D2L2-Dense LSTM Deep Learning Based Nonlinear Acoustic Echo Cancellation
Notice bibliographique
Résumé
Speech quality is a crucial concern, as voice communication is a more noteworthy and ubiquitous aspect of everyday life.The emergence of audible echoes is one of the factors contributing to uncomplimentary quality deterioration.Network hardware and end-user devices are intrinsically prone to this sort of quality deterioration.Designing efficient acoustic echo cancellation (AEC) devices is vital for improving listening comfort and voice quality.When we utilize inexpensive and small analog components, an echo canceller operates poorly or not at all in the system if the net nonlinear distortion is greater than a certain value.Many adaptive filters are used to remove the echo from the microphone signal to solve this problem.Nonetheless, it is difficult to accomplish the preeminent performance of the AEC in real-time circumstances.In this work, we propose nonlinear acoustic echo cancellation (NAEC) using dense long short-term memory (LSTM)-based deep learning (D 2 L 2 ).Deep learning has been applied to the concept of speech source separation (SSS).In our deep learning based NAEC, the near-end signal is separated from the microphone using LSTM layer training.Before learning commences, the Short-Time Fourier Transform (STFT) is used to extract frequency-time domain features from the acoustic signal.In the learning part of D 2 L 2 , two targets are assigned.The spectral Magnitude Mask (MM) is the primary, and the Near-end Signal Mask (NSM) is the secondary mask.The simulation shows that our D 2 L 2 achieves a higher Echo Return Loss Enhancement (ERLE) than other works.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».