深度递归神经网络在语音分离中的应用和增强 语音分离实验 培训代码： codes/TSP/train_TSP_demo_mini_clip.m 演示版 在codes/TSP/demo/model.mat找到预训练的模型 在codes/TSP/demo/run_test_single_model.m运行演示代码 依存关系 该软件包基于 该软件依赖Mark Schmidt的软件包进行凸面优化。 此外，我们还包括了用于处理MFCC文件的Mark Hasegawa-Johnson的。 我们将用于计算功能（MFCC，logmel）（HCopy）。 我们使用信号处理功能。 我们使用工具箱版本2.0、3.0进行评估。 处理您的数据： 要尝试对数据进行编码，请参阅mir1k，TSP设置-相应地将数据放入codes/TSP/Data/ 。 调整开发集上的参数并检查结果。 笔记 使用MATLAB

歌声分离RNN 雷茂 芝加哥大学 介绍 这是使用递归神经网络（RNN）开发的歌声分离工具。 它可以将歌手的声音和背景音乐与原始歌曲区分开。 由于分离尚不完善，因此它仍处于开发阶段。 请检查演示的性能。 依存关系 的Python 3.5 脾气暴躁的1.14 TensorFlow 1.8 RarFile 3.0 进度栏2 3.37.1 LibROSA 0.6 Matplotlib 2.1.1 档案文件 . ├── demo ├── download.py ├── evaluate.py ├── figures ├── LICENSE.md ├── main.py ├── model ├── model.py ├── preprocess.py ├── README.md ├── songs ├── statistics ├── train.py └── utils.py 数据

软阈值matlab代码用于语音分离的深度递归非负矩阵分解（DR-NMF）的实现 DR-NMF是一个递归神经网络，它是由应用于稀疏NMF推理的迭代软阈值算法（ISTA）的展开迭代构建而成的。 稀疏NMF推论是在给定非负字典W的情况下推论非负稀疏系数H的任务，使得WH逼近非负观察矩阵X。对于语音分离，观察矩阵X是有声音频的原始频谱图，并且对字典W进行分区变成语音和噪声成分。 字典W的这种划分允许在STFT域中计算增强掩码。 在这里阅读论文： 指示： 使用，可以从中获得。 设置环境（更新05-03-19）。 此代码取决于某些较旧版本的软件包（请参阅。要设置conda环境，请运行以下命令： conda create --name drnmf_orig3 cudnn=5.1 gxx_linux-64=5.4.0 python=2.7 theano=0.9.0 numpy=1.11 pygpu=0.6.9 pip install keras==2.0.4 librosa==0.5.1 joblib==0.11.0 hickle jupyter 通过运行下载所需的工具箱。 通过用本地CHiME2路径

行业分类-物理装置-深度递归残差网络的遥感图像空谱融合方法和电子设备.zip

解决2辆车以上，从出发点到目标点路径规划。处理了碰撞情形下的避让。