最近忙里偷闲，想把博士期间的基于深度学习的语音增强的代码整理下。想当初需要在C++，perl和matlab之间来回切换，同时需要准备pfile这个上世纪产物，十分头疼。...我的最终目的是想实现一个通用的鲁棒的语音增强工具，同时研究如何让语音增强这个前端可以真正服务于语音识别的后端模型。...简单说下，什么是语音增强？语音增强，就是将带噪语音中的噪声去掉，这是一个古老的问题，却至今难以解决。...相比较图像增强，语音增强是一维信号，轮廓性差；由于声音的本质是震动，噪声和语音同时可听（不像图像是遮挡）。...我提出的基于DNN的回归方法（参见参考文献4）： 参考文献： 1、我的早期语音增强代码：https://github.com/yongxuUSTC/DNN-for-speech-enhancement
深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！...机器学习并不总是一个黑盒 如果你想知道神经机器翻译是如何工作的，你应该猜到了我们可以简单地将一些声音送入神经网络，然后训练它使之生成文本： ?...这是使用深度学习进行语音识别的最高追求，但是很遗憾我们现在还没有完全做到这一点（至少在笔者写下这一篇文章的时候还没有–我敢打赌，再过几年我们可以做到） 一个大问题是语速不同。...为了解决这个问题，我们必须使用一些特殊的技巧，并进行一些深度神经网络以外的特殊处理。让我们看看它是如何工作的吧！ 将声音转换为比特（Bit） 显然，语音识别的第一步是–我们需要将声波输入到电脑中。...从短音频中识别字符 现在我们已经让音频转变为一个易于处理的格式了，现在我们将要把它输入深度神经网络。神经网络的输入将会是 20 毫秒的音频块。
现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。...本文的目标是学习一种动态图像增强网络来提高分类准确度，但不是近似特定的增强方法。为此，文中给出了三种CNN结构。 动态增强滤波器： ?...标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一...Low-Light Image Enhancement via a Deep Hybrid Network 这是TOG2019年的一篇论文，感觉创新点还是比较多的，第一，提出了一种深度混合网络来增强低光照图像...可视化结果如下： image.png 总的来说，这篇论文提出了一个混合模型，内容层用于增强低亮度输入图像的可见性并学习对场景内容的整体估计；边缘网络用改进的空间变体RNN从其输入和梯度中学习边缘信息
在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，...改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等....对于常用的图像的数据增强的实现，如下： 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1. 翻转变换 flip 4 2....ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 23 24 25 class DataAugmentation: 26 """ 27 包含数据增强的八种方式
但在 HSV 空间中进行处理可以得到增强后的彩色图像。 饱和度调整 对 HSV 空间的 S 分量进行处理可以实现对图像饱和度的增强。 饱和度的调整通常是在 S 原始值上乘以一个修正系数。...直方图均衡化 直方图均衡化将原始图像的直方图，即灰度概率分布图，进行调整，使之变化为均衡分布的样式，达到灰度级均衡的效果，可以有效增强图像的整体对比度。...能够对图像过暗、过亮和细节不清晰的图像得到有效的增强。...类似深度学习中的卷积层 均值滤波 3*3 均值 高斯滤波 高斯分布的模板/滤波器 中值滤波 取相邻像素排序后的中位数 在实现降噪操作的同时，保留了原始图像的锐度，不会修改原始图像的灰度值。...锐化 图像锐化与图像平滑是相反的操作，锐化是通过增强高频分量来减少图像中的模糊，增强图像细节边缘和轮廓，增强灰度反差，便于后期对目标的识别和处理。锐化处理在增强图像边缘的同时也增加了图像的噪声。
现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。...本文的目标是学习一种动态图像增强网络来提高分类准确度，但不是近似特定的增强方法。为此，文中给出了三种CNN结构。...实验结果如下： 总的来说，本文提出了一种CNN结构能效仿一系列的增强滤波器，通过端到端的学习来提高图像分类，由于一般的图像增强方法没有评判标准，所以将图像增强与分类任务结合起来，以提高图像分类正确率作为图像增强的标准...但这种方法存在一些问题，文中使用五种传统的增强方法来得到目标图像，所以增强网络学习到的结果最好也是接近这几种方法的结果，且文中没有具体研究这些增强后的图像，所以不知道它的效果到底如何，只能说明有助于图像的分类...标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一
本篇文章我们将讲述 2019年深度学习语音合成的一些进展，其中有多篇工作来自百度研究院或百度硅谷人工智能研究院。 翻译 | 栗 峰 编辑 | 唐 里 人工合成人类语音被称为语音合成。...在这篇文章中，我们将研究基于深度学习而进行的研究或模型框架。 在我们正式开始之前，我们需要简要概述一些特定的、传统的语音合成策略：拼接和参数化。...参数化方法则是用一条记录下的人的声音以及一个含参函数，通过调节函数参数来改变语音。 这两种方法代表了传统的语音合成方法。现在让我们来看看使用深度学习的新方法。...Deep Voice是一个利用深度神经网络开发的文本到语音的系统....从多个说话人合成语音，主要通过用每个说话人的单个低维级说话人嵌入向量增强每个模型来完成的。说话人之间的权重分配，则是通过将与说话人相关的参数存储在非常低维的矢量中来实现。
