论文翻译
【论文翻译】线图、着色与色数近似
# 前言 在港中文的暑研快结束的时候，~~由于大家快没事干了~~，一个本地的同学就给我分享了一个简单但不失趣味的图论定理，于是记在这里。 # 记号与约定 除特殊约定外，下文中所有变量均取正整数。 对于图 $G$，称 $V_G, E_G$ 为其点集和边集。在上下文明了的情况下，下标 $G$ 会被忽略。 ......
【论文阅读】Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译
Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译 摘要： 在当今的人工智能时代，语言模型的训练和优化已成为研究的热点。本文介绍了一种创新且可扩展的方法，通过为人编写的文本自动标注相应的指令，构建高质量的指令跟随语言模型。此研究的方法，被 ......
张正友的相机标定论文Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations的翻译
张正友的相机标定论文Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations的翻译： 翻译的pdf版本为：http://pan.baidu.com/s/1pKshsPP 翻译 搜索 复制 ......
论文翻译：GESPER: A UNIFIED FRAMEWORK FOR GENERAL SPEECH RESTORATION
摘要 本文描述了-腾讯团队提交给ICASSP 2023语音信号改善(SSI)挑战赛的实时通用语音恢复(Gesper)系统。该系统采用两阶段结构，首先进行语音恢复，然后进行语音增强。我们首次提出了一种基于复杂频谱映射的生成对抗网络(CSM-GAN)作为语音恢复模块。针对噪声抑制和去噪，提出了全带宽并行 ......
论文翻译：SSI-Net: A MULTI-STAGE SPEECH SIGNAL IMPROVEMENT SYSTEM FOR ICASSP 2023
摘要 ICASSP 2023语音信号改善(SSI)挑战赛的重点是提高实时通信(RTC)系统的语音信号质量。本文介绍了提交ICASSP 2023 SSI挑战赛的语音信号改进网络(SSI-Net)，该网络满足实时条件。提出的SSI-Net具有多阶段体系结构。在语音恢复的第一阶段，我们提出了时域恢复生成对 ......
论文翻译：TEA-PSE
《TEA-PSE: TENCENT-ETHEREAL-AUDIO-LAB PERSONALIZED SPEECH ENHANCEMENTSYSTEM FOR ICASSP 2022 DNS CHALLENGE》 摘要： 本文介绍了腾讯以太音频实验室-西北工业大学个性化语音增强(TEAPSE)系统，该 ......
论文翻译：TEA-PSE 3.0
<TEA-PSE 3.0: TENCENT-ETHEREAL-AUDIO-LAB PERSONALIZED SPEECHENHANCEMENT SYSTEM FOR ICASSP 2023 DNS-CHALLENGE> 摘要 文介绍了我们团队提交的ICASSP 2023深度噪声抑制(DNS)挑战赛。 ......
论文翻译：PCEN-Per-Channel Energy Normalization: Why and How
摘要： 在自动语音识别和声学事件检测的背景下，一种名为其次，我们描述了PCEN中每个分量的渐近状态:时间积分、增益控制和动态范围压缩。最后，给出了PCEN参数与待抑制噪声、待增强信号的时间特性、时频表示的选择相适应的实用建议。由于它将大量真实世界的声景转换为加性高斯白噪声(AWGN)， PCEN是一 ......
论文翻译（扩散模型来了）：Diffusion-Based Mel-Spectrogram Enhancement for Personalized Speech Synthesis with Found Data
利用发现的数据来创建合成声音是具有挑战性的，因为现实世界的录音通常包含各种类型的音频退化。解决这个问题的一种方法是使用增强模型对语音进行预增强，然后使用增强后的数据进行文本转语音（TTS）模型训练。本论文研究了使用条件扩散模型进行广义语音增强，旨在同时解决多种类型的音频退化。增强是在对数Mel频谱领 ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文总结
论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03009 ### 动机 神经机器翻译(NMT)模型在翻译**干净文本**时已被证明是强大的，但它们**对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。 最先进的方法严重依赖于大量的反向翻译数据 ......
论文翻译： FREEVC：朝着高质量、无文本、单次转换声音的目标迈进
原文：FREEVC: TOWARDS HIGH-QUALITY TEXT-FREE ONE-SHOT VOICE CONVERSION 原文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10095191 个人总结： 1.提出mel谱缩放增强方法。 ......
论文翻译：CycleGAN
原文：PARALLEL-DATA-FREE VOICE CONVERSION USING CYCLE-CONSISTENT ADVERSARIAL NETWORKS 地址：https://arxiv.org/pdf/1711.11293v2.pdf 摘要： 我们提出了一种无需平行数据的语音转换（VC ......
