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机译:结合使用具有歧视性区域加权的连续腐败和噪声特征向量来增强特征
Department of Electrical Engineering and Information Systems, The University of Tokyo, Tokyo, Japan|c|;
Feature enhancement; SPLICE; noise robust automatic speech recognition; non-stationary noise; vector Taylor series;
机译:使用不变特征区域的基于特征的图像水印联合鲁棒性和安全性增强
机译:使用特征区域选择实现自适应隐写术的联合JPEG压缩和抗检测性能增强
机译:使用基于联合相位和幅度的特征增强来增强噪声鲁棒性的语音活动
机译:使用联合破坏和噪声特征空间进行MFCC增强,以实现高度非平稳的噪声环境
机译:从具有附加噪声的语音信号中提取特征,并将其用于语音增强。
机译:对样本离群值和特征噪声具有鲁棒性的半监督区分分类
机译:mFCC使用联合损坏和噪声特征空间增强高度非静止噪声环境