前面我们有学到，音视频数据的处理过程有个预处理过程，也就是在音视频数据采集完成之后的一步，音频的预处理就是用的3A处理，3A即AEC、ANS、AGC。当音频同时存在上下行，AEC必不可少。
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
TLDR：本文针对传统多行为推荐系统存在的数据稀疏（主推荐任务）和噪声（辅助任务）等挑战，提出了一种多行为自监督推荐算法MBSSL。另外，针对多行为推荐系统存在的主任务与辅助任务优化不平衡问题，提出了一种自适应的多任务优化策略。实验验证了所提出机制的有效性。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 2022年5月14日，LiveVideoStack Meet武汉站将在线上与大家见面。我们邀请到了斗鱼资深音频算法工程师 毛鑫；RTC/VOIP独立开发者 段维伟；即构科技教育业务线负责人，高级架构师 曾小伟；小米高级算法工程师 周岭松。多位讲师将带来关于深度学习、开源实践、直播体验优化、主动降噪等不同主题的分享。 活动时间：2022年5月14日 14:00-16:00 活动形式：线上直播（直播地址将在开播前以邮件及短信形式告知） 讲师介绍 毛鑫 斗
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。前者是线性传递函数，后者是对称硬极限传递函数。单层Adline网络和感知器网络一样，只能解决线性可分的问题，但其LMS学习规则却比感知器学习规则强得多。 感知器学习规则训练的网络，其分类的判决边界往往离各分类模型靠的比较近，这使得网络对噪声十分敏感；而LMS学习规则则使均方误差最小，从而使判决边界尽可能远离分类模式，增强了网络的抗
研究团队对处理器中的每一个量子比特的噪声逐一进行测量，推测出了零噪声情况下系统的状态。
借用古代炼丹的一些名词，我们可以把训练模型中的数据比做炼丹药材，模型比做炼丹炉，火候比做优化器。那么我们知道，同样的药材同样的炼丹炉，但是火候不一样的话，炼出来的丹药千差万别，同样的对于深度学习中训练模型而言，有时候模型性能不好，也许不是数据或者模型本身的原因，而是优化器的原因。由此可见优化器对于深度学习来说是多么重要了，那么今天小编就带大家了解一些常见的优化器。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：随着在线会议的普及，用户已经不再满足于能听到，而是要有更为极致的听感体验，如何能够在复杂多变的应用场景中依旧保证声音清晰流畅是对会议系统的极大挑战。LiveVideoStackCon2022上海站大会邀请到了全时 音视频研发部经理 顾骋老师，为大家详细介绍了语音前处理技术在会议场景中的应用与挑战。 文/顾骋 整理/LiveVideoStack 大家好，我是顾骋，来自全时
今天给大家简要分享的是发表在SIGIR2022会议上的一篇关于冷启动推荐算法的短文，其核心思想是通过设计基于上下文的自适应嵌入算法来抵消特征分布的差异，以此将冷启动用户的特征嵌入转化为与现有“热”用户相似的特征状态，进而表示相应的用户偏好。
在数字信号处理中，滤波器占有及其重要的地位。数字滤波器是语音处理，图像处理，模式识别，频谱分析等应用的基本处理算法。从本章起，我们将开始讲解滤波器设计。
近年来，量子机器学习引起了极大的关注。研究者提出了很多理论上能实现指数级加速的算法，有些已经在原理验证实验中得到了证明。然而，多数场景中的输入数据集都是经典的而非量子的。因此需要量子随机存取存储器这样的技术首先将经典数据映射到量子波函数，以便由量子设备进行处理，但这样可能会抵消潜在的加速效果。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 选文：纪
在直播中做好对音视频的前处理，是保证用户基本体验的第一步，因为它牵扯到很多关于美颜和声音的优化问题，用户的感官体验是否达标，跟这个环节有很大联系。那么在一对一直播软件开发过程中，一般需要用到哪些前处理技术呢？
自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介 自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法
顾名思义，四轴飞行器由四个螺旋桨高速旋转产生升力，为其提供飞行动力。 四个电机转向正反各两个，可以相互抵消反扭矩。不同于常规固定翼飞机，多旋翼无人机属于静不稳定系统，因此必须依赖于强大的飞控系统才能飞行。 四轴飞行器可分为“十字型”和“X 型”，其中“十字型”机动性强主要应用在穿越机或特技表演无人机；“X 型”稳定性强，是最常见的四轴飞行器构型。本文中所介绍的飞控系统都是基于“X 型”四轴飞行器
选自arXiv 作者：Shafi Goldwasser等 机器之心编译 机器之心编辑部 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司，但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能会被植入后门，而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行，对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司，但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能会被植入后门，而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行，对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法需要大量的数据和计算
Android MediaCodec 解码一般有两种方式：MediaCodec ByteBuffer（MCBB）、MediaCodec Surface（MCS）。
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；
AI 科技评论按：OpenAI最新发现表明，通过在网络的参数空间中加入噪声，可以获得远优于在网络的行为空间中增加噪声的表现。此外，他们发布了一系列基准代码，覆盖多个网络。AI科技评论编译如下： Ope
在计算机监控软件中，滤波算法可是个非常重要的技术，它的任务是处理监控数据里烦人的噪声和那些没用的东西，然后提高数据的质量和准确性。对于电脑监控软件来说，滤波算法的性能分析和优化也是至关重要的，这两个可是能让软件跑得更快、更稳定的关键。下面就来给大家介绍一下相关的性能分析与优化方法：
选自OpenAI 机器之心编译 参与：黄小天、路雪、李泽南 OpenAI 的研究人员发现，改善强化学习算法参数中的自适应噪声性能可以提升性能。这种探索方式易于实现，同时很少降低系统表现，因此值得一试。
Title：Spatial-Adaptive Network for Single ImageDenoising(SADNet)：用于单张图像去噪的空间自适应网络
