- 为了提高语音混合特征增强效果，设计了一种以自适应软掩模与混合特征共同分析算法来实现。以混合特征分析可以消除单一梅尔域滤波器无法提供高频特征的缺陷。研究结果表明：选择融合相位自适应软掩模方式时，能够最大程度去除背景噪声。以本文融合相位差自适应软掩模可以获得比IRM更显著优势，经过优化处理的语音特征与学习目标构建得到的语音增强算法能够促进语音质量的明显提升。以自适应软掩模与混合特征训练神经网络处理获得优秀的信 噪比，达到更优的算法性能。
- 关键字：
202308 语音增强 自适应软掩模 DNN 混合特征
- 编译|蒋宝尚 关于AI是什么，学界和业界已经给出了非常多的定义，但是对于AI理解，探讨尚不足。换句话说，计算机科学家解释深度神经网络（DNNs）的能力大大落后于我们利用其取得有用结果的能力。 当前理解深度神经网络的常见做法是在单个神经元特性上“折腾”。例如，激活识别猫图像的神经元，而关闭其他神经元的“控制变量法”。这种方法的学术术语叫做“类选择性”。 由于直观和易理解，“类选择性”在学界广泛应用。诚然，在训练过程中，这类可解释的神经元确实会“选择性地”出现在各种不同任务网络中。例如，预测产品评论
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习
- 来源：nature 编译：张大笔茹、小七 假设一辆自动驾驶汽车看到停车标志时并没有减速，而是加速驶入了繁忙的十字路口，从而导致了交通事故。事故报告显示，停车标志的表面粘了四个小的矩形标志。这说明一些微小扰动就能愚弄车载人工智能（AI），使其将“停止”一词误读为“限速45”。 目前，此类事件还未发生，但是人为扰动可能影响AI是非常现实的。研究人员已经展示了如何通过粘贴纸来欺骗AI系统误读停车标志，或者通过在眼镜或帽子上粘贴印刷图案来欺骗人脸识别系统，又或者通过在音频中插入白噪声使语音识别系统产生错
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习
- 导读深度神经网络(DNN)通过端到端的深度学习策略在许多具有挑战性的任务上达到了人类水平的性能。深度学习产生了具有多层抽象层次的数据表示;然而，它没有明确地提供任何关于DNNs内部运作的解释，换句话说它的内部运作是一个黑盒子。深度神经网络的成功吸引了神经科学家，他们不仅将DNN应用到生物神经系统模型中，而且还采用了认知神经科学的概念和方法来理解DNN的内部表示。尽管可以使用诸如PyTorch和TensorFlow之类的通用深度学习框架来进行此类跨学科研究，但是使用这些框架通常需要高级编程专家和全面的数学知
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习 脑机接口
- 先说DNN，从结构上来说他和传统意义上的NN（神经网络）没什么区别，但是神经网络发展时遇到了一些瓶颈问题。一开始的神经元不能表示异或运算，科学家通过增加网络层数，增加隐藏层可以表达。并发现神经网络的层数直接决定了它对现实的表达能力。但是随着层数的增加会出现局部函数越来越容易出现局部最优解的现象，用数据训练深层网络有时候还不如浅层网络，并会出现梯度消失的问题。我们经常使用sigmoid函数作为神经元的输入输出函数，在BP反向传播梯度时，信号量为1的传到下一层就变成0.25了，到最后面几层基本无法达到调节参数
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习 CNN RNN
- 深度神经网络（Deep Neural Networks，以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1.从感知机到神经网络 在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： z=∑i=1mwixi+bz=∑i=1mwixi+b 接着是一个神经元激活函数: sign(z)={−11z<0z≥0sign(z)={
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习
- 为了让AI加速器在最短延迟内达到最佳精准度，特别是在自动驾驶车中，TFLOP已经成为许多所谓大脑芯片的关键指针，然而，有专家认为这种野蛮处理方式并不可持续…… 为了让人工智能(AI)加速器在最短延迟内达到最佳精准度，特别是在自动驾驶车(AV)中，TFLOP(兆次浮点运算)已经成为许多所谓大脑芯片的关键指针。这场竞赛的选手包括Nvidia的Xavier、Mobileye的EyeQ5、特斯拉(Tesla)的全自动驾驶(FSD)计算机芯片，以及NXP-Kalray芯片。然而，有专家认为这种野蛮处理方式
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习
