选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近年来，基于深度学习的监督语音分离发展很快。...过去十年内已经有很多监督分离算法被提出，特别是最近提出的基于深度学习的监督语音分离有很多进步之处，在分离任务中的表现有很大的提高。这篇论文对最近几年基于深度学习的监督语音分离的研究进行了概述。...在过去的十年内，通过运用大型训练数据和增加计算资源，监督语音分离大幅提高了最先进性能 [17]。监督分离从深度学习的发展中受益良多，这也是本文的主题。...监督语音分离算法可以大体上分为以下几个部分：学习机器、训练目标和声学特征。本文，我们首先回顾这三个部分。然后介绍代表性算法，包括单声道方法和基于阵列的算法。...本文的结构如下：首先回顾监督语音分离的三个主要方面，即学习机器、训练目标和特征（分别在第二、三、四章进行介绍）。第五章介绍单声道分离算法，第六章介绍基于阵列的算法。第七章是总结。 ? 图 1.
随着深度神经网络在目标检测中的成功，WSOD和WSOL都受到了前所未有的关注。 在深度学习时代，已有数百种WSOD和WSOL方法和大量技术被提出。...分类流预测每个提案的类别分数，而定位流预测每个提案的每个类别的现有概率分数。 然后将这两个分数聚合起来预测图像整体的置信度分数，用于在学习中注入图像级的监督。...因为每个实例分类器细化过程的输出是对其后一个细化过程的监督，所以OICR可以继续学习，以便更大的区域可以具有比WSDDN更高的分数。...因此，一些模型通过相互监督来利用检测和分割之间的深度合作来实现精确定位。WS-JDS [46]首先选择由语义分割分支生成的具有上采样像素的区域建议作为检测分支的正样本。...他们利用分割模块来提高对象检测模块的性能。级联网络是一种顺序结构，前一个模块负责训练后一个模块。然而，分割检测协作机制是一种循环结构，它利用检测和分割之间的深度协作来相互监督，以实现精确定位。
一直以来，语音分离在音视频领域都是一个重要的课题，近年来深度学习的快速发展为解决单通道语音分离提供了一个新的思路。...在LiveVideoStackCon 2019上海 音视频技术大会上，大象声科高级音频算法工程师闫永杰以降噪场景为例，详细介绍了深度学习在单通道语音分离中的应用。...文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是来自大象声科的闫永杰，接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用： 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...二、借助深度学习来解决单通道语音分离 在第二部分，我将为大家详细介绍解决单通道语音分离的方法，首先是传统的单通道语音增强方法。...因此，手工统计的那些参数所包含的信息，它所拟合的模型的建模能力跟深度学习是不可比拟的，因此深度学习相比于传统算法，它学到的模式更加鲁棒。3）深度学习有记忆的能力。
一直以来，语音分离在音视频领域都是一个重要的课题，近年来深度学习的快速发展为解决单通道语音分离提供了一个新的思路。...在LiveVideoStackCon 2019上海 音视频技术大会上，大象声科高级音频算法工程师闫永杰以降噪场景为例，详细介绍了深度学习在单通道语音分离中的应用。...文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是来自大象声科的闫永杰，接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用： 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...二、借助深度学习来解决单通道语音分离 在第二部分，我将为大家详细介绍解决单通道语音分离的方法，首先是传统的单通道语音增强方法。 1）传统的单通道语音增强 ?...下面，总结一下深度学习方法实现语音分离：1）首先要确定目标——IBM，当然我们在这里是以IBM为例来讲的，如果你采用IRM；2）特征输入—— 短时傅里叶变换后的幅度谱；3）训练工具现在都已经十分成熟了，