论文翻译：跨语言语音转换和富有表现力的语音转换
论文原文：USING JOINT TRAINING SPEAKER ENCODER WITH CONSISTENCY LOSS TO ACHIEVE CROSS-LINGUAL VOICE CONVERSION AND EXPRESSIVE VOICE CONVERSION 代码和论文地址：http ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文翻译
## 摘要 **神经机器翻译(NMT)模型在翻译干净文本时已被证明是强大的，但它们对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。**最近创建的基于噪声文本的机器翻译任务语料库为一些语言对提供了噪声清洁的并行数据，但这些数据在大小和多样性方面非常有限**。最 ......
机器翻译 | Understanding Back-Translation at Scale论文翻译
## 题目 大规模理解反向翻译 ## 摘要 在并行训练语料库中增加目标语言句子的反译，是提高单语数据神经机器翻译的有效方法。这项工作拓宽了对反翻译的理解，并研究了一些生成合成源句的方法。我们发现，除了资源贫乏之外，通过采样或带噪波束输出获得的反向平移是最有效的。我们的分析表明，采样或有噪声的合成数据 ......
NeRF开篇-论文翻译
NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis ......
机器翻译 | Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study论文翻译
## 题目： 机器翻译的提示大语言模型:一个案例研究 ## 摘要 对提示的研究表明，在很少甚至没有监督训练的情况下，提示在许多任务中表现出色。然而，文献中对机器翻译的提示还没有充分的研究。**本文对翻译提示策略进行了系统的研究，考察了提示模板和示例选择的各种因素，填补了这一空白**。我们进一步==探 ......
论文翻译：2021_Real-Time Denoising and Dereverberation wtih Tiny Recurrent U-Net
论文地址：微型循环U-Net实时降噪和去混响 论文代码： https://github.com/YangangCao/TRUNet https://github.com/amirpashamobinitehrani/tinyrecurrentunet 引用格式：Choi H S, Park S, L ......
论文翻译系列-Network Slimming
本文来自公众号“AI大道理”。 本文是2017年发表在计算机视觉领域顶会ICCV的一篇文章，是引用比较广泛的一种模型剪枝方法，作者来自清华大学、英特尔中国实验室、复旦大学和科内尔大学。 论文原文： https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdf （AI大道理：Netwo ......
论文翻译和润色工具
先用翻译软件翻译成英文(deepl) 然后一段一段把那个扔进chatgpt， 网上应该有很多例子，教你怎么使用咒语（https://www.jianshu.com/p/f228222f623b） 最后用grammaly检查一下语法 1翻译 DeepL翻译：全世界最准确的翻译 https://www. ......
【论文翻译】COGMEN：基于上下文化GNN的多模态情感识别
摘要 情感是人类互动的固有组成部分，因此，开发能够理解和识别人类情感的人工智能系统势在必行。在涉及不同人的谈话中，一个人的情绪受到另一个说话人的语句和自己对语句的情绪状态的影响。在本文中，我们提出了基于上下文化图神经网络的多模态情感识别(COGMEN)系统，该系统利用了局部信息(即说话者之间的相互/ ......
【论文翻译】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址：https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范式包 ......
【论文翻译】An optimization framework for designing robust cascade biquad feedback controllers on active noise cancellation headphones
下载地址：An optimization framework for designing robust cascade biquad feedback controllers on active noise cancellation headphones Abstract 本文提出了一种直接在有源降 ......
论文翻译：2023_THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network for monaural speech enhancement
论文地址：THLNet: 用于单耳语音增强的两级异构轻量级网络 代码：https://github.com/dangf15/THLNet 引用格式：Dang F, Hu Q, Zhang P. THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network f ......
论文翻译：2020：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
论文地址：ECAPA-TDNN：在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码：https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式：Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......
论文翻译：2022_Phase-Aware Deep Speech Enhancement: It's All About The Frame Length
论文地址：相位感知深度语音增强:这完全取决于帧长 引用格式：Peer T, Gerkmann T. Phase-aware deep speech enhancement: It's all about the frame length[J]. JASA Express Letters, 2022, ......
论文翻译：2022_Time-Shift Modeling-Based Hear-Through System for In-Ear Headphones
论文地址：基于时移建模的入耳式耳机透听系统 引用格式： 摘要 透传(hear-through，HT)技术是通过增强耳机佩戴者对环境声音的感知来主动补偿被动隔离的。耳机中的材料会减少声音 500Hz以上的高频成分。HT算法利用麦克风和用户耳朵之间的相对传递函数(RTF)产生人造声音，从而弥补环境声音的 ......
论文翻译：2022_2022_TEA-PSE 2.0：Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement
论文地址：TEA-PSE 2.0：用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码： 引用： 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement，PSE)利用额外的线索，如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音，并从目标说话人提取语音。此前，Tencent - ......
论文翻译：2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE
论文地址：TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码： 引用格式：Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......
论文翻译：2022_PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement
博客地址：凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址：PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式： Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real ......