目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下:
TLDR: 本文提出一种名为MAERec的图掩码自编码器用于序列推荐任务。其核心思想是一种新颖的自适应转移路径掩码策略，这种掩码策略能够自适应地、动态地提取用户序列形成的全局转移信息用于数据增强，以进行高效的自监督学习，以此缓解序列推荐场景中的数据稀缺和噪声干扰问题，并避免了大多数对比学习方法中出现的问题。
图 1：一些目前提出的 Dropout方法，以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展。
安声科技创始人&CEO刘益帆表示，“三维空间内的声音即为‘声场’，而利用算法、模型等，通过三维空间中某些点的数值计算出整个‘场’的函数关系，就是声全息技术。目前全球专业从事相关技术研发和应用落地有代表性的公司仅有5家左右，安声就是其中之一。”
Generalizing to the Open World Deep Visual Odometry with Online Adaptation
导读 | 腾讯会议在去年年底推出，集结腾讯在AI、云计算、安全等方面的能力，全方位满足不同场景下的会议需求，在短短两个月内就突破千万日活大关。面对多样且复杂的场景，比如开会环境嘈杂、同一地点多设备接入、房间声学参数不理想等，腾讯会议如何通过对音频信号的处理持续保障高品质通话，提升沟通效率？本文是腾讯多媒体实验室音频技术专家李岳鹏在「腾讯技术开放日·云视频会议专场」的分享整理。 点击视频，查看直播回放 一、TRAE技术降噪增益揭秘 先简单讲一下VOIP中语音数据实时传输路径图，我们可以看到远端的数据通过
自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。
选自arXiv 机器之心编译 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略，并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文，而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运
在这个信息爆炸的数字化时代，扫描工具已经成为我们日常工作和学习中不可或缺的助手。最近，扫描全能王推出了革命性的“智能高清滤镜2.0”，本次更新后，智能高清滤镜能够智能识别并优化扫描过程中的各种问题。无论是光线不均、背景杂乱，还是文档本身的折痕和污渍，它都能一一化解，呈现清晰、准确的扫描结果。
EMD算法能将原始信号不断进行分解，获取符合一定条件下的IMF分量。这些 IMF 分量之间的频率往往不同，这就为其在谐波检测方向的使用提供了一种思路。EMD 算法以其正交性、收敛性等特点被广泛用于信号处理等领域，但并不像小波分析或者神经网络那样，有固定的数学模型，因此它的一些重要性质仍还没有通过缜密的数学方法证明出。而且对模态分量 IMF 的定义也尚未统一，仅能从信号的零点与极值点的联系与信号的局部特征等综合描述。EMD 从理论到实际运用仍有很长的一段路要走。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
在之前的文章中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。
3月份，中国科学院深圳先进技术研究院（简称“深圳先进院”）脑认知与脑疾病研究所脑图谱中心蔚鹏飞研究员团队（以下简称“脑所团队”）开发出用于自由移动小动物的超微型易兼容眼动追踪系统。相关研究成果以“An Easily Compatible Eye Tracking System for Free-moving Small Animals”为题发表在Neuroscience Bulletin期刊上。
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络，称为 PointASNL，可以有效地处理带噪声的点云。我们方法中的关键部分是自适应采样（AS）模块。它首先从最远点采样点的周围对点的邻域加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS模块不仅有益于点云的特征学习，而且缓解受异常值的影响。为了进一步捕捉邻域信息和长期依赖于采样点，我们从非局部操作的角度出发，提出了局部-非局部 (local-Nonlocal, L-NL) 模块。这种L-NL模块使学习过程对噪声不敏感。大量的实验证明了在分类和语义分割任务上，在合成数据，室内、室外数据，是否有噪声的数据，都有良好性能和鲁棒性。并且在有大量噪声的真实户外数据集SemanticKITTI上，明显优于以前的方法。代码发布在：
听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？-深度学习世界。 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！ Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！ Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中
// 编者按：快手平台上视频类型繁多，且视频源的画面质量存在较大差异。“面对种类多且质量差异较大的视频，如何让用户获得更清晰的观看体验？”对于这一问题，快手音视频技术团队深入研究智能音视频修复及增强处理等相关技术，打造“快手质臻影音”，为用户提供极致视频体验。本次LiveVideoStackCon 2022上海站大会，我们邀请到了快手音视频高级算法工程师何刚老师，为我们分享了快手平台视频多样性和处理挑战；针对这些挑战提出的智能修复和增强算法；以及质臻影音的落地方案。 文/何刚 整理/LiveVide
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一百年来，中国共产党团结带领中国人民，以“为有牺牲多壮志，敢教日月换新天”的大无畏气概，书写了中华民族几千年历史上最恢宏的史诗。这一百年来开辟的伟大道路、创造的伟大事业、取得的伟大成就，必将载入中华民族发展史册、人类文明发展史册！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 今天给大家介绍一个人脸检测框架，尤其在低光情况下的检测。 论文： https://arxiv.org/pdf/2007.10963.pdf 1 简
大家都体验过AirPods Pro等旗舰TWS耳机超强的降噪能力吗？大家有了解过背后的技术原理吗？接下来小编就给大家介绍一下主动降噪（ANC，Active Noise Control）的技术原理吧。
上一篇文章，我们主要是给大家看了下直方图均衡干了什么事情，并且直接给出了，针对离散型数据的直方图均衡化的公式。
1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成；
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