噪声噪声器matlab代码基于噪声注入的声反馈消除 概述 此 GitHub 存储库提供基于噪声注入的声学反馈消除。 摘要：我们提出了一种基于智能手机的低延迟应用程序，该应用程序演示了实时操作，以消除因智能手机或类似设备的扬声器和麦克风之间的耦合而产生的声反馈的负面影响，利用强大的噪声注入 (NI)方法。 我们利用短时间的多次噪声注入来估计扬声器和麦克风之间适当阶次的滤波器系数，以便实时有效地执行反馈消除。 我们开发此应用程序的动机是执行有效的声反馈消除，而不管扬声器和麦克风在所考虑的平台上的位置如何。 通过所提出的应用程序，我们可以估计更衣室声学中扬声器和麦克风之间的传递函数，从而使反馈消除非常有效。 本文介绍了在基于 Android 的智能手机上的实时实现。 您可以找到此 GitHub 存储库的论文： 音视频演示 用户指南 要求 Matlab 2016a 或更新版本 视觉工作室 许可证和引用 这些代码在 MIT 许可下获得许可。 对于此存储库的代码内容的任何利用，用户需要引用以下书籍之一： Mishra、Parth、Serkan Tokgoz 和 Issa MS Panahi。 “在

RealSR 通过内核估计和噪声注入实现真实世界的超分辨率 纪小中，曹云，泰英，王成杰，李吉林和黄飞跃 腾讯优途实验室 我们的解决方案在两个赛道上均获得了CVPR NTIRE 2020真实世界超高分辨率挑战赛的冠军。 （官方PyTorch实施） 更新-2020年9月2日 培训代码可从 更新-2020年5月26日 添加模型。 提供了基于。在Windows / Linux / macos上测试您自己的图像。有关更多详细信息，请参见 用法./realsr-ncnn-vulkan -i in.jpg -o out.png -x使用合奏 -g 0选择GPU ID。 介绍 不管模糊和噪点如何，最新的最新超分辨率方法在理想数据集上均实现了令人印象深刻的性能。但是，这些方法在现实世界中的图像超分辨率中始终会失败，因为它们大多数都从高质量图像中采用简单的三次三次向下采样来构造低分辨率（LR）和高分辨率（