最近忙里偷闲，想把博士期间的基于深度学习的语音增强的代码整理下。想当初需要在C++，perl和matlab之间来回切换，同时需要准备pfile这个上世纪产物，十分头疼。...我的最终目的是想实现一个通用的鲁棒的语音增强工具，同时研究如何让语音增强这个前端可以真正服务于语音识别的后端模型。...简单说下，什么是语音增强？语音增强，就是将带噪语音中的噪声去掉，这是一个古老的问题，却至今难以解决。...我提出的基于DNN的回归方法（参见参考文献4）： 参考文献： 1、我的早期语音增强代码：https://github.com/yongxuUSTC/DNN-for-speech-enhancement...2、我的早期语音增强最佳模型和解码工具：https://github.com/yongxuUSTC/DNN-Speech-enhancement-demo-tool 3、最新GitHub项目地址（基于
由此，我们给出了下面两种可能的分类方式： - 按模型分类：根据实现分割的手段，图像分割可以大致分为传统方法与基于深度学习的方法。...前者依靠纯数学公式推导实现分割，而后者则依靠深度学习结构（如神经网络、随机树等）实现分割。...本文中我们主要介绍基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割、实例分割和全景分割。 2 为什么要弱监督学习 像前面说过的，图像分割的任务是对每个像素都进行标注。...因此，在深度学习方法中，直观上就需要所有的像素都有真值标注。不难看出，这个要求下，真值标注的生成是极度耗时耗力的，尤其是以人工标注的方式。...因此基于image-level tags的算法大多用于语义分割，或是具有语义分割功能的实例分割或全景分割算法。下面就按照分类介绍部分基于image-level tags的深度学习分割算法。
在上一期我们重点介绍了深度学习在统计参数语音合成中的应用，本期将和大家分享基于波形拼接的语音合成系统，围绕 Siri 近期推出的语音合成系统展开介绍，它是一种混合语音合成系统，选音方法类似于传统的波形拼接方法...Siri 的 TTS 系统的目标是训练一个基于深度学习的统一模型，该模型能自动准确地预测数据库中单元的目标成本和拼接成本。因此该方法使用深度混合密度模型来预测特征值的分布。...基于盲分离的非负矩阵分解方法也得到了一定关注，但是这类方法计算复杂度相对较高；近年来，基于深度学习的语音增强方法得到了越来越多的关注，接下来重点介绍几种典型的基于深度学习的语音增强方法。 1....PIT 说话人分离 通过说话人分离技术可以将混叠语音中不同的说话人信息有效分离出来，已有的基于深度学习的说话人分离模型受限于说话人，只能分离出特定说话人的声音；采用具有置换不变性的训练方法得到的说话人分离模型不再受限于特定说话人...DeepClustering 说话人分离 基于深度聚类的说话人分离方法是另一种说话人无关的分离模型，这种方法通过把混叠语音中的每个时频单元结合它的上下文信息映射到一个新的空间，并在这个空间上进行聚类，使得在这一空间中属于同一说话人的时频单元距离较小可以聚类到一起
本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述，阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。...由此，我们给出了下面两种可能的分类方式： - 按模型分类：根据实现分割的手段，图像分割可以大致分为传统方法与基于深度学习的方法。...前者依靠纯数学公式推导实现分割，而后者则依靠深度学习结构（如神经网络、随机树等）实现分割。...本文中我们主要介绍基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割、实例分割和全景分割。 2 为什么要弱监督学习 像前面说过的，图像分割的任务是对每个像素都进行标注。...因此基于image-level tags的算法大多用于语义分割，或是具有语义分割功能的实例分割或全景分割算法。下面就按照分类介绍部分基于image-level tags的深度学习分割算法。
注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。 ?...，根据左右相机的真实图来一定程度上监督直接通过左相机回归出的左右视差图的效果和质量。...其实这个就是重建出来的左右图像和真实的左右相机图像的损失函数，注意，文中说到的无监督只是说没有真实的深度信息作为标签，并不是没有真实左右相机图像。...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...，左右相机距离b已知，相机焦距f已知，可以通过公式计算出最终的深度。
