Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
A reverberation-time-aware deep-neural-network (DNN)-based speech dereverberation framework is proposed to handle a wide range of reverberation times. There are three key steps in designing a robust system. First, in contrast to sigmoid activation and min–max normalization in state-of-the-art algorithms, a linear activation function at the output layer and global mean-variance normalization of target...
We propose a unified deep neural network (DNN) approach to achieve both high-quality enhanced speech and high-accuracy automatic speech recognition (ASR) simultaneously on the recent REverberant Voice Enhancement and Recognition Benchmark (RE-VERB) Challenge. These two goals are accomplished by two proposed techniques, namely DNN-based regression to enhance reverberant and noisy speech, followed by...
We investigate the effects of time and frequency sampling on short-time Fourier transform modifications to be used for speech dereverberation based on deep neural networks (DNNs). We first show that by adopting a linear activation function at the output layer and globally normalizing the target features into zero mean and unit variance, better performances can be obtained than existing DNN approaches...
We adopt a linear activation function at the output layer and globally normalize the target features into zero mean and unit variance to learn the complicated mapping from reverberant to anechoic speech with a regression model based on deep neural networks (DNNs). The proposed feature activation and normalization framework was found to retain clearly observable harmonics and improve the speech quality...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.