發(fā)簡(jiǎn)信
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高斯混合模型GMM的細(xì)致推導(dǎo)
最近在學(xué)習(xí)語音識(shí)別，由于傳統(tǒng)的基于HMM-GMM架構(gòu)的語音識(shí)別具有成熟的理論企蹭、工具鏈白筹，且其一直以來神秘感讓人十分好奇；所以我打算從傳統(tǒng)框架入手學(xué)...
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回聲消除 Speex AEC 論文和代碼解析參考 "On Adjusting the Learning Rate in Frequency Domain Echo Cancellation...
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語音增強(qiáng) PercepNet 降噪模型 的解析與實(shí)現(xiàn)參考 《A Hybrid DSP/Deep Learning Approach to Real-Time Full-Band Speech En...
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我的 “基2-快速傅立葉變換” 的樸素實(shí)現(xiàn)（推導(dǎo)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(dǎo)谅摄； 2）以C++語言用最直白的方式實(shí)現(xiàn) 基2-快速傅立葉變換[...
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我的 “基2-快速傅立葉變換” 的樸素實(shí)現(xiàn)（代碼部分）
作為學(xué)習(xí)過程徒河，我們盡量少用 庫(kù)函數(shù)。由于我們需要進(jìn)行復(fù)數(shù)乘法送漠、加法運(yùn)算顽照，下面先粗糙地定義一下復(fù)數(shù)運(yùn)算： 我們考慮使用靜態(tài)大小的 FFT 樣本點(diǎn)數(shù)...
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Flow系列論文小注：NICE, Real NVP, Glow
小注包括： 1）以個(gè)人視角，分析了作者提出的新框架的動(dòng)機(jī)闽寡，做一些討論代兵； 2）給出了一些關(guān)鍵公式的簡(jiǎn)單證明或說明； 記號(hào)約定： 1）向量用小寫粗體...
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聯(lián)接主義時(shí)序分類CTC的細(xì)致推導(dǎo)（一）參考：Alex Graves,Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmen...
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聯(lián)接主義時(shí)序分類CTC的細(xì)致推導(dǎo)（二）參考：Alex Graves,Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmen...
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Transformer隨感之位置編碼位置編碼 很多網(wǎng)友在討論transfromer的self-attention模塊中位置編碼缺失問題時(shí)爷狈，一般會(huì)優(yōu)先拋出CNN和RNN是位置...