ZnHang - 博客园

scipy.io.wavfile.read, soundfile.read, librosa.load三种读取音频文件的方式的区别

摘要： scipy.io.wavfile.read, soundfile.read, librosa.load三种读取音频文件的方式的区别 import scipy.io.wavfile as wavfile import soundfile as sf import librosa import matp 阅读全文

posted @ 2022-12-02 20:34 ZnHang 阅读(3021) 评论(0) 推荐(1)

主动噪声控制（Active Noise Control）：宽带前馈ANC

摘要：宽带前馈ANC 宽带前馈ANC的组成部分有：单个参考传感器（麦克风），单个次级声源，单个误差传感器。这种类型的ANC系统被简化之后的单通道管式ANC系统框图如下图1所示：其中输入信号，也就是参考信号被参考麦克风采集；参考信号被采集之后，通过ANC系统的处理，去驱动一个麦克风（次级麦克风）；阅读全文

posted @ 2022-10-21 22:03 ZnHang 阅读(2376) 评论(0) 推荐(0)

维纳（wiener）滤波器以及维纳滤波器的语音增强

摘要：维纳（wiener）滤波器以及维纳滤波器的语音增强线性最优滤波问题滤波器的输入时间序列为

u (0), u (1), . . .

$u(0), u(1), ...$ 滤波器用其冲激响应

w (o), w (1), . . .

$w(o),w(1),...$ 进行表示，在离散时刻

n

$n$ 滤波器输出为

y (n)

$y(n)$ 期望响应为

d (n)

$d(n)$ ，期望响应与滤波器输出之间的估计误差用$e(n) 阅读全文

posted @ 2022-10-08 16:43 ZnHang 阅读(2171) 评论(0) 推荐(1)

现代功率谱估计（2）：Levinson-Durbin递推方法求解AR模型参数

摘要：现代功率谱估计（2）：Levinson-Durbin递推方法求解AR模型参数 p阶AR模型的差分方程形式和系统函数分别为：令

z = e^{j w}

$z = e^{jw}$ ，则AR模型输出的功率谱密度为： AR模型的系统输出信号为

x (n)

$x(n)$ ，计算输出信号的自相关函数：其中最后结果的后面一项，输出信号

x (n)

$x(n)$ 和输入阅读全文

posted @ 2022-09-30 14:10 ZnHang 阅读(1936) 评论(0) 推荐(0)

现代功率谱估计（3）：SVD-TLS，奇异值分解—总体最小二乘方法求解AR模型参数

摘要：现代功率谱估计（3）：SVD-TLS，奇异值分解—总体最小二乘方法求解AR模型参数 Yuler-Walker方程及修正Yuler-Walker方程对于一个AR

(p)

$(p)$ 过程，其输出信号的自相关函数和AR系数有以下方程：现在的问题是，如何求解AR模型的系数

a_{i}

$a_{i}$ 以及AR模型的阶数

p

$p$ ，根阅读全文

posted @ 2022-09-30 13:18 ZnHang 阅读(1649) 评论(0) 推荐(0)

现代功率谱估计（1）：求解Yuler-Walker方程的方法

摘要：现代功率谱估计（1）：求解Yuler-Walker方程的方法相当多的平稳随机过程都可通过一个白噪声为输入，激励一个线性时不变系统来产生，此系统可用线性差分方程进行描述，此种差分方程即为自回归-滑动平均（autoregressive - moving average, AR-MA）模型。（张贤达，现阅读全文

posted @ 2022-09-27 20:58 ZnHang 阅读(2466) 评论(0) 推荐(0)

深度学习笔记（3）神经网络，学习率，激活函数，损失函数

摘要：神经网络（NN）的复杂度空间复杂度：计算神经网络的层数时只统计有运算能力的层，输入层仅仅起到将数据传输进来的作用，没有涉及到运算，所以统计神经网络层数时不算输入层输入层和输出层之间所有层都叫做隐藏层层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层总参数个数 = 总w个数 + 总b个数时间复杂度：阅读全文

posted @ 2021-02-13 22:24 ZnHang 阅读(852) 评论(0) 推荐(0)

鸢尾花数据集（Iris）

摘要：鸢尾花数据集（Iris）参考视频及资料：https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt?from=search&seid=202820015499098798 共有数据150组，每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了，这一组特征对应阅读全文

posted @ 2021-02-13 17:10 ZnHang 阅读(1840) 评论(0) 推荐(1)

TensorFlow（1）张量及基本函数

摘要：参考视频及资料：https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt?from=search&seid=202820015499098798 tensor 维数阶名字例子 0 0 标量（） s = 1 2 3 1 1 向量（） v = [1,2,3] 2 2 阅读全文

posted @ 2021-02-13 14:07 ZnHang 阅读(1482) 评论(0) 推荐(0)

深度学习笔记（2）梯度下降，前向传播，反向传播

摘要：梯度下降成本函数（Cost function）： \[ J(w,b) = \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {L({{\widehat y}^{(i)}},{y^{(i)}})} = - \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {\left 阅读全文

posted @ 2021-02-06 14:01 ZnHang 阅读(869) 评论(0) 推荐(0)

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