Microsoft可伸缩的嘈杂语音数据集（MS-SNSD）
此数据集包含大量以16 kHz采样的.wav格式的干净语音文件和各种环境噪声文件。
该数据集的主要应用是训练深度神经网络（DNN）模型以抑制背景噪声。 但是它可以用于其他音频和语音应用程序。
我们提供了在各种信噪比（SNR）条件下混合干净语音和噪声以生成大型嘈杂语音数据集的方法。
可以根据应用要求配置SNR条件和所需的数据小时数。
随着我们鼓励研究人员和从业人员通过添加更多清晰的语音和噪声片段为该数据集做出贡献，该数据集的大小将继续增长。
该数据集将极大地帮助学院和行业的研究人员和从业人员开发更好的模型。
我们还提供与训练集不同的测试集，以评估开发的模型。
我们提供html代码，用于构建两个Human Intelligence Task（HIT）众包应用程序，以允许用户对嘈杂的音频片段进行评分。 我们根据ITU-T
2022-05-16 15:05:30
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2022-05-15 10:03:43
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01-弹性伸缩综述
02-弹性伸缩产品介绍
03-产品概念综述
04-产品快速入门
05-创建伸缩方案
06-弹性伸缩的使用
07-伸缩配置操作
08-伸缩规则操作
09-触发任务相关操作
10-定时任务和报警任务操作
11-弹性伸缩总结
2022-05-07 19:05:58
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针对在移动网络中，如何进一步提高云媒体服务带宽利用率的问题，提出一种基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法。该算法包含可用带宽预测模型和视频流决策模型。在带宽预测模型中，根据带宽评估结果把当前的网络状态划分为三个模式，每个模式对应不同的带宽预测方法，并且不同的模式能够相互转换。在视频流决策模型中，利用预测的可用带宽，结合可伸缩视频编码技术为用户自适应地调整视频质量。根据实验，在不同网络环境下，该方法能够有效地利用带宽，并提高媒体服务质量。
2022-05-06 17:44:20
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人工智能-机器学习-超磁致伸缩薄膜的磁机耦合特性及其在泳动机器人中的应用.pdf
2022-05-03 21:06:17
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