RNN降噪技术实现:AI-residency项目matlab代码

需积分: 12 4 下载量 40 浏览量 更新于2024-12-29 2 收藏 275.15MB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源提供了一套用Matlab编写的RNN(循环神经网络)降噪的代码,旨在为AI研究领域中的“居留权”问题提供技术支持。代码与文档来自名为“AI居住计划(2019)”的项目,该计划由Lazaro Pinheiro Domiciano主持,后者是一位拥有丰富教育背景和专业经验的个体。Lazaro Domiciano的学术背景包括化学工程、工程硕士、质量管理和工商管理等领域的教育经历,并且其工作经历涵盖了教学、软件开发、项目管理等多个领域。此外,该资源还包含了Lazaro Domiciano的个人经历和工作背景,如其在罗地亚(Rhodia)、巴黎欧莱雅(LOréal)、意大利银行(BancoItaú)等知名公司的工作经历,以及其对多领域管理知识的理解和实践。 具体到代码层面,RNN降噪技术在处理时间序列数据时表现出了强大的能力,特别是在去除信号中的噪声,提取有用信息方面有着重要应用。Matlab作为一种高级的数值计算和可视化编程环境,广泛应用于工程学、科学计算和教学中。RNN降噪的Matlab代码在此背景下,为研究者提供了一个可以复现、验证和进一步开发AI相关算法的平台。同时,代码的开源性质允许社区成员对其进行改进和扩展,从而推动AI技术的持续进步。 该资源的“AI居住计划(2019)”体现了人工智能领域的最新研究动向,其中“AI居住在Hub de IA Senai Londrina”表明了该项目与特定的人工智能研究和开发中心的合作关系。同时,Lazaro Domiciano的个人背景凸显了跨学科教育和实践经验对于推动创新的重要性。Lazaro的综合能力也说明了在当今的AI技术发展过程中,不仅需要深厚的理论知识,还需要丰富的实际应用经验。 资源还包含了Lazaro Domiciano所参与的“合作主义创新计划”和“高级执行人员计划”,这些计划的名称暗示了其内容可能涉及团队协作、创新思维和技术领导力的培养,这对于技术人才在AI领域能够起到重要的支持作用。 最后,通过描述中所列出的“压缩包子文件的文件名称列表”,我们可以了解到该资源的文件结构和内容组织。其中,“ai-residency-master”这一文件名可能意味着包含了整个AI居住计划的主体部分或是最核心的算法实现。用户可以通过Matlab环境下载、解压并使用这份代码,以便在自己的研究项目或实际应用中尝试RNN降噪技术。 综合来看,这份资源是AI研究社区中重要的开源材料,它的发布不仅有助于学术交流,也将促进AI技术在各个领域内的应用和实践。"
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目前,语音降噪算法有很多种。频谱减法有原理简单、容易实现的优点,是 语音降噪的常用算法。但是频谱减法也有如下两个缺点:一是频谱减法性能的好 坏主要依赖于噪声估计,而噪声估计又依赖于端点检测算法。在噪声水平强度高 时,一般的端点检测算法会失效,无法检测出信号中噪声帧的具体位置,从而影 响了噪声估计值的准确性;二是带噪信号经过频谱减法降噪后,由于在谱减时减 去的是同一噪声估计值,就使得信号会随机出现分离的谱区,这些谱区就形成了 容易让人耳听觉疲惫的“音乐噪声”。 针对频谱减法上述的两个缺点,本文对其进行了改进。第一:为了使得噪声 端点检测算法在噪声水平高时也能获得正确的检测,我们求带噪信号的幅度值均 值,并根据这个均值与带噪信号开始数帧的幅度均值大小来判断带噪信号是以噪 声开始还是以带噪语音信号开始。然后根据连续两帧信号的差值的变化来判断噪 声帧和语音帧的起始位置,同时我们在判断的同时把得到的均值做为噪声估计值, 这样既考虑到了连续前后两帧信号的相关性又能够衰减噪声。除此之外,基于本 文改进的噪声端点检测方法的噪声估计值能够在整个带噪语音信号上快速的更新 噪声估计值,提高频谱减法的实时处理能力。第二:为了减少频谱减法所引入的 音乐噪声,我们实现了用 LMS 算法在时域上进行语音增强,来处理谱减后的降噪 信号。LMS 算法能够在降低噪声水平的同时把音乐噪声转换为能量更低的白噪声, 减少了音乐噪声对人耳的刺激,有助于提高处理后的音频的语音质量,提高主客 观评价效果。