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随机信号分析及相关基础知识
本文介绍了随机信号分析的基础知识,包括频谱、周期、频率等术语的解释,以及信号与时间序列的区别。同时还探讨了信号的离散化和采样率的重要性,以及周期信号和傅里叶变换的相关概念。- 105
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独立成分分析(Independent Component Analysis)及其在信号处理中的应用
独立成分分析(Independent Component Analysis,简称 ICA)是一种数据分析和特征提取方法,主要用于多个随机变量之间的分离和独立成分的提取,广泛应用于信号处理、图像处理、语音识别等领域。本文介绍了 ICA 的基本概念、数学模型、求解方法以及使用 scikit-learn 库中 FastICA 方法进行 ICA 的 Python 示例代码。- 245
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ICASSP 2023会议火山语音多篇论文发表,重点关注字音转换和多模态训练技术
ICASSP 2023会议在希腊召开,火山语音团队在会上发表了多篇论文,重点涉及了字音转换和多模态训练技术,引起了广泛关注。其中,LiteG2P模型在字音转换领域取得了高精度、并行化、轻量级、快速等优势;另外一篇论文则提出了基于双向注意机制的多模态学习框架,用于改善语音识别性能。- 183
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