DCCRN中PMSQE损失函数是怎么实现的？代码如何实现？有没有简单的实现方法？
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- 2024-08-10 00:04庞律庆的博客 深度复数卷积循环网络(DCCRN)项目指南 DeepComplexCRN项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepComplexCRN 目录结构及介绍 complexnn.py 该文件定义了用于深度复数卷积网络的各种复杂层。其中包括...
- 2022-02-04 09:59
- 2024-08-12 00:51芮瀚焕的博客 DeepComplexCRN项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepComplexCRN 在音频处理的广阔领域中，DCCRN 项目为我们提供了一种创新且高效的方法——深度复数卷积循环网络，用于实现相位感知的语音增强。...
- 2021-08-19 07:59糊涂小菜鸟的博客 Abstract 深度学习给语音增强带来很多益处，传统的时频域(TF)方法主要通过朴素卷积神经网络(CNN)或递归...为了更好的训练复杂目标，本文提出了Deep Complex Convolution Recurrent Network(DCCRN)模型。该模型在Inter
- 2022-04-11 13:58怕鸭鸭不怕的博客 对DCCRN做了进一步的更新（有不了解DCCRN的小伙伴可以看我先前的文展）。 2.方法 1.将模型扩展到子带处理。 2.用TF-LSTM代替LSTM。 3.使用卷积块聚合编码器的输出，然后再送到解码器。 4.为解码器制定一个先验...
- 2023-01-03 05:40CV_Peach的博客 【代码】DCGAN模型——pytorch实现。
- 2021-08-26 08:15西岸行者的博客 顺藤摸瓜一下神级网络DCCRN前言一根藤上5个瓜U-...这期间最瞩目的莫过于DCCRN在DNS-Challenge竞赛中取得的好成绩，遂求锤得锤的学习一下。 一根藤上5个瓜 这个神级网络也是吸收了很多优秀的成果，所以研究他之前
- 2022-04-03 14:15怕鸭鸭不怕的博客 文末附论文地址及其开源代码地址 1. 动机 卷积循环网络（CRN）集成了卷积编码器-解码器（CED）结构和长短期记忆（LSTM），已被证明有助于复杂目标，为了更有效地训练复杂目标，在本文中提出了一种新的网络结构称为...
- 2021-05-25 09:24Eva会上树的博客 DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement DCCRN：用于相位感知的语音增强的深度复数卷积递归网络 摘要 随着深度学习的成功语音增强在可理解性和可感知质量方面...
- 2022-05-06 09:23怕鸭鸭不怕的博客 提出了两个轻量级 DCCRN 子模块，分别用于子带和全带 (SAF) 建模，采用子带处理模块分别对低频段和高频段进行建模。应用全频带处理模块来平滑不同频带的边界。在模型中引入了可学习的频谱压缩（LSC），可以动态调整...
- Aidanmomo的博客 DCCRN+2.1 The new design2.2 Subband Processing2.3 Complex TF-LSTM Block2.4 Convolution Pathway2.5 SNR Estimator2.6 Post-Processing2.7 Loss Functio：3. Experiments3.1 Datasets3.2 Training setup and ...
- qq_46079584的博客 本文的作者是Shubo Lv, Yanxin Hu, Shimin Zhang, Lei Xie，Audio, Speech...本篇文章提出的模型是在DCCRN的基础上进行的改进，创新点在于用了子带处理（子带可以被神经网络过滤器分离或者合并），中间的lstm也被替换为
- 2021-12-28 09:05Aidanmomo的博客 The DCCRN Model2.1 Convolution recurrent network architecture2.2 Encoder and decoder with complex network2.3 Training target2.4 Loss function3. Experments3.1 Datasets3.2 Training setup and baselin
- 2022-03-09 07:23凌逆战的博客 论文地址：DCCRN：用于...论文代码：https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent-1 引用：Hu Y，Liu Y，Lv S，et al. DCCRN: Deep complex convolution recurrent network for phas...
- 2021-01-30 08:26Better Bench的博客 在语音增强领域，改进CRN中的技术，设计了一种复数值操作的新网络结构，使用复数技术下的LSTM去处理上下文信息，称为深度复数卷积递归网络（DCCRN） 本文主要针对基于DL的单通道语音增强，以实现更好的感知质量和...
- 2025-01-10 17:00Together_CZ的博客 SE实验结果 表2展示了DCCRN和DCCRN_Ghost128在librimix1数据集上的结果。结果表明，通过将DCCRN模型中GRU层的隐藏大小减少10%进行模型压缩，SDR和Si-SDR指标下降了约0.1 dB。相比之下，当应用我们提出的GhostRNN...
- 2021-06-01 09:22李远李远啊的博客 研究生入学的第个学期。我接到了一个任务-- 复现一个深度学习模型。DCCRN 以及在此基础上改进得到的DARN。 我首先找到了一个 DCCRN 模型（fei'yuan'zuo'zhe）
- 2021-08-15 02:00LiveVideoStack_的博客 论文推介：语音增强模型DCCRN+—基于SNR估计的子带DCCRN DCCRN+是基于DCCRN的改进，提出了一种结合SNR估计和子带处理的语音增强方法，可以在模型降噪能力和人声质量两个方面做较好的权衡，模型的前向推理速度也得到...
- 2022-05-22 04:00LiveVideoStack_的博客 ” 基于可学习复数特征的超宽带语音增强模型S-DCCRN 近期，实验室和腾讯天籁实验室针对单通道超宽带语音增强任务提出了S-DCCRN模型，通过可学习频谱压缩，复数特征编码器、解码器以及级联的子带全带处理，网络可以在...
- 2024-06-08 01:49林泽炯的博客 提升音频体验：Mayavoz - 轻松实现语音增强 mayavozPytorch based speech enhancement toolkit.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mayavoz Mayavoz是一个基于Pytorch的开源工具包，专为音频实践者和研究...
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