? ?深度學(xué)習(xí)之輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在TWS藍(lán)牙音頻處理器上的部署

2年前作者：周南音頻科技教育學(xué)院(AI湖湘學(xué)派)分類：Toy博客閱讀(27)違法舉報(bào)

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深度學(xué)習(xí)之輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在TWS藍(lán)牙音頻處理器上的部署

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項(xiàng)目一

科大訊飛經(jīng)驗(yàn)

在Matlab平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)廣義旁瓣消除器(GSC),最小方差無(wú)失真響應(yīng)(MVDR)等波束形成算法，同時(shí)分析它們的效果在Liu**臺(tái)上跑通語(yǔ)音增強(qiáng)試試處理框架RNNoise:完整流程，實(shí)現(xiàn)降噪功能。包括數(shù)據(jù)集的制作，使用ffmpeg將WAV轉(zhuǎn)RAW,特征提取，模型訓(xùn)練，測(cè)試效果等。負(fù)責(zé)開發(fā)基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于雙麥TWS無(wú)線藍(lán)牙耳機(jī)降噪，期間訓(xùn)練了一個(gè)雙麥的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VAD,并用于控制GSC中的自適應(yīng)阻塞矩陣(ABM)權(quán)重系數(shù)的更新過(guò)程，有效提升了GSC的的降噪能力。

項(xiàng)目二

南京歌爾聲學(xué)科技經(jīng)驗(yàn)

算法研究員|4年11個(gè)月

1、3M川C+骨傳導(dǎo)通話降噪算法開發(fā)，優(yōu)化等；2、參與紫米TWS之3MIC+傳感器通話降噪算法的優(yōu)化以及HIFI MINI平臺(tái)定點(diǎn)化算法開發(fā)（量產(chǎn)）：3、負(fù)責(zé)榮耀TWS項(xiàng)目3MIC+骨傳導(dǎo)算法的方案設(shè)計(jì)，開發(fā)和優(yōu)化等（量產(chǎn)）；

4、基于波束形成Beamforming的開發(fā)；

5、基于MCLP語(yǔ)音去混響算法開發(fā)；

6、基于遠(yuǎn)場(chǎng)拾音的DPD-DOA波達(dá)方向角算法開發(fā)；

7、基于TWS的單MC-NS降噪算法開發(fā)；

8、基于語(yǔ)音EQ調(diào)參算法開發(fā)，主要用于調(diào)節(jié)各頻段的頻響曲線；1D:1

9 負(fù)責(zé)恒玄/高通平臺(tái)的4MIC遠(yuǎn)/近場(chǎng)拾音/上行通話降噪等項(xiàng)目測(cè)試、調(diào)優(yōu)及移植，效果優(yōu)化；

