的不好不对的地方望各位朋友不吝赐教,在此先行谢过. 1.文章简介: 这是一篇运用卷积神经网…

HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION USING TWOCHANNEL  DEEP  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7730324 1.文章简介: 该论文是用双通道卷积神经网络CNN分别提取空谱信息,然后将得到的抽象特征级联为全连接层的输入,以此作为空谱联合信息输入两层全连接层以及softmax层.此外,文中针对小…

论文题目<Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks> 论文作者:Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发表年份:20…

论文地址:一种新的基于循环神经网络的远场语音通信实时噪声抑制算法 引用格式:Chen B, Zhou Y, Ma Y, et al. A New Real-Time Noise Suppression Algorithm for Far-Field Speech Communication Based on Recurrent Neural Network[C]//2021 IEEE International Conference on Signal Processing, Communica…

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络…

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9306224 基于RNN的回声消除 摘要 本文提出了一种基于深度学习的语音分离技术的回声消除方法.传统上,AEC使用线性自适应滤波器来识别麦克风和扬声器之间的声脉冲响应.然而,当传统方法遇到非线性条件时,处理的结果并不理想.我们的实践利用了深度学习技术的优势,这有利于非线性处理.在所采用的RNN系统中,与传统的语音分离方法不同,我们增加了单讲特征,并为每个元素分配特定的权重.实验结果表明,该方…

A Fast HEVC Inter CU Selection Method Based on Pyramid Motion Divergence <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, VOL. 16, NO. 2, FEBRUARY 2014 以PMD作为特征,利用kNN决策判断是否进行CU块划分. 核心公…

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能…

题名:一种用于语音带宽扩展的深度神经网络方法 作者:Kehuang Li:Chin-Hui Lee 2015年出来的 摘要 本文提出了一种基于深度神经网络(DNN)的语音带宽扩展(BWE)方法.利用对数谱功率作为输入输出特征进行所需的非线性变换,训练神经网络来实现这种高维映射函数.在10小时的大型测试集上对该方法进行评估时,我们发现与传统的基于高斯混合模型(GMMs)的BWE相比,DNN扩展语音信号在信噪比和对数谱失真方面具有很好的客观质量度量.在假定相位信息已知的情况下,主观听力测试对DNN扩…

ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks2018-03-05  11:13:05   1. 引言: 本文尝试用 基于四个方向的 RNN 来替换掉 CNN中的 convolutional layer(即:卷积+Pooling 的组合).通过在前一层的 feature 上进行四个方向的扫描,完成特征学习的过程. The recurrent layer ensures that each…