如果你也在 怎样代写深度学习Deep Learning IST597这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。深度学习Deep Learning（也称为深度结构化学习）是更广泛的机器学习方法系列的一部分，它是基于人工神经网络的表征学习。学习可以是监督的、半监督的或无监督的。
深度学习Deep Learningg架构，如深度神经网络、深度信念网络、深度强化学习、递归神经网络、卷积神经网络和变形金刚，已被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、气候科学、材料检测和棋盘游戏程序等领域，它们产生的结果与人类专家的表现相当，在某些情况下甚至超过了人类专家。人工神经网络（ANNs）的灵感来自于生物系统的信息处理和分布式通信节点。人工神经网络与生物大脑有各种不同之处。具体来说，人工神经网络倾向于静态和符号化，而大多数生物体的生物脑是动态（可塑性）和模拟的。
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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Listening Experiment
The datasets were then annotated in a subjective listening experiment via crowdsourcing according to ITU-T Rec. P.808 (2018), using the Amazon Mechanical Turk implementation presented by Naderi and Cutler (2020). However, additionally to the overall quality, also the four speech quality dimensions Noisiness, Coloration, Discontinuity, and Loudness were rated by the crowdworkers. While the overall quality was rated on a five-point ACR scale, such as in P.800, the quality dimensions were rated on an extended continuous scale (see Sect.2.3). The ratings on the continuous scale were then transformed to MOS values as described by Köster et al. (2015)
Mittag et al. (2020) showed that already three ratings per file can be enough to train a machine learning based speech quality prediction model. For example, training with 5000 files with each 4 ratings led to better performance than training with 2500 files and 8 ratings. These results indicate that a larger variety of speakers, sentences, and distortion conditions is more helpful for training than a low confidence interval of the MOS values. Because of this, in this work, 5 ratings per files were used, in order to allow for a larger dataset of overall 13,720 files.
While the language proficiency of the participants was not explicitly tested, all of the workers were based in the USA. Before rating the files, each participating crowdworker listened to the same 11 training files with an accompanying explanation of the quality dimensions. These training files were selected to contain the whole spectrum of different speech quality, to anchor the ratings of the participants. This training section had to be performed once a day by the crowdworkers. The worker then rated 12 speech files on the 5 different scales. After submitting their answers, the worker could rate another batch of 12 files if wanted. To filter the answers by the crowdworkers for spam answers, trapping questions were implemented, where an interruption message is played back in between a speech file. In this interruption message, the participants are asked to select the left, the middle, or the right side of the scales. Additionally, a gold standard question was included. The purpose of this question was to check whether the participants understood and followed the description of the quality dimensions. To this end, speech files that were only distorted in the Coloration dimension through a lowpass filter were created, which, as a consequence, sound extremely muffled. This assumed perception of the Coloration dimensions was confirmed by a smaller pretest in the crowd. The gold standard question was then used to filter the submissions. Only the answers of participants that rated the gold standard’s Coloration MOS at least one MOS lower than the Discontinuity MOS and the Coloration at most with a MOS of 3 were accepted. Files that remained with less than 5 ratings after the filtering were rated again in a second round to assure every file was rated by enough subjects.
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Overview of Neural Network Model
In this section, different neural network architectures for speech quality prediction are outlined. The deep learning based speech quality models presented in this chapter can generally be divided into four stages:
- Mel-Spec Segmentation
- Framewise Model
- Time-Dependency Model
- Pooling Model
An overview of this architecture can be seen in Fig. 3.2. In a preprocessing stage, Mel-spectrograms (Mel-specs) are calculated from the input signal and then divided into overlapping segments. In the second stage, a framewise neural network with the Mel-spec segments as inputs is used to learn features that are suitable for speech quality prediction automatically. These features are calculated on a frame basis and therefore result in a sequence of framewise features. In this work, feedforward neural networks and CNNs are used for framewise modelling. In a third stage, the time dependencies of the feature sequence are modelled. Two different approaches for the time-dependency modelling of speech quality features are analysed, LSTM networks and self-attention networks. Finally, the features are aggregated over time in a pooling layer. The aggregated features are then used to estimate a single MOS value. For the last stage, classic average- and max-pooling layers, as well as an attention-pooling layer, were analysed.
深度学习代写
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Listening Experiment
然后根据 ITU-T Rec. 通过众包在主观聆听实验中对数据集进行注释。P.808 (2018)，使用 Naderi 和 Cutler (2020) 提出的 Amazon Mechanical Turk 实施。然而，除了整体质量外，众包工作人员还对四个语音质量维度的噪音、色彩、不连续性和响度进行了评分。虽然整体质量采用五点 ACR 量表进行评级，例如在 P.800 中，但质量维度采用扩展的连续量表进行评级（参见第 2.3 节）。然后将连续尺度上的评级转换为 Köster 等人描述的 MOS 值。(2015)
米塔格等人。(2020) 表明，每个文件已经有三个评级足以训练基于机器学习的语音质量预测模型。例如，使用 5000 个文件和每 4 个评分进行训练比使用 2500 个文件和 8 个评分进行训练的性能更好。这些结果表明，与 MOS 值的低置信区间相比，更多种类的说话者、句子和失真条件对训练更有帮助。正因为如此，在这项工作中，每个文件使用了 5 个评级，以允许包含 13,720 个文件的更大数据集。
虽然没有明确测试参与者的语言能力，但所有工人都在美国。在对文件进行评级之前，每个参与的众包工作者都听了相同的 11 个培训文件，并附有质量维度的解释。选择这些培训文件以包含不同语音质量的整个频谱，以锚定参与者的评级。这个训练部分必须由群众工作者每天进行一次。然后，工作人员在 5 个不同的尺度上对 12 个语音文件进行评分。提交答案后，如果需要，工作人员可以对另一批 12 个文件进行评分。为了过滤群众工作人员的垃圾邮件答案，实施了陷阱问题，其中在语音文件之间播放中断消息。在此中断消息中，要求参与者选择天平的左侧、中间或右侧。此外，还包括一个黄金标准问题。这个问题的目的是检查参与者是否理解并遵循质量维度的描述。为此，创建了仅通过低通滤波器在着色维度上失真的语音文件，因此听起来非常低沉。这种对着色维度的假设感知得到了人群中较小的预测试的证实。然后使用黄金标准问题来过滤提交。只有那些认为金标准的 Coloration MOS 至少比 Discontinuity MOS 低 1 MOS 和 Coloration 最多 MOS 为 3 的参与者的答案被接受。
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Overview of Neural Network Model
在本节中，概述了用于语音质量预测的不同神经网络架构。本章介绍的基于深度学习的语音质量模型通常可以分为四个阶段：
- 梅尔规范分割
- 逐帧模型
- 时间依赖模型
- 池化模型
这种架构的概述可以在图 3.2 中看到。在预处理阶段，根据输入信号计算梅尔谱图（Mel-specs），然后将其划分为重叠段。在第二阶段，使用以 Mel-spec 段作为输入的逐帧神经网络来学习适合自动语音质量预测的特征。这些特征是基于帧计算的，因此会产生一系列逐帧特征。在这项工作中，前馈神经网络和 CNN 用于逐帧建模。在第三阶段，对特征序列的时间依赖性进行建模。分析了语音质量特征的时间依赖性建模的两种不同方法，LSTM 网络和自注意网络。最后，特征在池化层中随着时间的推移而聚合。然后使用聚合特征来估计单个 MOS 值。在最后阶段，分析了经典的平均池化层和最大池化层，以及注意力池层。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。