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English(EN) Deep Learning Based Relative Transfer Matrix Estimation for Multiple Sources and Multiple Microphones

深度学习模型改进声源传递矩阵估计

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了新颖的深度学习框架，用于估计相对传递矩阵（ReTM），这是多源和多接收器的相对传递函数的推广。所提出的方法利用了时域和短时频域卷积网络，以及基于长短期记忆（LSTM）的循环神经网络。实验表明，与传统的基于协方差的方法相比，这些深度学习方法实现了更准确的ReTM估计，在语音增强应用中的性能与基线方法相当。 AI

影响 增强了语音增强等音频应用的信号处理技术。

排序理由 详细介绍用于信号处理的新颖深度学习方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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深度学习模型改进声源传递矩阵估计

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Oshan A. B. Yalegama, Wageesha N. Manamperi ·

    基于深度学习的多源多麦克风相对传递矩阵估计

    arXiv:2608.11627v1 Announce Type: cross Abstract: The Relative Transfer Matrix (ReTM), recently introduced as a generalization of the relative transfer function for multiple receivers and sources, shows promising performance when applied to speech enhancement in noisy environment…

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