inaSpeechSegmenter inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的音频分段工具包。 它将音频信号分成语音，音乐和噪音的均匀区域。 语音区域分为使用说话者性别（男性或女性）标记的片段。 男性和女性分类模型针对法语进行了优化，因为他们是使用法语说者进行培训的（说话者性别的声学相关性取决于语言）。 对应于音乐之上的语音或噪声之上的语音的区域被标记为语音。 设计inaSpeechSegmenter的目的是基于男女语音时间百分比估计来执行。 安装 inaSpeechSegmenter是python 3中的框架。仅支持大于或等于3.6的python版本。 可以使用以下过程进行安装： 先决条件 inaSpeechSegmenter需要ffmpeg才能解码任何类型的格式。 可以使用以下命令行完成ffmpeg for ubuntu的安装： $ sudo apt-get in

It is the solution to Principles of Communications 5th

kuramoto_with_noise 仓本有噪音

lms滤波器matlab代码主动噪音控制 概述 声学噪声在工业设备和汽车中产生了主要问题。 已经证明，控制噪声的无源技术价格昂贵，占用大量空间并且在低频时无效。 这使我们进入了主动噪声控制。 主动噪声控制涉及根据叠加原理，使用电声或机电系统消除不想要的噪声。 ANC解决了被动技术的大多数缺点。 ANC系统也更便宜且体积更小。 ANC系统必须具有适应性，以应对噪声的变化。 该项目的想法是检查此类ANC系统并分析其实现。 目标 了解有关自适应滤波的知识：对自适应信号处理和常见的自适应滤波方法有一个不错的了解。 检查用于ANC的常见自适应滤波算法：了解和分析LMS和Filtered-X LMS算法的工作。 实施一些算法并测试其工作原理：从头开始实施LMS和Filtered-X LMS算法。 请检查以获取有关该项目的更多详细信息。 该存储库的内容如下 ├── Code │   ├── Basic_LMS.m │   ├── Basic_NLMS.m │   ├── Filtered_X_LMS.m │   ├── Filtered_X_NLMS.m │   ├── anc.wav │   ├─

时空LCMV：多通道麦克风阵列降噪

RE:visionFX DE:Noise v3.0版本最大亮点：支持GPU加速与新的降噪方法。 DE:Noise插件可以很容易地除去多余的噪音。DE:Noise可以从杂散噪声处理的帧到帧的缺陷，从细数字/电子噪声斑点的斑点（例如在胶片上的污垢）。DE:Noise结合运动估计技术与功能敏感，边缘保留空间滤波的方法，以减少视觉冲击力的各种问题，如：嘈杂的视频（可以发生在低光捕捉），过多的胶片颗粒，CG渲染受射线追踪采样文物，在底片扫描/传输和打印，雪，滴出等诸多缺陷捕获指纹和灰尘。 DE:Noise v3引入了新的降噪过滤器，大大提高了结果与拍摄对象的边缘和功能通过压缩大大受损，渲染和嘈杂的摄像头采集的文物。 DE:Noise v3还增加了GPU的支持，使用GPU加速提高4.5倍。CPU模式，已经知道它的速度。这种规模的加速比通常看到的高端卡。请注意，大多数目前销售的GPU将提供顾客所需要的加速度，包括许多移动GPU的笔记本电脑。当然，总的加速最终用户将看到不同的一次应用程序的开销是考虑：这包括磁盘I/O，内部主机的缓冲方案，PCIE总线带宽，用于视频编解码器，等

主要描述相噪及jitter的概念及其估算方法，并讲叙布置PCB时应如何降低相噪抖动

高斯白噪声matlab代码噪声辅助的多元变量模式分解（ICASSP 2021上的论文） 作者： Charilaos A. Zisou，Georgios K. Apostolidis，Leontios J. Hadjileontiadis 摘要：变分模式分解（VMD）是一种广泛使用的基于优化的方法，可以同时分析非平稳信号。 相应地，其最近提出的多元扩展，即MVMD，在分析多通道信号中显示出了巨大的潜力。 但是，预设提取成分K的数量的要求降低了VMD和MVMD方法的分析性能。 这项工作将MVMD与噪声注入范例结合起来，为VMD和MVMD提出了一种有效的替代方案，即噪声辅助MVMD（NA-MVMD），其目的是放宽预设K的要求，并提高质量。结果分解。 通过在初始信号中添加噪声变量/通道来注入噪声，以激发高斯白噪声时VMD / MVMD的滤波器组特性。 此外，提出了一种更新中心频率的替代方法，该方法使用广义交叉频谱的质心，而不是单个频谱质心的简单平均值，从而显示出更快的收敛性。 NA–MVMD可应用于单变量和多变量合成信号，在选择K参数时显示出更高的分析能力，抗噪声能力以及较低的灵敏度。 致谢：

噪音 3D Web地图比2D Web地图在数据可视化方面具有更多的多功能性。 如果此实验室的数据集以2D可视化，则这些点的顺序颜色编码将仅显示按某个值范围将哪些点分组在一起，而不是可视化每个点的特定值。 通过3D映射，仍然保留了颜色编码，但观看者还可以看到每个点值的各个大小。 因此，在尝试传达除空间分布之外的单个数据值的大小时，3D映射比2D Web映射更合适。 3D Web地图比2D Web地图更合适的另一种情况是制图高程。 人眼可能难以从上方解释高程，这就是为什么2D地图经常尝试使用等高线或渐变来表示高程的原因。 借助3D地图，观看者可以更好地理解海拔高度，因为数据以更相关的方式可视化，类似于传统的地面观察人类体验。 这在（来源：南卡罗来纳州自然资源部）。 从上面看，很难完全了解海拔差异。 从3D侧面看时，丘陵和山谷变得更加清晰。

Room Impulse Response and Noise 语音数据