现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。...本文的目标是学习一种动态图像增强网络来提高分类准确度，但不是近似特定的增强方法。为此，文中给出了三种CNN结构。 动态增强滤波器： ?...总的来说，本文提出了一种CNN结构能效仿一系列的增强滤波器，通过端到端的学习来提高图像分类，由于一般的图像增强方法没有评判标准，所以将图像增强与分类任务结合起来，以提高图像分类正确率作为图像增强的标准，...但这种方法存在一些问题，文中使用五种传统的增强方法来得到目标图像，所以增强网络学习到的结果最好也是接近这几种方法的结果，且文中没有具体研究这些增强后的图像，所以不知道它的效果到底如何，只能说明有助于图像的分类...标准的下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆的，但本文中提出的这种方式没有改变任何像素值，即没有丢失输入信息，这是提高深度学习模型性能的关键之一
本文来自IBC2020，介绍了一篇论文，这篇文章介绍了一种称为SUPERNOVA的解决方案，该解决方案由基于深度学习的方法组成，可以大大提高低质量媒体内容的质量。...但是仍然存在许多需要增强的低质量媒体内容。...从本世纪10年代中期开始，基于深度学习的方法已应用于计算机视觉和媒体处理领域，以提高质量，但这需要大量的GPU计算能力，随着GPU成本逐渐降低，深度学习网络的复杂性将会逐渐增加。...近期IBC发布的一篇论文提出了一种名为“ SUPERNOVA”的解决方案，该平台使用基于深度学习的媒体处理方法来提高媒体内容的视觉质量。...文章中介绍了一种基于长短期记忆（LSTM）和基于卷积神经网络（CNN）的HFR方法，可以通过有效地捕获快速局部和全局运动的时间动态来准确地插补快速运动帧，学习如何在两个连续的输入帧（上一个帧和下一个帧）
近年，基于深度学习的方法借助深度卷积神经网络强大的特征学习能力，获得了更佳的点云质量增强性能，受到了众多学者的广泛关注。因此，本文将对基于深度学习的点云质量增强方法展开综述。...01 关键技术在对基于深度学习的3类点云质量增强方法的基本结构进行梳理归纳后，本节总结介绍了深度卷积神经网络应用于点云质量增强时通用的基础知识和关键算法模块。...5.1 常用数据集本小节介绍在基于深度学习的点云质量增强任务中常用的数据集，如表5所示。...本文对现阶段基于深度学习的点云质量增强方法进行了综述：针对点云补全、点云上采样和点云去噪3类点云质量增强方法展开阐述与总结对比，对该领域常用的数据集及性能评估指标进行了介绍，最后列举了3类方法中主流算法在通用测试基准上的性能对比...因此，结合几何算法与深度学习进行点云质量增强是提升质量增强效果的有效方法之一，值得研究与探索。
概念 数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。...当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。...基于GAN的数据增强：利用原始数据分布生成新的数据 神经风格转换：图片风格转换 添加噪声：高斯噪声、椒盐噪声等 看起来效果一般的增强方式： Sample pairing：两张图片直接平均，label取随意一张图片...但一个关键问题是：针对特定的数据集、网络，哪一种增强方式是最适合的？...展望 数据增强是增大数据规模，减轻模型过拟合的有效方法，最近的研究也特别活跃。但目前的研究显示，最优的增强方式和数据集、网络都有关系，如何低成本地找到最优的增强方式，是一个非常难的问题。
第二点，大量标注数据驱动的监督学习和防过拟合技术的结合，例如drop out。第三点，注意力模型。特别是2012年来，深度学习在语音、图片、视频识别，包括自然语言处理方面取得重大突破等。...语音识别方面：基于深度神经网络的声音模型替隐马尔可夫框架下的基于混合高斯分布的升学模型，使语音识别取得了突破性进展。...目前完全融合了声学模型、语言模型和声学词典的基于深度学习的端到端的语音识别系统也开始出现，并有可能演进为下一代的语音识别系统。...二、诺亚语音语义方面深度学习相关研究 华为诺亚方舟实验室已经成为中国在深度自然语言处理研究（deep learning for NLP）领域最好的实验室之一。...不再拘泥于一个简单的模型，而是多个不同功能的神经网络耦合而成的系统，这个系统可以和现实世界完成对接和交互,能够接受延迟的和曲折的监督信号（和增强学习的结合），是“可微的”，或者至少是可以被优化的（譬如基于抽样的优化
之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章[3,4,5,7,8,9,10]，于是决定简单梳理一下。...deep autoencoder approach to natural low-light image enhancement 2017 Pattern Recognition 这篇文章应该是比较早的用深度学习方法完成低光照增强任务的文章...（2）探索了两种类型的网络结构：(a) LLNet,同时学习对比度增强和去噪；(b) S-LLNet,使用两个模块分阶段执行对比度增强和去噪。...（4）可视化了网络权值，提供了关于学习到的特征的insights。...接着，仿照MSR的流程，他们提出了MSR-net，直接学习暗图像到亮图像的端到端映射。MSR-net包括三个模块：多尺度对数变换->卷积差分->颜色恢复，上面的结构图画得非常清楚了。
