语音质量评价matlab代码

inaSpeechSegmenter inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的音频分段工具包。 它将音频信号分成语音，音乐和噪音的均匀区域。 语音区域分为使用说话者性别（男性或女性）标记的片段。 男性和女性分类模型针对法语进行了优化，因为他们是使用法语说者进行培训的（说话者性别的声学相关性取决于语言）。 对应于音乐之上的语音或噪声之上的语音的区域被标记为语音。 设计inaSpeechSegmenter的目的是基于男女语音时间百分比估计来执行。 安装 inaSpeechSegmenter是python 3中的框架。仅支持大于或等于3.6的python版本。 可以使用以下过程进行安装： 先决条件 inaSpeechSegmenter需要ffmpeg才能解码任何类型的格式。 可以使用以下命令行完成ffmpeg for ubuntu的安装： $ sudo apt-get in

Regression Analysis by Example, 4th Ed (Wiley Series in Probability and Statistics

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关于DREAM.3D DREAM.3D是一个开源，跨平台和模块化的软件包，允许用户重建，实例化，量化，网格化，处理和可视化多维，多模式数据。 DREAM.3D建立在SIMPL和SIMPLView软件项目之上，并且包含一个过滤套件，供材料科学家使用，以用于重建3D微结构或合成生成微结构。 核心软件包具有许多主要功能，包括： Windows / MacOS / Linux的预编译二进制文件 请从下载适合您平台的预编译二进制文件 一般特征 超过350个过滤器来处理数据 导入/导出CSV，文本和二进制数据 导入/导出OEM EBSD数据（.ang，.ctf，.h5） 导入和导出灰度和彩色图像（TIFF，PNG，JPEG，BMP等） 导出STL文件 从HDF5文件导入数据 将文件保存为HDF5文件 使用许多不同的过滤器处理数据 计算许多微观结构统计信息（晶粒尺寸，平均取向等） 生成许多​​类

TFDeepSurv 通过张量流实现Deep Cox比例风险模型和生存分析。 建议的TensorFlow版本为1.15.3。 并且模块测试在TensorFlow-1.15.3下通过了。 注意： 已发布。 旧版本位于分支archive_v1 。 与v1.0版本相比，当前版本有了很大的改进： 建立计算图的速度 利用原始的tensorflow操作来计算损失函数（用于处理关系） 生存数据的统一格式 代码优雅而简单 如果您有任何问题，请先阅读以下常见问题解答，或直接发送电子邮件给我。 1.与DeepSurv的区别 是Deep Cox比例风险模型的软件包，在Github上开源。 但是我们的作品可能会发光： 在您的生存数据中支持死亡时间的联系，这意味着不同的损失函数和生存函数的估计量（ Breslow近似）。 提供生存函数估计。 使用科学方法-贝叶斯超参数优化来调整DNN的超参数。 通

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