论文的主要思想 如图1所示，网络的输入只需左相机图像，在训练阶段通过左右相机图像作为监督。...注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。 ?...其实这个就是重建出来的左右图像和真实的左右相机图像的损失函数，注意，文中说到的无监督只是说没有真实的深度信息作为标签，并不是没有真实左右相机图像。...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...b已知，相机焦距f已知，可以通过公式计算出最终的深度。
众所周知，传统的有监督学习会对人工标注的有监督数据产生严重依赖，尤其在大语种的持续优化以及小语种的冷启动方面。...无监督预训练只关注语音表征的学习，需要结合大量纯文本训练的语言模型联合解码才能达到理想效果，和端到端ASR推理引擎不兼容。 无监督预训练开销大、周期长且不稳定。...对此火山语音团队在基于无监督预训练的语音识别技术落地过程中，针对以上三大痛点进行了算法改进和工程优化，形成一套完整易推广的落地方案。...图1 基于无监督预训练的ASR落地流程 具体来说，第一阶段的数据收集，可以通过语种分流、采购等手段收集目标语言的无标注语音、标注语音和纯文本数据。...算法优化 wav2vec2.0作为Meta AI在2020年提出来的自监督预训练模型，开启了语音无监督表征学习的新篇章。
深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！...这是使用深度学习进行语音识别的最高追求，但是很遗憾我们现在还没有完全做到这一点（至少在笔者写下这一篇文章的时候还没有–我敢打赌，再过几年我们可以做到） 一个大问题是语速不同。...我们将分离低音部分，再分离下一个最低音的部分，以此类推。然后将（从低到高）每个频段（frequency band）中的能量相加，我们就为各个类别的音频片段创建了一个指纹（fingerprint）。...解决问题的诀窍是将这些基于发音的预测与基于书面文本（书籍、新闻文章等）大数据库的可能性得分相结合。扔掉最不可能的结果，留下最实际的结果。...当然可能有人实际上说的是「Hullo」而不是「Hello」。但是这样的语音识别系统（基于美国英语训练）基本上不会产生「Hullo」这样的转写结果。
机器学习#1.有监督学习和无监督学习 人工智能与机器学习与深度学习 机器学习 有监督学习 无监督学习 人工智能与机器学习与深度学习 什么是人工智能？...人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”，就是人工智能。 什么是机器学习？ 机器学习就是实现人工智能的一种方式。 什么是深度学习？ 深度学习就是实现机器学习的一种技术。...机器学习大概可分为两种：有监督学习和无监督学习 有监督学习 有监督学习的大致过程（以图片识别猫为例）： 1. 数据采集（就是找一堆猫的图片，假设是x张，当然数量很庞大，至于多大我也不清楚） 2....根据学习的结果与真实结果作比较，通过一些公式来计算误差，就知道学得好不好啦（好比学习的结果里面有90%是猫，那么训练的效果就很好了，至于要用什么公式来计算误差，之后再说） 无监督学习 而无监督学习呢，厉害了...，它不需要人来圈出那些部分是猫，它就能自己识别出什么是猫： 它和有监督学习的最大差别在于第二点的特征提取，因为它不用提取，因此也导致了学习的方式与有监督学习不一样。
在不需要监督训练的情况下，在大型存储库中计算识别具有相似形态特征的WSIs具有重要的应用价值。然而，搜索相似WSIs的算法的检索速度往往与资源库的大小成正比，这限制了它们的临床和研究潜力。...本文展示了可以利用自监督深度学习以独立于存储库大小的速度搜索和检索WSIs。...作者将该算法命名为SISH(用于自我监督的组织学图像搜索)，并作为一个开源包提供，它只需要用于训练的图像级注释，将WSIs编码为有意义的离散潜在表示，并利用树数据结构进行快速搜索，然后使用基于不确定性的排序算法进行...作者在多个任务(包括基于组织补丁查询的检索任务)和超过22,000例患者病例和56种疾病亚型的数据集上评估SISH。...SISH还可以用于帮助罕见癌症类型的诊断，对于这些癌症类型，可用的WSIs数量往往不足以训练有监督的深度学习模型。
然而自动语音分离，将音频信号分离到各自的语音源中，仍是计算机面临的重大挑战。 谷歌提出深度学习的视听模型，以从混杂的声音中将单独的语音信号分离出来。...在这项工作中，生成出视频，增强特定人群的语音，削弱其它杂音。这一方法需要带有单独音轨的原始视频，只需要用户选择他们想听到视频里哪个人的语音，抑或用基于内容的算法来选择特定的人。...在语音混杂的情况下，与仅用音频进行语音分离相对比，视觉信号不仅能显著提高语音分离的质量，更重要的是它能够利用视频中的可视话图像净化分离出的音轨。...在训练过程中，单独的网络学习为视觉和听觉信号编码，然后将它们融合，形成联合的视听表现。用这样的联合表现，神经网络学会为每个发声者输出时频掩模。...多流、基于神经网络的模型架构 下面是一些用这种方法得到的语音分离和增强结果，非选择的语音和噪音可被完全消除或是削弱到可接受的程度。
