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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|Simulated Distortions
These source speech files were then processed with a large variety of different distortions to produce a training and a validation set. At first, reference speech files were randomly drawn from the large pool of created 6-12 s audio clips. In order to obtain a large variety of different speakers, the same number of clips was sampled for each speaker. Also, different speakers were used for the training and validation sets to avoid using the same speakers or sentences for the model evaluation as for model training.
Table $3.1$ shows the number of sentences and speakers that were used for the training and validation datasets. Most files were taken from the AusTalk and DNS datasets because they contain a large variety of speakers and because the contained speech is spoken more spontaneously than in the datasets UK-IRL and TSP. Overall, 10,000 sentences from 2322 speakers were selected for training, and 2500 files from 938 speakers were selected for validation. The TSP speech samples were mainly included so that the model also learns to predict typical P.800 double sentences with a silent pause in between. However, because the main aim of the presented model is the prediction of spontaneous speech and because of the low numbers of speakers in this dataset, the TSP source files were not included in the validation dataset.
These files were then processed with a large number of distortion conditions, such as background noise, packet loss, or audio bandwidth limitations. Each of these conditions was processed with different values of the corresponding distortion parameter (e.g. SNR for background noise) to cover the whole range of possible distortion levels. The application of a wide range of levels during training should avoid a non-monotonic prediction behaviour of the model, that is, the model should on average (over multiple files) rate a speech signal with a higher SNR, higher than a file with a lower SNR. The model could otherwise behave unexpectedly during test time if a certain range of SNR values is left out during training, for example, extremely loud or quiet noise. The number of files equals the number of conditions in the datasets because each file was processed with a different condition.
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Live Distortions
Besides simulated distortions, also a smaller dataset with live conditions was created. To this end, live telephone and Skype calls were conducted, where clean speech files from the DNS-Challenge dataset were played back via a loudspeaker. The speech signal was played back from a laptop on a “Fostex PM0.4n studio monitor”. Two types of calls were conducted: a fixed-line to mobile phone call and a Skype call (laptop to laptop). For the first type, a call from a fixed-line VoIP phone (Cisco IP Phone 9790) within the Q\&U Lab to a state-of-the-art smartphone (Google Pixel 3) was conducted. The VoIP handset was placed in front of the monitor to capture the speech signal acoustically. The received signal was then stored directly on the rooted Google Pixel 3 via a specifically developed “answer machine app” (Maier 2019). The Skype call was conducted between two laptops, where the sending laptop was placed next to the monitor to capture the played back speech signal. The transmitted speech signal was then stored on the receiving laptop with the application “Audacity”.
The following conditions were created during the recordings:
- Moving the monitor closer and further away from the handset/laptop
- Changing the angle of the monitor
- Changing the volume of the monitor
- Typing on the laptop’s keyboard
- Open window (street and construction noise)
- Poor mobile phone reception (leading to interruptions)
- Different kinds of noises: moving glasses, pouring water into a glass, crumple plastic bag, opening/closing door, coughing, etc.
The resulting speech files were then split into a training and a validation set. The same speakers that were used in the simulated training dataset were again used for the live training dataset and vice versa for the validation set. However, new sentences of these speakers that are not contained in the training dataset were used. Because many of the recorded speech samples were of the same quality, POLQA predicted MOS values were used to sample a subset of the recorded files. Table $3.2$ gives an overview of the live dataset, where the training set contains 1020 files and the validation set 200 . For technical reasons, in contrast to the simulated dataset, some of the files were used multiple times in the live dataset. Therefore the number of sentences is lower than the overall number of files in the table.
深度学习代写
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Simulated Distortions
然后对这些源语音文件进行各种不同的失真处理，以生成训练集和验证集。起初，参考语音文件是从创建的 6-12 秒音频剪辑的大池中随机抽取的。为了获得大量不同的扬声器，为每个扬声器采样相同数量的剪辑。此外，不同的说话人用于训练和验证集，以避免在模型评估中使用相同的说话人或句子作为模型训练。
桌子3.1显示用于训练和验证数据集的句子和说话者的数量。大多数文件取自 AusTalk 和 DNS 数据集，因为它们包含各种各样的说话者，而且所包含的语音比 UK-IRL 和 TSP 数据集更自发地说出。总体而言，选择了来自 2322 位说话者的 10,000 个句子进行训练，并选择了来自 938 位说话者的 2500 个文件进行验证。主要包括 TSP 语音样本，以便该模型还学习预测典型的 P.800 双句，其间有无声停顿。然而，由于所提出模型的主要目的是预测自发语音，并且由于该数据集中的发言者数量较少，因此 TSP 源文件未包含在验证数据集中。
然后使用大量失真条件对这些文件进行处理，例如背景噪声、数据包丢失或音频带宽限制。这些条件中的每一个都使用相应失真参数的不同值（例如背景噪声的 SNR）进行处理，以覆盖整个可能的失真水平范围。在训练期间应用广泛的级别应避免模型的非单调预测行为，即模型应平均（在多个文件上）对具有更高 SNR 的语音信号进行评级，高于具有较低的信噪比。如果在训练期间遗漏了一定范围的 SNR 值，例如，非常响亮或非常安静的噪音，模型可能会在测试期间出现意外行为。
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Live Distortions
除了模拟失真之外，还创建了一个具有实时条件的较小数据集。为此，进行了实时电话和 Skype 通话，其中来自 DNS-Challenge 数据集的干净语音文件通过扬声器播放。语音信号是从笔记本电脑上的“Fostex PM0.4n 工作室监视器”上播放的。进行了两种类型的通话：固定电话到手机的通话和 Skype 通话（笔记本电脑到笔记本电脑）。对于第一种类型，使用 Q\&U 实验室内的固定线路 VoIP 电话（Cisco IP 电话 9790）与最先进的智能手机（Google Pixel 3）进行呼叫。VoIP 听筒被放置在监视器前面以通过声学方式捕捉语音信号。然后通过专门开发的“应答机应用程序”（Maier 2019）将接收到的信号直接存储在植根的 Google Pixel 3 上。Skype 通话是在两台笔记本电脑之间进行的，其中发送笔记本电脑放置在监视器旁边以捕获播放的语音信号。然后将传输的语音信号存储在带有“Audacity”应用程序的接收笔记本电脑上。
在录制过程中创建了以下条件：
- 将显示器移近和远离手机/笔记本电脑
- 改变显示器的角度
- 更改显示器的音量
- 在笔记本电脑的键盘上打字
- 打开窗户（街道和建筑噪音）
- 手机接收不良（导致中断）
- 各种噪音：移动玻璃杯、往玻璃杯里倒水、揉捏塑料袋、开/关门、咳嗽等。
然后将生成的语音文件拆分为训练集和验证集。模拟训练数据集中使用的相同扬声器再次用于实时训练数据集，反之亦然用于验证集。然而，这些说话者的新句子不包含在训练数据集中被使用。由于许多录制的语音样本具有相同的质量，因此使用 POLQA 预测的 MOS 值对录制文件的子集进行采样。桌子3.2概述了实时数据集，其中训练集包含 1020 个文件和验证集 200。由于技术原因，与模拟数据集相比，一些文件在实时数据集中被多次使用。因此，句子的数量低于表中的文件总数。
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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。