基于ACAM3, bDNN, DNN,LSTM四种深度学习的语音检测VAD处理仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的main.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

MigrationNet：使用PyTorch进行地下管线解释 基于PyTorch中的构建。 用法 注意：使用Python 3 预言 您可以使用我们的数据集轻松测试输出： python predict_mat.py -i path/to/test -o predict.png -m path/to/checkpoint 训练 python train_mat.py -f path/to/checkpoint -e 200 -b 1 -l 0.000005 -s 0.25 -x path/to/train -y path/to/gt

一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去

python opencv DNN 人脸检测

matlab余玄函数代码DNN_toolbox Matlab工具箱，用于基于DNN的语音分离 该文件夹包含用于工具箱的Matlab程序，该工具箱用于使用深度神经网络（DNN）进行监督性语音分离。 该工具箱由Chenjitong Chen编写，它基于Wang Yuxuan编写的早期版本。 刘玉洲进一步完善了该工具箱。 有关基于DNN的语音分离的技术详细信息，请参见以下文章： Wang Y.，Naraayanan A.和Wang DL（2014）：关于监督性语音分离的培训目标。 关于音频，语音和语言处理的IEEE / ACM事务，第1卷。 22，第1849-1858页。 该工具箱由OSU感知和神经动力学实验室（PNL）提供。 文件夹和文件的描述 配置/ 用于培训和测试的干净话语清单。 数据/ 混合，特征，蒙版和分离的语音存储在此处。 dnn / DNN培训和测试代码，其中dnn / main /包含DNN培训和测试的关键功能。 dnn / pretraining /包括用于无监督DNN预训练的代码。 gen_mixture / 用于从噪音和干净的语音中创建混合的代码。 get_feat /

DEA 数据包络分析工具箱 用于MATLAB的数据包络分析工具箱

神经网络 基于神经网络的歌声合成库进行研究。 演示版 使用kiritan_singing数据库的基于神经网络的歌声合成演示（日语） 音频样本 Kiritan示例： ：//soundcloud.com/r9y9/sets/dnn-based-singing-voice 安装 Python 3.6或更高版本 ：需要开发版本（master分支） 开发版本。请查看安装的邮局。 火炬> = 1.x 请注意，上面列出的软件包应手动安装。安装它们后，您可以运行： python setup.py develop 安装其余的依赖项。 储存库结构 核心程式库： 命令行程序： 及其配置 食谱： Python docstring样式 菜谱 配方是用于重现实验的一组脚本和配置。用于进行实验的所有步骤均以独立方式提供。如果要构建唱歌语音系统，请查看目录。 背景 截至2020年2月，基于DNN的歌声合成工具在日

1000级别分类网络模型，采用50层的网络层，对大部分物体能检测出来，resnet50_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2

【目标跟踪】pyimagesearch目标跟踪、中心点匹配示例程序汇总（python-opencv-dlib-dnn）-附件资源

微软提出的一种对于深度神经网络训练加速的并行策略；使用流水线技术结合模型并行以及数据并行，能够有效地提高整体的训练效率，减少训练的时间。