媒体被分成许多小段（块），每个块包含几秒的回放数据，并提供了多种质量的音频。 ? 自适应流媒体算法的目标是提供最佳的整体播放体验，即使在受限环境下也是如此。...在上面的第一个会话中，用于视频的自适应流式传输算法已经对吞吐量下降做出反应，并且能够通过降低视频比特率来快速稳定音频和视频缓冲器级别。...一旦我们知道大多数电视设备都可以实现音频的自适应流媒体，我们在设计算法时必须考虑到以下问题： 我们如何保证在不降低视频质量的情况下提高音频主观质量，反之亦然？...我们通过实验回答了这些问题，这些实验对音频算法的自适应流进行微调，以便在不降低视频体验的情况下提高音频质量。经过一年的工作，我们能够回答这些问题并在大多数电视设备上实现自适应音频流。...享受更高品质的体验 通过使用我们的听力测试和科学数据来选择从听觉上感受到最佳“清晰”的比特率，并设计一个可以根据网络条件为其提供服务的自适应音频算法，我们已经能够在具有不同CPU的各种设备上使用此功能、
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波的Matlab仿真 正弦信号加噪的LMS自适应滤波 代码 结果 音频信号Rolling in the Deep的LMS自适应滤波 音频资源 代码 结果及分析 其他 参考文献 绪论 自适应滤波是近...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...'); 结果 音频信号Rolling in the Deep的LMS自适应滤波 音频资源 已把音频放在了 https://pan.baidu.com/s/1L5vXa60c0wEATx2LQVLp-Q...所以自适应滤波器具有良好的去噪性能。 通过改变步长u，我发现随步长++，收敛时间–。但是当u增加，音频信号越来越清晰。
自适应音频功率放大器 一、题目描述 基本指标：输入信号范围10-100mV 有效值，负载电阻8Ω，输出功率恒定2W 其他要求：测取功放指标，测取输入、输出电阻，测取通频带曲线，验证带宽。
最近， 在自动增益， 音频降噪， 语速检测， 相位谱重建各个算法之间穿梭。 慢慢有所产出，有所突破。 特别是在音频降噪领域， 不能算质的飞跃， 但是确实摸到了一些规律。...而写完相位谱重建算法之后， 我也突发奇想， 相位谱既然能通过高斯分布的思路进行重建， 那是不是可以说明， 高斯分布可以用来作为音频算法的信号标准化，归一化。...相对于深度学习而言， 我还是比较坚持采用传统算法去实现降噪增益等处理， 原因也很简单，音频时效性特别重要。...自然挑战也多了起来， 不过庆幸的是， 在傻逼一样的坚持之后， 不采用深度学习方案的音频降噪， 终于达到近乎可以商用的程度了。 当然最近也在思考算法的下一步优化方案。 继续验证思路，继续改良。.../denoise sample.wav 执行后生成降噪后的文件sample_out.wav 现在是自适应降噪强度， 降噪后自动做增益， 后续计划加上降噪的强度控制。 噪声样本自行寻觅， 比较好找。
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
文章目录 一、使用 Adobe Audition 录制音频 二、在 Melodyne 中打开录制的音频 三、Melodyne 对音频素材的操作 四、Melodyne 音频分析算法 一、使用 Adobe...Audition 录制音频 ---- 参考 【音频处理】使用 Adobe Audition 录制电脑内部声音 ( 启用电脑立体声混音 | Adobe Audition 中设置音频设备 | Adobe Audition...内录 ) 博客进行内录 ; 二、在 Melodyne 中打开录制的音频 ---- 将上述录制完毕的音频直接拖动到 Melodyne 软件的空白处 , 可以自动打开该音频 , 同时自动分析该音频的音高...; 四、Melodyne 音频分析算法 ---- 音频分析算法 : 在 Melodyne 菜单 " 定义 " 下 , 可以设置 旋律模式 , 打击模式 , 复调模式 , 等运算法则 ; 录入音频时 ,...Melodyne 会自动选择正确的算法 , 如果选择的算法不对 , 可以随时在此处更改音频分析算法 ; 选择 " 重置检测到打击模式 " , 所有的音符都会被设置到相同的音高 ;
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
WebRTC提供一套音频处理引擎， 包含以下算法： AGC自动增益控制(Automatic Gain Control) ANS噪音抑制(Automatic Noise Suppression) AEC是声学回声消除...(Acoustic Echo Canceller for Mobile) VAD是静音检测(Voice Activity Detection) 这是一套非常经典，以及值得细细品阅学习的音频算法资源。...在前面分享的博文，也有提及音频相关知识点。 一些算法优化的知识点，由于历史的原因， WebRTC的实现已经不是当下最优的思路。 但也是非常经典的。...例如: AGE算法中的WebRtcSpl_Sqrt 快速开平方的实现。...每个算法有两个基本指标， 性能，效果。 WebRTC 着力于音频通信，所以它对性能的要求是极高的。 而算法的性能的优化，绝大多数情况的思路，都是特例化。 以前在公司开技术分享会的时候，也分享过。