一、语音增强发展历史 1987年：Lim和Oppenheim发表语音增强的维纳滤波方法； 1987年：Boll发表谱减法； 1980年：Maulay和Malpass提出软判决噪声一直方法； 1984...年：Ephraim和Malah提出基于最小均方误差短时谱幅度估计的语音增强算法； 随后随着DSP发展，相继出现：最小均方（LMS）自适应滤波语音增强算法、基于短时谱（STS）估计的语音增强法、基于小波变换的语音增强算法...语音增强中可以利用浊音的明显周期性来区别一直非语音噪声。...2.语音信号模型 为了用计算机定量对语音信号进行模拟和处理，建立了语音发声模型 ， 语音增强信号模型 1）语音发声模型 Av和Au分别为浊音和清音的激励幅度 2）语音增强信号模型 表达式为...有”自主学习“的过程。 四、效果评价参数 信噪比（SNR）与分段信噪比（segment-SNR） 信噪比=语音信号平均功率/噪声信号的平均功率 信噪比越大，说明噪声和失真越小，波形越接近纯净语音波形
前言语音识别是一项非常重要的技术，它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。...深度学习的语音识别模型深度学习的语音识别模型通常包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）。这些模型都是非常适合进行语音识别的模型。...深度学习的语音识别流程深度学习的语音识别流程通常包括以下步骤：数据预处理。在训练深度学习模型之前，需要对数据进行预处理，以便更好地进行训练。数据预处理包括语音增强、归一化和数据增强等。...深度学习在语音识别中的应用深度学习在语音识别中的应用非常广泛，包括语音识别、语音翻译和语音合成等。以下是深度学习在语音识别中的一些应用。语音识别语音识别是一种将语音信号转换为文本的技术。...深度学习的语音识别流程包括数据预处理、构建深度学习模型、训练模型、测试模型和部署模型等步骤。深度学习在语音识别中的应用非常广泛，包括语音识别、语音翻译和语音合成等。
来自 Unsplash 的摄影：Edward Ma 语音识别的目标是把语音转换成文本，这项技术在我们生活中应用很广泛。...本文将会讨论关于 SpecAugment：一种应用于自动语音识别的简单的数据增强方法（Park et al.，2019），将涵盖以下几个方面： 数据 结构 实验 数据 为了处理数据，波形音频转换成声谱图...学习率的策略 学习率的设置对训练模型的性能有重要的影响，与Slanted triangular learning rates (STLR)相似，我们采用了一个动态的学习率，它会指数级的衰减，一直下降到所设置最大值的...在下图中，“Sch”表示学习率的选取，“Pol”表示增强策略。可以看到，有6层LSTM和1280个词嵌入向量的LAS模型取得了最好的效果。 ?...为了在语音识别中更方便的应用数据增强，nlpaug已经支持频谱增强的方法了。
这种基于机器学习的技术适用于文本到语音转换、音乐生成、语音生成、启用语音的设备、导航系统以及视障人士的可访问性。 在本文中，我们将研究使用深度学习编写和开发的研究和模型体系结构。...现在让我们看看使用深度学习的新方法。...Deep Voice是一个利用深度神经网络开发的文本到语音的系统....他们介绍了一种利用低维可训练说话人嵌入来增强神经文本到语音的方法，这可以从单个模型产生不同的声音。 该模型与DeepVoice 1有类似的流水线，但它在音频质量上却有显著的提高。...从多个说话人合成语音，主要通过用每个说话人的单个低维级说话人嵌入向量增强每个模型来完成的。说话人之间的权重分配，则是通过将与说话人相关的参数存储在非常低维的矢量中来实现。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾：2019深度学习语音合成指南（上） Deep Voice 3: 利用卷积序列学习将文本转换为语音 文章链接：https://arxiv.org...模型的结构由以下几个部分组成： 编码器：一种全卷积编码器，可将文本特征转换为内部学习表示。 解码器：一种全卷积因果解码器，以自回归的方式解码学习表示。...为了进行有效训练，作者使用一个已经训练过的WaveNet作为“老师”，并行WaveNet‘学生’向其学习。目的是为了让学生从老师那里学到的分布中匹配自己样本的概率。 ?...他们引入了一个神经语音克隆系统，它可以通过学习从少量音频样本合成一个人的声音。 系统使用的两种方法是说话人自适应和说话人编码。...他们引入了一种神经文本到语音(TTS)技术，可以将文本从野外采集的声音转换为语音。 VoiceLoop的灵感来源于一种称为语音循环的工作记忆模型，它能在短时间内保存语言信息。
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。...下面讲深度学习和声学模型上的应用，语音识别最主要的工作集中在声学模型建模，主要是人发音以后，到底识别出来的音速是什么样，到底是什么声音？...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。...下面讲深度学习和声学模型上的应用，语音识别最主要的工作集中在声学模型建模，主要是人发音以后，到底识别出来的音速是什么样，到底是什么声音？...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。
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