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袁文浩; 娄迎曦; 夏斌; 孙文珠;
山东理工大学计算机科学与技术学院;
山东淄博255000;
语音增强; 深度学习; 卷积神经网络; 循环神经网络; 局部特征;
机译:学习复杂谱映射与门控卷积经常性网络进行单一语音增强
机译:研究从旅游管理学院的无线通信和移动领域计算发表(少数的应用音乐风格识别基于卷积循环神经网络)
机译:使用循环神经网络自动编码器增强的卷积神经网络模型检测电子病历中的出血事件:深度学习方法
机译:频率门控:在时频域中改进的语音增强卷积神经网络
机译:基于卫星图像灌溉农业的基于卷积神经网络的方法
机译:基于一维卷积神经网络和门控循环单元的冷水机组故障诊断新方法
机译:基于1-D卷积神经网络和门控复发单元的冷却器的新型故障诊断方法
机译:基于递归卷积方法的非线性色散介质中电磁波传播的时域有限差分计算
机译:基于全卷积神经网络,设备和存储介质的语音增强方法
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:使用用于硬件优化的1×1卷积学习基于CNN的目标检测器的方法和装置,使用其的测试方法和装置{基于CNN的对象检测器的学习方法和学习装置,使用1x1卷积进行难于优化的方法,以及使用相同的测试方法和测试设备}
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