matlab由频域变时域的代码该文件夹包含用于工具箱的Matlab程序，该工具箱用于DNN辅助卡尔曼滤波以增强语音。
该工具箱由Yuhongjiang组成，基于OSU团队编写的框架。
有关算法的详细信息，请参考以下论文。
请参考以下文件。
@inproceedings
{yu2019deep，
title
=
{用于时域语音增强的基于深度神经网络的卡尔曼滤波器}，
作者=
{于洪江和欧阳，志恒和朱，魏平和香槟，贝努伊特和季云云}，
booktitle
=
{2019
IEEE国际电路与系统专题讨论会（ISCAS）}，
页面=
{1--5}，
年=
{2019}，
组织=
{IEEE}
}
有关DNN增强型彩色噪声卡尔曼滤波的详细信息，请参阅以下论文。
@article
{yu2020speech，
title
=
{使用DNN增强的彩色噪声卡尔曼滤波器进行语音增强}，
作者=
{俞洪江和朱，魏平和香槟，贝努瓦}，
journal
=
{语音交流}，
音量=
{125}，
页面=
{142-151}，
年=
{2020}，
发布者=
{Elsevier}
}
文件夹和文件的描述
conf
2021-12-24 15:36:58
138.9MB
1
chime3cnn
用于CNi-DNN评估CHiME-3数据的Kaldi脚本
2021-12-20 21:03:30
4KB
1
自主移动机器人的感知，使用ROS，rs-lidar-16，SLAM，基于Yolov5的DNN的目标检测自主移动机器人的感知，借助SLAM，离线地图定位和2Dto3D目标检测，初步自主移动机器人环境感知系统完成设备自主移动机器人IMU Xsens MTi-G700 Robosense lidar-16 Realsense D435相关工作基于对象检测和定位RealsenseD435的工作：SC-LeGO-LOAM hdl_localization Video对象示例ROS检测：下一个ROS和SLAM版本已上载，但我
2021-12-14 22:28:35
30.97MB
1
中文、微博、情感分析、SVM模型实现、DNN模型实现。微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向。主要做法如下：
实现语言：python、tensorflow==1.12、keras==2.2.4
一是基于传统文本特征表示的稀疏性，结合当前成熟技术，设计并实现了基于Word2vec的词向量训练方法，该方法可以将词表示为具有语义关系的特征向量形式，方便模型的使用。
二是采用自然语言处理常用技术完成对文本的预处理操作，既是完成了数据的预处理过程。
三是研究并实现了SVM和DNN两个最具代表性的模型在中文情感分析领的应用，完成了大数据的数据挖掘过程。并在已有的数据集上进行了实验，由具体实验结果我们发现SVM神经网络模型取得了78.03%的F值，较DNN(88%)方法低了9%，但是其训练速度较快。
2021-12-14 16:09:50
5.29MB
理解卷积神经网络基本原理，熟练掌握OpenCV深度神经网络模块API开发技术，学会加载模型，解析模型输出结果；学会如何把正常的tensorflow对象检测模型转化为OpenCV可以接受的模型，实时人脸检测与识别案例。学会使用OpenCV DNN模块解决实际问题。部分课程代码演示效果如下：
2021-12-10 16:17:17
10.05MB
1
DNN-Speech-Recognition - 基于深度神经网络的自动语音识别器，首先搭建几个简单网络进行尝试，然后根据测试结果来构建自己的深度神经网络模型。可用于机器学习/深度学习/自然语言处理等方面课程的课程项目。数据集是LibriSpeech的部分数据，不包含在此压缩包中，可以自行下载。
2021-12-02 18:44:56
1.8MB
1
yoyov5-6部署，懂得都懂， c++下使用opencv部署yolov5模型 （DNN）
参考网址下载或者自己cmake opencv文件
2021-11-29 13:10:07
158.73MB
1