摘要：
作者：桂。 时间：2017-05-24 10:06:39 主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。 书中代码：http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu，提取密码：9dmi 一、谱减的基本原理 A- 阅读全文
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转自：http://blog.csdn.net/yanli0823/article/details/8186382 亲测有效，环境： windows 8.1 perl版本： HTK版本：Hidden Markov Toolkit (HTK) 3.4.1 〇、HTK简介 HTK(HMM Tools K 阅读全文
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问题1：VS2012 编译程序时：无法查找或打开PDB文件 解决方法：调试-选项-符号-Microsoft符号服务器打钩，然后确定，就OK了。 问题2：按F5运行.c程序，dos窗口闪退 解决方法：Crtl + F5 问题3：编译C程序，出现：【C】error C2143: 语法错误 : 缺少“;” 阅读全文
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作者：桂。 时间：2017-05-24 09:09:36 主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。 一、语音产生过程 发音机制涉及到的器官： 挑几个重点的说一下， 声带（说话/呼吸）的状态： 清音时声带不振动，浊音时声 阅读全文
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作者：桂。 时间：2017-05-24 08:44:53 主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。 这一章主要是数字信号处理的知识点，之前有总结过一些，感兴趣可以点击链接看一看。 1.傅里叶变换(FT-DTFT-DFT 阅读全文
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作者：桂。 时间：2017-05-24 08:06:45 主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。 1.语音增强（speech enhancement）主要从攻/防两面入手：quality + intelligibil 阅读全文
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转自：http://www.lining0806.com/%E5%B0%86svm%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%A4%9A%E7%B1%BB%E5%88%86%E7%B1%BB/ SVM是一种典型的二类分类器，是采用最大间隔化策略来确定特征空间中最优超平面的，也就是说它只能回答属于正类 阅读全文
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作者：桂。 时间：2017-05-23 15:52:51 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6895710.html 一、理论描述 Kernel ridge regression (KRR)是对Ridge regression的扩展，看一下Ridge回归的 阅读全文
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主要记python工具包sklearn的学习内容： 链接点击这里。 一、Regression & Classification 1.1. Generalized Linear Models 1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis 1.3. Ke 阅读全文
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作者：桂。 时间：2017-05-23 06:37:31 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html 前言 仍然是python库函数scikit-learn的学习笔记，内容Regression-1.2Linear and Quadratic 阅读全文