VAD综述

2023-12-03 12:18

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本文主要是介绍VAD综述，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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VAD广泛应用于语音编码（网络/无线/有线传输），说话认识和语音识别（ASR，基于机器学习的方法，也是经过VAD标注后的语音数据用于训练的，准确标注真实场景的带噪语音比较重要）。VAD的准确对前端算法也是比较关键的，这里所说的是语音/非语音（非语音/静音）检测，一个VAD系统通常包括两个部分，特征提取和语音/非语音判决；常用的特征提取可以分为五类：

基于能量
频域

这篇关于VAD综述的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/449422。 23002807@qq.com

kaggle竞赛宝典 | Mamba模型综述！

本文来源公众号“kaggle竞赛宝典”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：Mamba模型综述！型语言模型（LLMs），成为深度学习的基石。尽管取得了令人瞩目的成就，Transformers仍面临固有的局限性，尤其是在推理时，由于注意力计算的平方复杂度，导致推理过程耗时较长。最近，一种名为Mamba的新型架构应运而生，其灵感源自经典的状态空间模型，成为构建基础模型的有力替代方案

AI文献综述神器，有这一款就够了！

我是娜姐 @迪娜学姐，一个SCI医学期刊编辑，探索用AI工具提效论文写作和发表。当前的AI辅助文献综述的工具有很多，如果说功能最强大的，娜姐无疑要推SciSpace了。 SciSpace利用强大的AI算法，理解并建立研究论文之间的联系，可以大大提升文献综述的质量和效率。并且其功能还在不断更新和完善。 1 强大的语义搜索功能传统的关键词搜索可能会遗漏相关文献，Sc

20180108文献综述书写感悟

在写文献综述理清各章节脉络的时候，发现了以下几个问题，共勉之。 1、资源对接问题：章节应该明确标注出处，来源，例如（from 百度/某篇文章链接），不写，则默认为原创。以方便下一个接着写的同学清晰了解资料来源。 2、质量低：上任对发展史做了整理，但并没有输出成原创性文字，重新阅读加大理解成本，并且思路不新不全局不清晰，需要重新绘之。

Netty源码解析4-Handler综述

Netty中的Handler简介 Handler在Netty中，占据着非常重要的地位。Handler与Servlet中的filter很像，通过Handler可以完成通讯报文的解码编码、拦截指定的报文、统一对日志错误进行处理、统一对请求进行计数、控制Handler执行与否。一句话，没有它做不到的只有你想不到的 Netty中的所有handler都实现自ChannelHandler接口。按照输入

如何快速写文献综述

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解密FSMN-Monophone VAD模型：语音活动检测的未来

在现代语音处理领域，语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）是一个关键技术，广泛应用于语音识别、语音编码和语音增强等任务。随着深度学习的快速发展，传统的VAD方法逐渐被更为先进的模型所取代。本文将深入探讨FSMN-Monophone VAD模型的原理、优势及其实际应用案例，帮助读者更好地理解这一前沿技术。一、什么是FSMN-Monophone VAD？ FS

零样本学习（zero-shot learning）——综述

-------本文内容来自对论文A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications 的理解和整理，这里省去了众多的数学符号，以比较通俗的语言对零样本学习做一个简单的入门介绍，用词上可能缺乏一定的严谨性。一些图和公式直接来自于论文，并且省略了论文中讲的比较细的东西，如果感兴趣建议还是去通读论文注1：为了方便，文中

卷积神经网络综述

摘要本文对卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行了全面综述。首先介绍了卷积神经网络的发展历程，包括早期的理论基础和关键突破。接着详细阐述了卷积神经网络的结构组成，包括卷积层、池化层、全连接层等，分析了各层的作用和特点。然后探讨了卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等多个领域的应用，并介绍了一些典型的应用案例。此外，还讨论了卷积神经网络的训练方

复旦大学王龑团队发布《静态与动态情感的面部表情识别》综述

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.15777 复旦大学，王龑博士后领衔，发布《静态与动态情感的面部表情识别》（A Survey on Facial Expression Recognition of Static and Dynamic Emotions）综述，对基于图像的静态面部表情识别（SFER）和基于视频的动态面部表情识别（DFER）方法进行了全面综述，从

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