01 2022 档案
摘要：论文地址：https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3367/attachments/779/817/Thu-1-10-6.pdf #利用循环神经网络抑制非线性残差回声 ###摘要 免提通信设备的声学前端会对扬声器和麦克
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摘要：论文翻译：https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 #基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 ###摘要 在语音通信系统中，回声会降低用户体验，需要对其进行彻底抑制。提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法。在多任务学习的背景下，采用双语音
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摘要：论文地址：https://ieeexploreieee.53yu.com/abstract/document/9414715 #Netshell 中的 AEC：关于 FCRN 声学回声消除的目标和拓扑选择 ###摘要： 声学回声消除(AEC)算法在信号处理中具有长期稳定的作用，其方法可以改善诸如汽车
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摘要：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9414462 #ICASSP 2021声学回声消除挑战:结合时间对准的自适应回声消除和基于深度学习的残余回声加噪声抑制 ###摘要： 本文描述了一种用于ICASSP 2021年声学回声消除挑战赛的
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摘要：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9357975/ #基于半盲源分离的非线性回声消除 ###摘要: 当使用非线性自适应滤波器时，数值模型与实际非线性模型之间的不匹配是非线性声回声消除(NAEC)的一个挑战。为了解决这一问题，我们提出
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摘要：论文地址：https://arxiv.53yu.com/abs/2001.08662 #INTERSPEECH 2020深度噪声抑制挑战:数据集，主观语音质量和测试框架 ###摘要： INTERSPEECH 2020深度噪声抑制挑战旨在促进实时单通道语音增强的合作研究，旨在最大限度地提高增强语音的主
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摘要：论文地址：https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10-4.pdf #一种基于深度学习的鲁棒级联回声消除算法 ###摘要 AEC是用来消除扬声器和麦克风之间
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论文翻译：2020_ICASSP 2021 ACOUSTIC ECHO CANCELLATION CHALLENGE: DATASETS, TESTING FRAMEWORK, AND RESULTS
摘要：论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.04972.pdf 看这里有更好的排版：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13689705.html #ICASSP 2021 回声消除挑战:数据集、测试框架和结果 ###摘要 ICASSP 202
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摘要：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9306224 #基于RNN的回声消除 ###摘要 本文提出了一种基于深度学习的语音分离技术的回声消除方法。传统上，AEC使用线性自适应滤波器来识别麦克风和扬声器之间的声脉冲响应。然而，当传统方法遇
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摘要：论文地址：http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-10.pdf #Attention Wave-U-Net 的回声消除 ###摘要 提出了一种基于U-Net的具有注意机制的AEC方法，以联合抑制声学回声和背景噪声。该方法由U-Ne
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摘要：论文地址：http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-5.pdf #基于GAN的回声消除 ###摘要 生成对抗网络（GANs）已成为语音增强（如噪声抑制）中的热门研究主题。通过在对抗性场景中训练噪声抑制算法，基于GAN的解决方案通常会
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摘要：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9053508 #CAD-AEC: 上下文感知的深度回声消除 ###摘要 基于深度学习的声学回声消除（AEC）方法已经被证明优于经典方法。基于学习的AEC的主要缺点是它依赖于训练集，这限制了它在移动
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摘要：论文地址：https://arxiv.53yu.com/abs/2005.09237 #自适应数字滤波与循环神经网络相结合的回声消除技术 ###摘要 回声消除（AEC）在语音交互中起关键作用。由于明确的数学原理和适应条件的智能特性，具有不同实现类型的自适应滤波器始终用于AEC，从而提供了可观的性能。
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摘要：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9413510 #基于双信号变换LSTM网络的回声消除 ###摘要 本文将双信号变换LSTM网络(DTLN)应用于实时声学回声消除(AEC)任务中。DTLN结合了短时傅里叶变换和堆叠网络方法中的学习
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