使用原子預選擇實現音頻匹配追蹤算法的資料概述

2020-11-27 電子發燒友

　　匹配追蹤是一種應用於信號處理的稀疏表達貪婪算法，該算法在原子選擇中使用的是遍歷匹配方式，其計算複雜度較高，匹配過程中需要已知完整待處理信號，難以滿足實時需要。為此，提出一種新型音頻匹配追蹤算法。由於採用短時非完備字典對信號進行稀疏表達，使待處理信號不受長度限制，根據信號能量分布關係，在原子匹配之前預處理，以提高匹配過程的執行速度。實驗結果表明，該算法在達到現有Ｋｒｓｔｕｌｏｖｉｃ′快速算法信號表達效率的同時，能降低計算複雜度，提高運行速度。

相關焦點

  • ML算法實現10萬高壓非晶矽原子模擬;E2E單階段目標檢測
    機器之心 & ArXiv Weekly Radiostation參與：杜偉、楚航、羅若天本周的重要論文包括牛津大學等機構的學者利用機器學習算法實現 10 萬高壓非晶矽原子的模擬，以及香港大學和字節跳動 AI 實驗室研究者提出的端到端單階段目標檢測器
  • 資料|《常用數據挖掘算法總結及 Python 實現》
    今日資料推薦《 常用數據挖掘算法總結及 Python 實現 》這份資源非常適合相關的從業人員或大數據愛好者，該文檔總結了常用的數據挖掘的算法原理以及 Python 實踐內容，為初學者提供良好的參考資料目錄：第一部分：數據挖掘與機器學習數學基礎第二部分：機器學習概述第三部分：監督學習--分類與回歸第四部分：非監督學習--聚類與關聯分析
  • 滴普技術薈:基於機器視覺的典型多目標追蹤算法應用實踐
    一、追蹤算法概述目標追蹤算法分為單目標追蹤SOT（single-object track）和多目標追蹤MOT(multi-object track)。在單目標跟蹤中，使用給定的目標定位，在後續視頻幀中對給定的目標定位的物體進行位置預測。
  • 基於機器視覺的典型多目標追蹤算法應用實踐
    視頻目標追蹤算法是機器視覺中一項很實用重要的算法，視頻目標追蹤算法應用場景很廣，比如智能監控、機器人視覺系統、虛擬實境（人體跟蹤）、醫學診斷（細胞狀態跟蹤）等。本文由滴普科技2048團隊AI產品部算法工程師朱曉麗介紹基於機器視覺的典型多目標追蹤算法應用實踐。
  • 一種基於實用AGC算法的音頻信號處理方法與FPGA實現的分析研究
    一種基於實用AGC算法的音頻信號處理方法與FPGA實現的分析研究 工程師青青 發表於 2018-09-30 16:29:14 隨著現代通信技術的廣泛使用，通信企業問的競爭不斷加劇
  • 使用算法模型,進行信息的匹配、流變和變化
    人工智慧不是人工智慧的代名詞，人工智慧代表的是數據科學的形式，根據數據科學的原理，使用算法模型，進行信息的匹配、流變和變化。在數據科學的訓練下，我們可以分析出目標客戶的預測程度，這是一種有效的轉化或對象的識別，並對潛在關係進行簡單的預測。預測未來需要的主要信息內容包括那些呢？
  • LTE系統中轉換預編碼的設計及實現
    在上行鏈路這點特別重要，較低的PAPR可在傳輸功效方面極大提高移動終端的性能，因此可延長電池使用壽命。代表LTE物理上行共享信道(PUSCH)的基帶信號產生過程如圖1所示[1]。本文提出一種基於FPGA的轉換預編碼解決方案。1 算法選擇Cooley-Tukey算法和Good-Thomas算法是當前流行的FFT算法，文獻[2]中已對其原理進行過深入討論，這裡不再贅述。(1)Cooley-Tukey算法具有良好的模塊性，並且可以實現原位計算，對輸入數據以及旋轉因子的抽取具有規律性。
  • 消費類音頻應用的解決方案
    使用可編程處理器實現音頻算法的優點在其配置方面的表現尤為明顯，因為它具有符合不斷進化形成的全球音頻標準的靈活性。利用專用的DSP，電流性能和功率需求可能得到滿足，但是它們可能無法根據變化滿足未來的需要。MIPS的音頻處理器可為通往高性能處理器提供一條清晰而簡便的遷徙途徑，而且與其上一代產品是二進位兼容的。
  • 如何將RTC中基於AI的音頻算法有效的產品化
    正文字數：4854 閱讀時長：7分鐘 將AI算法任務模塊化是一種解決AI音頻處理算法應用效果不夠好、通用/擴展性差、計算開銷大等問題的有效方法。
  • 正確匹配:數字音頻接口需要「數字」音頻線纜嗎?
    如果聲音系統需要混合使用模擬和AES3數字設備，只要將模擬輸出路由到模擬輸入，將數字輸出路由到數字輸入，就可以為每個設備使用相同的電纜。簡單為佳，這是開拓者們在發明專業和消費者數字音頻接口和格式時的想法。圖4 - 圓形數字脈衝看起來像眼睛。 如果眼睛癱瘓太多，數據完整性就會丟失。
