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基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统源码+教程（毕业设计）.zip 已获导师指导并通过的高分项目 下载后运行ASRT文件下的GUI.py即可 系统功能如下 1、噪声抑制： （1）提供对音频进行转换成频谱图，让用户分析起来更加直观。 （2）可以进行录音，并将录进的音频内容保存到指定的文件夹中。 （3）同时可以对录进的音频进行添加噪音，添加研究内容。 （4）可以对录制的音频进行降噪处理，使录进的音频听起来更加清晰。 （5）可以将处理后的音频播放出来。 2、语音合成： （1）提供对用户想输入的两段文字的编辑功能。 （2）可以将用户输入的两段文字合成为一段文字并将文字转换为音频信息。 （3）可以存取转换后的音频，也可以存取任意一段文字所转换的音频。 （4）可以将存取的音频播放出来 3、语音识别： （1）提供对于用户输入的音频进行录制。 （2）可以将用户录入的音频存储到指定路径中并进行播放。 （3）将存储的音频识别成文字的方式进行输出。以下为系统使用说明 主界面 当用户进入主界面时，题目为噪声抑制实验与语音合成系统，主界面标题为语音识别系统，我们的功能主要围绕语音合成和降噪而展开，主界面有

本发明公开了一种基于深度学习的胆石症 智能辅助系统，包括云端服务器和客户端，所述 云端服务器和客户端双向连接，且云端服务器包 括云平台图像数据库、云平台算法模块、信息获 取模块、综合模块和深度学习分析模块。

用户投诉预测模型能有效地降低电信用户投诉率，对企业提高用户满意度和竞争力有着至关重要的作用。在模型训练过程中，由于人工设计特征的缺陷和设计过程中存在难以预估的复杂性，使得模型预测的精度和设计特征的效率不能有很大的提升。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的用户投诉预测模型。该模型通过深层网络特征学习单元能从电信用户原始数据中自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征，并将这些高层特征输入到传统分类器中来提高模型的精度。通过实验结果分析，预测模型在AUC指标上比以往用户投诉模型提升了7.1%，证明了该模型自动学习特征的有效性和深度学习在电信大数据领域的可用性。

李佳星, 赵勇先, 王京华. 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述. 自动化学报, 2021, 47(10): 2341−2363

李佳星, 赵勇先, 王京华. 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述. 自动化学报, 2021, 47(10): 2341−2363 来源网址：http://www.aas.net.cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190859

本文简单阐述了下传统图像配准方法后着重介绍了基于深度学习的图像配准方法。

本论文将快速走子网络方法应用在围棋博弈的蒙特卡洛树搜索算法中，实现了基于深度学习和蒙特卡洛树搜索算法的围棋博弈智能体，利用本论文实现的智能体与传统的基于模式的蒙特卡洛树搜索算法智能体对弈，验证了算法的有效性。

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