降噪是音频图像算法中的必不可少的。 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑，简而言之，美化。 图像算法和音频算法 都有其共通点。 图像是偏向 空间 处理，例如图片中的某个区域。...音频更偏向 时间 处理，例如语音中的某段时长。 音频一般是一维数据为主，单声道波长。 处理方式也是差不多，要不单通道处理，然后合并，或者直接多通道处理。 只是处理时候数据参考系维度不一而已。...音频降噪目前感觉大有所为，像前面分享的《基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)》 能达到这样的降噪效果，深度学习 确实有它独到的一面。...但是无可厚非，做机器学习之前还是要基于前人很多 基础算法进行数据的预处理等操作。 才能达到至善至美。 各有优劣，所谓算法肯定是互相配合为主，没有说谁能替换掉谁。...做算法最核心的思路就是使用各个算法的核心思想，放大它的优点，弱化它的缺点。 当然，做人也是如此。 音频降噪算法，网上公开的算法不多，资源也比较有限。
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
接下来的内容，我们将对上面的第二个问题进行探讨，研究一种算法，将所有的gt进行linear组合。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种算法被称为Adaptive Boosting。...其实，这种性质也正是AdaBoost算法的精髓所在。...如果我们再使用AdaBoost算法，通过decision stump来做切割。在迭代切割100次后，得到的分界线如下所示。
自适应 FIR 滤波器基础知识 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。...当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。 平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。
Python实现所有算法-二分法 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡(补篇) Python实现所有算法-高斯消除法 Python实现所有算法...-牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) Python实现所有算法-矩阵的LU分解 Python实现所有算法-牛顿前向插值 Python实现所有算法-正割法...（Secant） Python实现所有算法-牛顿优化法 截至上面的文章其实已经简单的对数值算法有了一个入门与认识。...这里就单独的拿出音频来说： 过滤器在音频制作中的工作方式相同。在轨道上方放置了一道屏障，这样只有特定的频率才能通过。这些可能是高频、低频或更具体的东西。...通滤波器是最常见的音频滤波器类型。它们有两种：高通（HPF）和低通（LPF）。顾名思义，这些滤波器允许高频或低频通过。使用任一类型的通滤波器，你首先设置一个截止频率。
2.关于音频指纹算法实现，已经开源。...对音频指纹，哼唱搜歌感兴趣的，可以参阅实现。 3.关于音频采样算法 相关项目: 简易实现，便携可采用: 目前有两种简单插值实现，平时基本够用。...有特殊嗜好的，可以采用傅里叶变换的实现： https://github.com/cpuimage/fftResample 或 https://github.com/cpuimage/stb_fft 4.关于音频降噪算法...不管是asr识别还是声纹识别，还是其他音频方向的算法处理，毫无疑问，困难重重。 花了近6个月，踩了无数个小坑之后，在不处理噪声的干扰情况下， 对中国人的普通话，音频性别识别终于达到85%的准确率。...也许，在未来的一小段时间里， 俺还会在音频，视频，图像以及其他算法延伸方向做一些研究或者具有挑战性的工作。 国内的技术创新，确实比较落后， 特别是音频 自然语言 方向，需要一些有志之士一起努力。
前面提及到《大话音频变声原理 附简单示例代码》与《声音变调算法PitchShift(模拟汤姆猫) 附完整C++算法实现代码》 都稍微讲过变声的原理和具体实现。...前几天写完《音频识别算法思考与阶段性小结》的时候， 我也提及到了。 会做一些算法编码优化相关的分享。...当然，变声算法绝大多数朋友都会选择一些开源的或者商业sdk去做二次开发。...在我了解到一些音频算法的思路之后， 变声算法的思路， 我觉得它的思路非常适用于扩展到大多数音频算法实现， 而且可复用度比较高。 所以，将它梳理开源，就显得特别有意义。...而大家可以基于这个实现，进一步去改进或者学习 音频算法， 例如降噪，增益等等。 因为这个编码实现的设计是完全可以适用到音频算法应用场景的。 逻辑也非常清晰。
文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是胡胜红，本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题，在4-5年的研究时间里，我对基于内容的视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索，今天借此机会在...本次分享主要由基于内容的自适应视频传输简介、系统架构及其优化策略、视频内容分析与分级、自适应流传输技术和行业现状、相关应用等五部分组成。 1....3.2 如何在语义层进行内容分级 以娱乐性较强的足球视频为例，通常观众看球最喜欢看进球和回放画面的，这种视频片段可以进行自动识别和标注，相应算法识别率可以达到百分之百。...5.3 视频流质量评价 在实时的传输过程中，需要对传输质量进行评估，以评判自适应传输算法是否有效，包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...Timber（音乐剧），大部分都在跳Disco，所以运动级别非常高，大部分视频内容都是高级别运动，无法预留缓存时间，因此算法的效果不是很好。
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