Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable(x64) - 14.0.23026
2022-05-25 22:00:51
13.69MB
1
hsi
matlab代码该存储库包含在以下方面提出的高光谱图像降噪算法：
Dantas
CF，Cohen
JE和Gribonval
R.“使用字典学习进行高光谱图像降噪”。
WHISPERS
2019，荷兰阿姆斯特丹。
（位于：）
所提出的技术结合了低等级和稀疏性（通过词典学习）。
用法示例
要运行的主要脚本是“
DL_HSI_denoise.m”。
假设将图像放置在matlab变量“
imnoise”（3D数组）中，然后运行以下代码：
[imout，exec_times]
=
DL_HSI_denoise（imnoise）;
其中“
imout”包含最终去噪图像，“
exec_times”包含执行时间。
文件列表和描述
DL_HSI_denoise.m：主脚本。
输入嘈杂的HSI并输出其去噪版本。
脚本层次结构：DL_HSI_denoise.m->
image_denoise_lr.m->
HO_SuKro_DL_ALS.m->
DictUpdateALS2.m
核/
image_denoise_lr.m：去噪方法的稀疏阶段（使用字典学习）。
HO_SuKro_DL_ALS.m：默认
2022-05-23 15:02:55
47KB
1
情感文本转语音的深度学习
关于我们尝试使用深度学习方法进行情感文字转语音的摘要
内容
数据集
数据集
演讲人数
情绪化
话语数量
不重复提示数
期间
语言
评论
优点
缺点
24（12女，12男）
8（镇静，中立，快乐，悲伤，愤怒，恐惧，惊喜和恶心）
1440
2个
约1小时
英语
每个说话者都有4种表达中性情绪的声音，而8种说话则包含所有其他情绪的声音，因此每个说话者有60种言语
容易获得
包含的情绪很容易解释
话语非常有限
词汇不佳
用不同的声音说出相同的话
5（3男，2女）
5（中立，逗乐，生气困，厌恶）
6914（1568、1315、1293、1720、1018）
1150
约7小时
英文，法文（1名男性）
尝试大型语料库进行情感表达
逗乐的情绪包含非语言提示，例如咯咯笑等，这些提示不会显示在笔录中
同样，困倦也有打哈欠的声音。
我们免费提供的唯一大规模情感语料
2022-05-21 00:57:26
5.29MB
1
在优化和决策过程中，不确定性量化(UQ)在减少不确定性方面起着至关重要的作用。它可以用于解决科学和工程中的各种实际应用。
2022-05-19 23:01:51
2.53MB
1
变电站通信网络和系统
第 8-1 部分：特定通信服务映射（ SCSM)对 MMS ( ISO 9506-1 和 ISO9506-2 ）及 ISO/IEC 8802-3 的映射
2022-05-17 09:44:01
3.63MB
1