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Exploiting the directional coherence function for multichannel source extraction 期刊论文
SPEECH COMMUNICATION, 2021, 卷号: 128, 页码: 1-14
作者:  Liang, Shan;  Li, Guanjun;  Nie, Shuai;  Yang, ZhanLei;  Liu, WenJu;  Tao, Jianhua
收藏  |  浏览/下载：198/0  |  提交时间：2021/05/06
Directional coherence function  Coherent-to-Diffuse Ratio  General sidelobe canceller  Desired Speech Presence Probability  
Focal Loss And Double-Edge-Triggered Detector For Robust Small-Footprint Keyword Spotting 会议论文
, Brighton, United Kingdom, 2019-5-13
作者:  Liu, Bin;  Nie, Shuai;  Zhang, Yaping;  Liang, Shan;  Yang, Zhanlei;  Liu, Wenju
浏览  |  Adobe PDF(1111Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：657/388  |  提交时间：2020/05/15
Keyword Spotting  Focal Loss  Double-edgetriggered Detecting Method  Speech Recognition  
Stochastic Multiple Choice Learning for Acoustic Modeling 会议论文
, Rio de Janeiro, 巴西, 2018-07-08
作者:  Liu, Bin;  Nie, Shuai;  Liang, Shan;  Yang, Zhanlei;  Liu, Wenju
浏览  |  Adobe PDF(529Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：177/67  |  提交时间：2020/06/08
Exploiting Spectro-temporal Structures Using NMF For DNN-based Supervised Speech Separation 会议论文
, Shanghai, China, 2016-3-20~2016-3-25
作者:  Nie S(聂帅);  Shan Liang;  Hao Li;  XueLiang Zhang;  ZhanLei Yang;  WenJu Liu
浏览  |  Adobe PDF(357Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：144/56  |  提交时间：2020/10/22
EXPLOITING SPECTRO-TEMPORAL STRUCTURES USING NMF FOR DNN-BASED SUPERVISED SPEECH SEPARATION 会议论文
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Shang Hai, China, 2016
作者:  Shuai, Nie;  Shan, Liang;  Hao, Li;  XueLiang, Zhang;  ZhanLei, Yang;  WenJu, Liu;  LiKe, Dong
浏览  |  Adobe PDF(408Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：473/131  |  提交时间：2016/04/12
Speech Separation  Deep Neural Network  Nonnegative Matrix Factorization  Spectro-temporal Structures  
Improving Deep Neural Networks by Using Sparse Dropout Strategy 会议论文
ChinaSIP, Xi an, Shanxi, China, 2014
作者:  Zheng Hao;  Mingming Chen;  Wenju Liu;  Zhanlei Yang;  Shan Liang;  Hao Zheng
浏览  |  Adobe PDF(146Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：276/89  |  提交时间：2016/06/28
Dropout  Sparse Dropout  Deep Neural Networks  Deep Learning