2020年，TinyLSTMs如何实现高效助听器神经语音增强？
本文共计7017个文字，预计阅读时间需要29分钟。TinyLSTMs：助听器的有效神经语音增强音视频地址：https:github.comBoseefficient-neural-speech-enhancement参考文献：Fedorov
2018年LSTM剪枝技术如何学习长序列中的内在稀疏结构？
本文共计7865个文字，预计阅读时间需要32分钟。文章地址：https:github.comwenwei202iss-rnns论文摘要：在长短期记忆网络中学习内在稀疏结构作者：Wen W, He Y, Rajbhandari S, 等论文内
2021年，深度噪声抑制模式下语音增强模型压缩有哪些性能优化方法？
本文共计4569个文字，预计阅读时间需要19分钟。论文地址：深度噪声抑制模型的性能优化作者：Chee J, Braun S, Gopal V, 等来源：arXiv 预印本 arXiv:2110.04378, 2021摘要：本研究探讨了深度噪
2021年，有哪些方法可以实现基于深度学习的语音增强模型压缩？
本文共计10122个文字，预计阅读时间需要41分钟。文章：基于深度学习的语音增强模型压缩研究摘要：本文提出了一种面向深度学习语音增强模型的压缩方法。该方法不依赖于开源代码，鼓励研究者参考现有成果进行创新。作者为中国研究者，在语音增强领域拥有
2021年F-T-LSTM模型在联合声学回声消除与语音增强中的应用研究，有何创新？
本文共计6745个文字，预计阅读时间需要27分钟。文章：基于F-T-LSTM的复杂网络联合声学去除和语音增强摘要：本文提出了一种基于F-T-LSTM的复杂网络联合声学去除和语音增强方法。针对对语音频通和在线会议的需求，该方法在包含噪声、混响
How can cross-domain learning enhance acoustic echo cancellation in 2021?
本文共计7026个文字，预计阅读时间需要29分钟。论文地址：https:graz.pure.elsevier.comenpublicationsacoustic-echo-cancellation-with-cross-domain-lea
2021年联合在线多通道声学回声消除与语音去混响技术如何实现？
本文共计6392个文字，预计阅读时间需要26分钟。文章：基于联合声源分离的声学回声消除与语音去混响方法摘要：本文提出了一种联合声源分离算法，能够同时减少声学回声、语音混响和噪声源。该算法通过联合处理声源分离和声源分离后的信号，有效提高了声源
2021年联合在线多通道声学回声消除与语音去混响技术如何实现？
本文共计6342个文字，预计阅读时间需要26分钟。论文地址：https:arxiv.53yu.comabs2104.04325摘要：本文提出了一种联合声源分离算法，该算法可同时减少声学回声、语音混响和噪声源。通过提出一种联合声源分离算法，本
通过嵌入自我预测对比解释强化学习的方法，能否提升模型解释性？
本文共计30个文字，预计阅读时间需要1分钟。：基于嵌入式自预测的强化学习对比解释链接：ContrastiveExplanationsforReinforcementLearningviaEmbeddedSelfPredictions标题Co