  • 使用PyTorch實現鳥類音頻檢測卷積網絡模型
    大約在一年前，在我高二的時候，我第一次聽到這種音頻深度學習的用例。事實上,鳥音頻檢測是我做深度學習和計算機科學的第一個項目。我參與了一個研究項目，在北阿拉斯加的郊區用純粹的聲音來探測鳥類的存在。跳入其中，鳥的音頻檢測出現了這樣一個利基（有利可圖的形式），在本文中，我將向您展示如何在BirdVox-70k數據集上使用一個簡單的卷積神經網絡(CNN)來實現這一點。
  • 中國科大實現原子和分子間的量子糾纏
    據中國科學技術大學消息，中科院微觀磁共振重點實驗室教授林毅恆與美國國家標準技術研究所合作，在離子阱體系實現帶電原子和帶電分子的聯合調控，首次製備了單原子和單分子之間的量子糾纏態，並且通過定量表徵手段，確定產生的量子糾纏超過臨界閾值。 該項成果已於5月20日在線發表在《自然》上。這項成果對於未來利用分子進行量子信息處理有重要推動作用。
  • MEMS麥克風技術滿足音頻市場的性能要求
    還希望在進一步捕捉麥克風的聲音時有好的音頻質量。這些趨勢需要更高性能的麥克風，一些手機還具有噪聲消除或視頻模式下的3D聲音，通過使用兩個或兩個以上的麥克風。此外，對用戶聲音作出反應的智能數字助理的出現正改變人們與計算機進行交互的方式，可以推動高性能的音頻子系統到更多的產品，如可穿戴、智能音箱和未來的物聯網 ( IoT ) 設備。
  • Python機器學習10:機器學習中的六種分類算法及實現(上)
    在機器學習中，可以使用多種算法模型解決同一個問題，那麼如何從中選擇出最佳的算法模型呢？當然，這個問題沒有一種固定的答案，需要根據不同的問題，嘗試使用多種機器學習方法，比較各種算法模型在該問題上的效果，最終才能決定究竟選擇哪一種模型。
  • 專欄| NLP概述和文本自動分類算法詳解
    本文根據達觀數據聯合創始人張健的直播內容《NLP 概述及文本自動分類算法詳解》整理而成。 一、 NLP 概述 1.詞向量有兩種實現方式：One-hot 表示，即通過向量中的一維 0/1 值來表示某個詞；詞嵌入，將詞轉變為固定維數的向量。 word2vec 是使用淺層和雙層神經網絡產生生詞向量的模型，產生的詞嵌入實際上是語言模型的一個副產品，網絡以詞表現，並且需猜測相鄰位置的輸入詞。
  • AES音頻數據流之間的異步採樣率轉換
    利用像 DSP48E 和 block RAM這樣用來 實現複雜的濾波功能的晶片特性。ASRC作為一種ASSP晶片實現的功能，可以被集成到 Xilinx FPGA 中。　　同樣，免費提供的Xilinx 應用指南和參考設計，同樣可以滿足客戶對集成複雜算法的需求。ASRC 參考設計正確地處理了同步採樣率轉換和大多數音/視頻產品所需要的更複雜的ASRC。
  • 負載均衡算法概述
    常見的負載均衡算法隨機算法(偽隨機)隨機算法，顧名思義就是從可的服務節點中，隨機挑選個節點來訪問。在實現時，隨機算法通常是通過成個隨機數來實現，如服務有10個節點，那麼就每次成個1～10之間的隨機數， 假設成的是2，那麼就訪問編號為2的節點。採隨機算法，在節點數量夠多，並且訪問量較的情況下，各個節點被訪問的概率是基本相同的。
  • 【人民網】中國科大實現原子和分子間的量子糾纏
    據中國科學技術大學消息，中科院微觀磁共振重點實驗室教授林毅恆與美國國家標準技術研究所合作，在離子阱體系實現帶電原子和帶電分子的聯合調控，首次製備了單原子和單分子之間的量子糾纏態，並且通過定量表徵手段，確定產生的量子糾纏超過臨界閾值。該項成果已於5月20日在線發表在《自然》上。這項成果對於未來利用分子進行量子信息處理有重要推動作用。
  • 教程| 初學者如何選擇合適的機器學習算法(附速查表)
    有很多因素會影響這一問題的答案，比如：數據的大小、質量及性質可用計算時間任務的急迫性數據的使用用途在沒有測試過不同算法之前，即使是經驗豐富的數據科學家和機器學習算法開發者也都不能分辨出哪種算法性能最好。我們並不提倡一步到位，但是我們確實希望根據一些明確的因素為算法的選擇提供一些參考意見。
  • 使用FastAI 和即時頻率變換進行音頻分類
    今年夏天我參加了Kaggle舉辦的Freesound General-Purpose Audio Tagging 競賽，後來我決定調整其中一些代碼，利用fastai的便利做音頻分類。本文將簡要介紹如何用Python處理音頻文件，然後給出創建頻譜圖像(spectrogram images)的一些背景知識，示範一下如何在事先不生成圖像的情況下使用預訓練圖像模型。