參考 "On Adjusting the Learning Rate in Frequency Domain Echo Cancellation With Double-Ta...
發(fā)簡信
IP屬地：安徽
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回聲消除 Speex AEC 論文和代碼解析 -
我的 “基2-快速傅立葉變換” 的樸素實現(xiàn)（代碼部分）
作為學習過程，我們盡量少用 庫函數(shù)。由于我們需要進行復數(shù)乘法贸弥、加法運算，下面先粗糙地定義一下復數(shù)運算： 我們考慮使用靜態(tài)大小的 FFT 樣本點數(shù) N朴摊，也就是在編譯期媚狰，我們已經(jīng)...
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我的 “基2-快速傅立葉變換” 的樸素實現(xiàn)（推導部分）本篇目的： 1）回顧一下 基2-快速傅立葉變換（radix2-FFT） 的理論推導沪摄； 2）以C++語言用最直白的方式實現(xiàn) 基2-快速傅立葉變換[https://www.jia...
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語音增強 PercepNet 降噪模型 的解析與實現(xiàn)參考 《A Hybrid DSP/Deep Learning Approach to Real-Time Full-Band Speech Enhancement》 《A P...
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Flow系列論文小注：NICE, Real NVP, Glow
小注包括： 1）以個人視角，分析了作者提出的新框架的動機搂擦，做一些討論稳诚； 2）給出了一些關(guān)鍵公式的簡單證明或說明； 記號約定： 1）向量用小寫粗體字母表示瀑踢；2）矩陣用大寫字母表...
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聯(lián)接主義時序分類CTC的細致推導（一）參考：Alex Graves,Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Da...
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聯(lián)接主義時序分類CTC的細致推導（二）參考：Alex Graves,Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Da...
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Nobody
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WFST中的代數(shù)半環(huán)概覽 包括：半環(huán)定義橱夭、例行證明氨距、完備半環(huán)定義和解釋；先把這幾個半環(huán)擺出來吧： 為什么WFST要基于半環(huán)構(gòu)建呢徘钥？我的理解是：一方面環(huán)這樣的代數(shù)結(jié)構(gòu)是比我們熟知的域（）更...
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HMM的細致推導（上）
參考：《PRML》 注：作為學習筆記以及記錄自己的思考過程衔蹲，我將把所有的細節(jié)全部推導出來肢娘，過程可能比較繁冗呈础。 動機 我們想要對時序數(shù)據(jù)構(gòu)建概率模型，為了盡量降低參數(shù)量橱健、增加可...
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多元高斯分布概率密度的計算
正如在高斯混合模型[http://www.reibang.com/p/20341c1d9d47]中推導的結(jié)果一樣而钞，我們在計算對數(shù)似然值log-likelihood和計算re...
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一些基本的求導運算
Softmax前向 設(shè)是維列向量，拘荡，即對每個分量滿足： 臼节。 Softmax的winner-take-all性質(zhì) 不失一般性，我們設(shè)珊皿，則有：网缝，即當最大的那個量與其它拉開的差距越...
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LSTM后向傳播細致推導
概述 有了前面的簡單RNN后向傳播推導[http://www.reibang.com/p/051ff09f86a6]的鋪墊，我們在來推導LSTM的后向傳播就有比較明確的思路...
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用于語音和音樂的基頻(音高)估計算法：YIN周期信號的基頻估計（fundamental frequency estimation）在許多應用中都起著重要的作用蟋定，例如：在漢語語音識別中粉臊，由于不同的聲調(diào)對應不同的字詞，所以...