12 2021 档案
摘要：论文地址：https://ieeexploreieee.fenshishang.com/abstract/document/9142362 #神经网络支持的回声、混响和噪声联合多通道降噪 ###摘要 我们考虑同时降低回声、混响和噪声的问题。在真实场景中，这些失真源可能同时出现，减少它们意味着组合相应
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摘要：论文地址：https://arxiv.fenshishang.com/abs/2005.07551 #用于实时噪声抑制的双信号变换LSTM网络 ###摘要 本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换LSTM网络（DTLN）作为深度噪声抑制挑战（DNS挑战）的一部分。该方法在具有少于一百万个参数的堆叠
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摘要：论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 #基于深度神经网络的回声消除回归方法 ###摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声。传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉
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摘要：论文地址：https://www.researchgate.net/publication/335828968_Deep_Multitask_Acoustic_Echo_Cancellation #深度多任务声回声消除 ###摘要 声学回声消除或抑制方法旨在抑制扬声器与麦克风之间的声耦合产生的回声。
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摘要：https://www.researchgate.net/publication/333825248_Deep_Learning_for_Joint_Acoustic_Echo_and_Noise_Cancellation_with_Nonlinear_Distortions #深度学习用于非线性失
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摘要：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8461476 #基于多输入神经网络的残留回声抑制 ###摘要 残余回声抑制器（RES）旨在抑制声学回声消除器（AEC）输出中的残余回声。基于频谱的RES方法通常估计来自单个输入的近端语音和残余回声
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摘要：论文地址：https://www.researchgate.net/publication/327389097_Deep_Learning_for_Acoustic_Echo_Cancellation_in_Noisy_and_Double-Talk_Scenarios 这篇排版更好：https:/
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摘要：论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003682X17307223 #基于堆叠式深度神经网络的集成回声和背景噪声抑制 ###摘要 在本文中，通过使用具有多层深层结构的深层神经网络（DNN），提出了一种基于回归的集成回声和背
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摘要：论文地址：https://www.researchgate.net/publication/354186200_DNN-based_residual_echo_suppression #基于DNN的残余回声抑制 ###摘要 由于功率放大器或扬声器的限制，即使在回声路径完全线性的情况下，麦克风捕获的回
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