【Python深度学习之路】-4 监督学习 4.1 了解监督学习（分类） 监督学习：根据积累的经验数据对新的数据或将来的数据进行预测，或者进行分类的一种学习方式。...无监督学习：对积累的经验数据中所存在的结构，以及关联性进行分析的学习方式。 强化学习：通过设定报酬、环境等条件来实现学习效果最大化的一种学习方式。...监督学习的分类： 回归：通过读取现存数据中的关联性，并根据这些关联性来实现数据预测的一种算法。（针对连续性的值） 分类：以数据预测为目的对离散值进行预测。...分类的流程： 数据的预处理，数据的整理、操作； 模型的选取，分类器的选择； 模型的训练 ：选择超参数进行调校，参数的调校； 使用模型进行预测（推理）：使用未知数据对模型的精读进行检验，将模型嵌入到Web...y = make_classification(n_samples=100, n_features = 2, n_redundant=0, random_state=42) # 将数据划分为用于学习的部分和用于评估的部分
项目地址： https://github.com/Picovoice/cheetah Cheetah 是一种设备上的语音到文本引擎。 它可以： 离线并在本地运行，无需连接互联网。...允许添加新单词并适应不同的上下文。 License 本项目仅用于非商业用途。 有关详细信息，请参阅 LICENSE 。 本项目中的许可证文件是有时间限制的。...如果你希望在商业产品中使用Cheetah，请发送电子邮件至sales@picovoice.ai，并附上你的产品用例的简要说明。 下表描述了引擎的免费版和商业版之间的功能比较。...No Yes 支持 社区支持 专业支持 性能 此处提供了Porcupine和其他两个广泛使用的库：PocketSphinx和Mozilla DeepSpeech的准确性和运行时指标之间的比较。...如果可以的话，请使用其中一个演示应用程序作为你自己实现的起点。最后，resources文件夹是项目仓库中各种应用程序使用的数据的占位符。
机器学习是一种基于数据的自动化算法，它能够让计算机自动识别和学习规律，并应用于实际问题中。机器学习技术的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、自动驾驶等领域。本文将详细介绍机器学习的类型。...监督学习的应用场景非常广泛，例如垃圾邮件过滤、语音识别、图像分类等。无监督学习相比于监督学习，无监督学习并不需要使用带有标签的数据进行学习。...在无监督学习中，计算机会分析数据集中的模式和关系，从而找到数据的结构和规律。无监督学习的应用场景包括聚类分析、异常检测、数据降维等。半监督学习半监督学习介于监督学习和无监督学习之间。...深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它使用神经网络模型来学习数据的特征。深度学习可以自动学习多层次的特征，并且可以在大规模数据上进行训练。...深度学习的应用场景包括语音识别、图像分类、自然语言处理等。总结本文介绍了机器学习的五种类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习和深度学习。
神经信号的语音解码面临着两大挑战。首先，用于训练个性化神经到语音解码模型的数据在时间上是非常有限的，通常只有十分钟左右，而深度学习模型往往需要大量的训练数据来驱动。...近期的基于深度神经网络，尤其是利用卷积和循环神经网络架构，在模拟语音的中间潜在表示和合成后语音质量两个关键维度上展开。...该框架能产生非常接近说话人自己声音的自然语音，并且ECoG解码器部分可以插入不同的深度学习模型架构，也支持因果操作(causal operations)。...研究人员共收集并处理了48名神经外科病人的ECoG数据，使用多种深度学习架构（包括卷积、循环神经网络和Transformer）作为ECoG解码器。...基于该语音合成器，本文设计了一个高效的语音重合成框架以及神经-语音解码框架，相应的框架结构可以参考原文图6. 02、研究结果分析 首先，研究者直接比较不同模型架构（卷积（ResNet）、循环（LSTM）
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