语音增强方法综述.pdf

在本文中,我们将自己定位以下语音处理任务:自动语音识别,说话人识别和情感识别。为了解决数据有限的问题,我们首先研究了最先进的自动语音识别系统,因为它代表着最艰巨的任务(由于每种语言的差异性很大)。接下

利用语音来驱动人脸动画，是虚拟现实（Virtual Reality）等领域重要的智能技术，近年来虚拟现实技术的飞速发展更进一步地突出了在沉浸环境下的人机自然交流的迫切需求。语音驱动的人脸动画技术能够创

盲分离， 语音增强 ，好资源一起分享吧 ，去噪声很好的资料

研究论文-一种基于模糊系统的语音增强方法

视频超分辨率增强的目的在于从时间上弥补视频采样设备采样帧率的不足, 描述高速运动变化对象的细节信息; 在空间上复原视频图像截止频率之外的信息, 以使图像获得更多的细节。这项技术广泛应用于视频通信、监控

:Hadoop已成为大数据关键部件,并获得了越来越多的支持.由于认识到Hadoop的巨大潜力,更多的用户在使用现有Hadoop平台技术的同时,着手研发和优化现有技术,以对Hadoop进行补充.在给出H

迁移工作流是一种多执行主体并发协同工作的工作流范型，其自组织、自协调特性决定了迁移实例的执行状态容易受到外部环境和内部执行状态的影响而发生异常。对异常状态的检测以及发生故障后的恢复是保障其可靠性的关键

基于小波变换的语音增强算法，张豪，赵振纲，在现实环境中，语音信号不可避免地会受到外来的各种各样的噪声干扰，这些干扰严重影响了语音通信的质量。我们通过各种语音信号处

基于短时谱估计的语音增强算法具有良好的降噪性能，算法高效且易于实现。本文对谱减法、维纳滤波、最小均方误差估计等此类算法进行系统的论证，结合实验，分析比较了它们的性能差异，并指出了它们各自的优缺点及适用

大家知道，在语音识别过程中，信号预处理的作用十分重要。