10、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN的語(yǔ)音喚醒開發(fā)：

11、TWS之電流音檢測(cè)算法開發(fā)；

12、TWS之主動(dòng)降噪ANC最優(yōu)增益快速校準(zhǔn)算法開發(fā)；

13、定浮點(diǎn)算法開發(fā)；

到了這里，關(guān)于? ?深度學(xué)習(xí)之輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在TWS藍(lán)牙音頻處理器上的部署的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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機(jī)器學(xué)習(xí)之深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
目錄卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 前向后向傳播推導(dǎo) 通用手寫體識(shí)別模型人臉識(shí)別模型電影評(píng)論情感分析模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Connected Neural Network，F(xiàn)CN）都是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。下面是二者的比較。
2024年02月12日
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深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
? ? ? 大家好，我是帶我去滑雪！ ? ? ? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻識(shí)別、分類、分割和標(biāo)注等計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。它主要由卷積層、池化層、全連接層和激活函數(shù)層等組成。其中，卷積
2024年02月05日
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深度學(xué)習(xí)模型部署——Flask框架輕量級(jí)部署+阿里云服務(wù)器
?因?yàn)閰⒓右粋€(gè)比賽，需要把訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型部署到web端，第一次做，在網(wǎng)上也搜索了很多教程，基本上沒(méi)有適合自己的，只有一個(gè)b站up主講的還不錯(cuò) https://www.bilibili.com/video/BV1Qv41117SR/?spm_id_from=333.999.0.0vd_source=6ca6a313467efae52a28428a64104c10 https://www.bilibili.com/video/BV1Qv41117
2024年02月07日
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輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)IP掃描器WatchYourLAN
什么是 WatchYourLAN ？ WatchYourLAN 是一款帶有 Web GUI 的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò) IP 掃描器。支持使用不同的主題和色彩模式進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置。掃描網(wǎng)絡(luò)，首先要找到對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)接口，一般常見(jiàn)的包括 eth0 、 lo 、 docker0 等，可以在 SSH 客戶端命令行，執(zhí)行下面的命令但是目前 WatchYourLAN 還不支
2024年02月06日
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【MFEN：輕量級(jí)多尺度特征提?。篠R網(wǎng)絡(luò)】
（MFEN：嵌入式輕量級(jí)多尺度特征提取超分辨率網(wǎng)絡(luò)）深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在超分辨率（SR）方面取得了顯著的成績(jī)。然而，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法由于計(jì)算量大、內(nèi)存消耗大，很難應(yīng)用于嵌入式便攜設(shè)備。針對(duì)上述問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)造多尺度特征提取塊（multi-scale feature
2024年02月06日
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機(jī)器學(xué)習(xí)之計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
文章代碼來(lái)源：《deep learning on keras》，非常好的一本書，大家如果英語(yǔ)好，推薦直接閱讀該書，如果時(shí)間不夠，可以看看此系列文章。在這一章，我們會(huì)學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的深度學(xué)習(xí)模型，你將會(huì)學(xué)著將它們運(yùn)用到分類問(wèn)題中。我們首先會(huì)介紹卷
2024年02月04日
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深度學(xué)習(xí)之構(gòu)建MPL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——泰坦尼克號(hào)乘客的生存分析
? ? ? 大家好，我是帶我去滑雪！ ? ? ? 本期使用泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集的響應(yīng)變量為乘客是生存還是死亡（survived，其中1表示生存，0表示死亡），特征變量有乘客艙位等級(jí)（pclass）、乘客姓名（name）、乘客性別（sex，其中male為男性，female為女性）、乘客年齡（ag
2024年02月05日
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ioGame21發(fā)布，史詩(shī)級(jí)增強(qiáng)，Java Netty 輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)游戲服務(wù)器框架
標(biāo)題：ioGame21 發(fā)布：史詩(shī)級(jí)增強(qiáng)，Java Netty 輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)游戲服務(wù)器框架引言近日，一款名為?ioGame21 的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)游戲服務(wù)器框架在 GitHub 上正式發(fā)布。這款框架基于 Java Netty 構(gòu)建，具有高性能、高可擴(kuò)展性和易于使用的特點(diǎn)。ioGame21 的發(fā)布將為游戲開發(fā)者提供一個(gè)強(qiáng)大的工
2024年02月19日
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主干網(wǎng)絡(luò)篇 | YOLOv8更換主干網(wǎng)絡(luò)之VanillaNet | 華為方舟實(shí)驗(yàn)室提出全新輕量級(jí)骨干架構(gòu)
前言： Hello大家好，我是小哥談。華為方舟實(shí)驗(yàn)室所提出的VanillaNet架構(gòu)克服了固有復(fù)雜性的挑戰(zhàn)，使其成為資源受限環(huán)境的理想選擇。其易于理解和高度簡(jiǎn)化的架構(gòu)為高效部署開辟了新的可能性。廣泛的實(shí)驗(yàn)表明，VanillaNet提供的性能與著名的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和vision transformer
2024年04月14日
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2024年02月06日
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