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  • 对等能源交易双边拍卖中的多主体学习(CS SY)

    分布式能源(DERs),如屋顶太阳能电池板,正在迅速发展,并正在重塑电力系统。为了促进电力供应,公用事业公司通常采用“馈电电价”(FIT),向电力所有者支付一定...

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    Linux
  • 研究具有奇异性的DAE系统的临界清除时间灵敏度(CS SY)

    标准电力系统模型是参数相关的微分代数方程(DAE)类型。由于存在瞬态事件,电压崩溃可能作为瞬态负载流解的分支出现,该分支由系统轨迹在失去电压因果关系的状态空间中...

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  • 半代数集上的光滑点( CS SC )

    许多确定实代数或半代数集性质的算法依赖于计算光滑点的能力。现有的计算半代数集上光滑点的方法都使用符号量词消除工具。摘要本文提出了一种简单的算法,该算法通过计算某...

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    编程算法
  • 论同时有理函数重构的唯一性(CS SC)

    本文给出了有理函数的一些估计,或者更一般地给出它们的余子模不同多项式,重点讨论了有理函数向量的重构问题。有理数共享相同分母的特殊情况,也被称为:同步有理函数重构...

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  • 电力系统建模与分析的符号-数值混合库( CS SY)

    最近,随着科学计算、电力系统模拟的开源软件包的蓬勃发展,人们正在重新审视电力系统模拟,以减少建模和分析的编程工作量。现有的开源工具需要手工开发数值方程和稀疏雅各...

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    Linux开源
  • 芬兰语建模与深层变压器模型(CS SD)

    在LSTM被认为是主导模型体系结构之后的很长一段时间,转换器在语言建模中占据了中心舞台。在这个课题中,我们研究了BRET转换器结构和XL转换器结构在语言建模任务...

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    机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
  • 用于说话人识别的度量学习的防御(CS SD)

    本文的目标是对不可见的说话者进行“开集”的说话者识别,其中理想的嵌入应该能够将信息压缩成具有小的类内(同一说话者)和大的类间(不同说话者)距离的紧凑的话语级表示...

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  • 基于神经网络的多通道音频重放攻击方法(CS SD)

    随着使用语音作为主要输入的安全敏感系统数量的快速增长,解决这些系统对重放攻击的潜在脆弱性变得越来越重要。以前解决这个问题的努力主要集中在单通道音频上。本文提出了...

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    Linux网络安全安全神经网络
  • 基于协商模型的双通道端到端语音识别(CS SC)

    端到端(E2E)模式在自动语音识别(ASR)领域取得了长足的进步,与传统模式相比具有一定的竞争力。为了进一步提高质量,我们提出了一个双通模型,使用非流媒体听、听...

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    Linux编程算法
  • 利用自我注意卷积神经网络实现音乐中的语音和伴奏分离(CS SD)

    几十年来,音乐声源分离一直是信号处理领域的一个热门课题,不仅因为其技术难度大,而且由于其在许多商业应用中的重要性,如自动伴音和重混音等。本文提出了一种新颖的自注...

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    卷积神经网络机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
  • 关于声音的量子声乐理论(CS SD)

    声学中的概念和形式常被用来举例说明量子力学。反过来,如Gabor的研究所表明的那样:量子力学也可以用来阐释新的声学观点。这里,我们特别关注人类声音的研究,因为人...

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    Linux
  • 语音信号自适应噪声消除的性能分析(CS SD)

    本文对自适应滤波器在信号传输过程中噪声消除中的应用作了较为全面的阐述。采用RLS、LMS和归一化LMS等自适应滤波技术,利用负反馈的概念对输入信号进行滤波,预测...

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    Linux
  • 具有语言偏差的传感器,用于端到端普通话-英语语码转换语音识别(CS SD)

    近年来,语言识别信息被用于提高端到端码转换语音识别的性能。然而,以往的工作都是使用额外的语言识别(LID)模型作为辅助模块,这导致了系统的复杂性。在这项工作中,...

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    机器学习神经网络深度学习AI 人工智能语音识别
  • 专题报告:海洋生物声学的探测与分类与深度学习(CS SD)

    019年11月21-22日,约30名研究人员齐聚加拿大BC省维多利亚州,参加由子午线组织、加拿大海洋网主办的“海洋生物声学深度学习检测与分类”研讨会。出席了研讨...

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    深度学习
  • Multilogue-Net:一种用于会话中多模态情绪检测和情绪分析的上下文感知RNN(CS SD)

    会话中的情绪分析和情绪检测是许多实际应用程序的关键,不同的应用程序利用不同类型的数据能够实现合理准确的预测。多模态情绪检测和情绪分析可能特别有用,因为应用程序将...

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    机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
  • 对流-任务网络的实证研究(CS SD)

    Convo - tasnet是最近提出的一种基于波形的深度神经网络,在语音源分离中取得了最先进的性能。它的架构由一个可学习的编码器/解码器和一个在这个学习空间上...

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    编程算法Linux
  • 利用跨模态自监督技术解决语音嵌入问题(CS SD)

    本文的目标是学习说话人身份的表示,而不需要手动注释数据。为此,我们开发了一种自我监督学习目标,它利用了人脸和视频音频之间的自然跨模态同步。我们的方法背后的关键思...

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  • 输入:通过输入和动态规划的序列建模(CS SD)

    提出了一种通过输入迭代生成输出序列的神经序列模型——输入器。输入是一个迭代生成模型,只需要与输入或输出标记的数量无关的固定数量的生成步骤。输入端可以被训练成在输...

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    编程算法
  • Wavesplit:通过说话者聚类实现端到端的语音分离(CS SD)

    我们介绍Wavesplit,端到端的语音分离系统。从混合语音的单一记录中,该模型推断和聚集了每个说话者的表征,然后根据推断的表征估计每个源信号。该模型根据原始波...

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    JavaScript
  • 使用基于深度学习的暹罗结构和成对存在矩阵的多标签声音事件检索(CS SD)

    真实的音景录音通常有多个声音事件同时发生,如汽车喇叭、引擎和人声。声音事件检索是一种基于内容的搜索,目的是找到音频样本,类似于基于声音或语义内容的音频查询。目前...

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    Linux深度学习

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