- 深度神经网络(Deep Neural Networks，简称DNN)是深度学习的基础，想要学好深度学习，首先我们要理解DNN模型。DNN的基本结构神经网络是基于感知机的扩展，而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也基本一样，DNN也叫做多层感知机(MLP)。DNN按不同层的位置划分，神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层，如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。网络结构层与层之间是全连接的，也就是说，第i层的任意一个神经
- 关键字：
DNN 深度神经网络 深度学习
- Facebook AI 近期更新博客介绍了一篇新论文，即研究人员通过实验发现「易于解释的神经元可能会阻碍深层神经网络的学习」。为了解决这些问题，他们提出了一种策略，通过可伪造的可解释性研究框架的形式来探讨出现的问题。 人工智能模型到底「理解」了什么内容，又是如何「理解」的呢？ 回答这个问题对于改进人工智能系统来说至关重要。而不幸的是，计算机科学家解释深层神经网络(DNN)的能力远远落后于我们用它们实现有用结果的能力。 一种常见的理解DNN的方法集中在单个神经元的属性上，例如，寻找出一个单独的神经元，
- 关键字：
Facebook AI DNN
- Mentor®, a Siemens business 今日宣布 Chips&Media™ 已成功部署 Mentor Catapult™
HLS 平台，将使用深度神经网络 (DNN) 算法设计和验证其 c.WAVE 计算机视觉 IP 的实时对象检测。Chips&Media
是一家面向片上系统 (SoC) 设计高性能、高质量视频 IP 的领先供应商，其产品广泛应用于汽车、监控和消费电子领域。 Chips&Media
需要通过减少功能验证时间、时序收敛、自定义和最终优
- 关键字：
Mentor DNN
- Gartner今天强调了最重要的几大战略物联网(IoT)技术趋势，并称这些趋势将推动2018年至2023年期间的数字业务创新。 Gartner研究副总裁Nick Jones表示：“物联网将继续为未来十年的数字业务创新提供新的机遇，其中很多创新将通过新技术或改进技术实现。那些掌握了创新物联网趋势的CIO们才有机会在其业务中领导数字化创新。” 此外，CIO们应该确保他们拥有必要的技能和合作伙伴，以支持关键的新兴物联网趋势和技术，因为到2023年CIO们负责的端点数量将是今年的3倍多。 Gartner
- 关键字：
DNN 物联网(
- 深度神经网络在很多任务上都已取得了媲美乃至超越人类的表现，但其泛化能力仍远不及人类。德国蒂宾根大学等多所机构近期的一篇论文对人类和 DNN 的目标识别稳健性进行了行为比较，并得到了一些有趣的见解。机器之心对该论文进行了编译介绍。 摘要 我们通过 12 种不同类型的图像劣化(image degradation)方法，比较了人类与当前的卷积式深度神经网络(DNN)在目标识别上的稳健性。首先，对比三种著名的 DNN(ResNet-152、VGG-19、GoogLeNet)，我们发现不管对图像进行怎样的操
- 关键字：
DNN 深度神经网络
- 概要：人工智能交融了诸多学科，而目前对人工智能的探索还处于浅层面，我们需要从不同角度和层次来思考，比如人工智能和大脑的关系。
神经元
在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的模型， wx + b, 加上一个激活函数构成了全部，输入和输出都是数字，研究的比较清楚。别的不说，在参数已知的情况下，有了输入可以计算输出，有了输出可以计算输入。
但在神经科学领域，神经元并不是最底层的单位。
举例来说，有人在做神经元膜离子通道相关的工作。一个神经元的输入，可以分为三部分，从其他
- 关键字：
DNN 深度学习
dnn介绍
深度神经网络(Deep Neural Networks，简称DNN)是深度学习的基础。DNN的基本结构 神经网络是基于感知机的扩展，而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也基本一样，DNN也叫做多层感知机(MLP)。 DNN按不同层的位置划分，神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层，如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层 [
查看详细 ]
关于我们 -
广告服务 -
企业会员服务 -
网站地图 -
联系我们 -
征稿 -
友情链接 -
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
