python对语音文件加入高斯白噪声（带公式推导）1. 信噪比概念及计算公式2.已知信噪比，如何去产生固定功率的噪声3.完整代码 1. 信噪比概念及计算公式信噪比（Signal-to-noise ratio，缩写为 SNR 或 S/N），也称作信杂比或讯杂比。 信噪比，为有用信号功率(Power of Signal)与噪声功率(Power of Noise)的比。因此为幅度（Amplitude）
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2024-01-02 11:40:36
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在本节中，我们描述一个重要的监督学习模型。
图 1：命名实体识别作为标记问题。这里有三种不同的实体类型：PERSON，LOCATION 和 COMPANY。对于每个实体类型，我们为该实体引入一个开始标签或者实体延续标签。标签 NA 表示这个词不是一个实体。
接下来，我们来介绍一个用于标记问题的特定生成模型——隐马尔可夫模型。我们先来确定一些监督学习的符号。我们假设我们的
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2024-09-11 11:33:09
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在科技高度发展的今天，很多技术不断的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等等。其中大数据的发展是非常普及的，现在很多的行业积累了很多的原始数据，通过数据的分析我们可以得到对企业的决策有帮助的数据，也就是说我们可以通过大数据去看清未来。当然，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据，但是海量的数据总是出现很多我们需要的数据，以及我们需要的
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2023-12-13 23:15:27
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今天给大家推荐下最近使用的一个涨点神器，cleanLabel，用于数据预处理环节，而且是即插即用。1. 场景个人实验验证cleanLabel一般会用于以下两种场景：一是筛选带噪声数据；二是筛选难例样本。在日常AI工作中，数据会是算法模型的天花板，吴恩达大佬说人工智能是20%的算法+80%的数据决定的。所以我们在日常工作中会尽量保证数据的干净，去除噪音数据。做为算法工程师，会在分析完项目需求，初步选
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2024-03-06 07:50:05
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# 使用Python处理带有噪声的图片
在计算机视觉中，噪声是一种常见的问题，它会影响图像的质量和后续处理的结果。在本篇文章中，我们将展示如何使用Python来处理带有噪声的图片，包括噪声的添加与移除，并展示相关的代码示例。
## 什么是噪声？
图像噪声是指在图像捕获或传输过程中，随机产生的无意义干扰信号。这些噪声会使图像显得模糊或失真，主要类型包括盐和胡椒噪声、高斯噪声等。
## 添加噪
比较器输入噪声的仿真方法前言一、简单的概率问题二、噪声情况下的比较器三、基于最大似然估计的理论推导四、代码实现 前言 比较器噪声的分析一直是ADC设计无法绕过的话题，例如SDM SAR等等。常规的比较器有两种，一种是带预放大器pre amp的，一种是动态latch或者加一个动态的放大器。显然，如果是前者，由于预放大器的倍数一般较高，所以比较器的噪声就是预放大器的噪声，按照运放的噪声分析方法即可;
图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体，是人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。研究表明，人类获取的视觉图像信息在人类接受的信息中的比重达到75％，“百闻不如一见”便是非常形象的例子之一。在高度信息化条件下的今天，数字图像越来越得到普及和应用。然而，人们在获取和传输数字图像的同时，难免于图像数据被外界
为了验证滤波器的可使用性，我们用常用的sin函数来进行验证。其具体程序及运行结果如下：t=[0:1/1023:1];s=sin(2*pi*t);N=l
原创
2022-10-10 16:14:05
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生成对抗网络GANs理解（附代码） 生成模型和判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。从概率角度分析就是获得样本x属于类别y的概率，是一个条件概率P（y|x）.而生成模型是需要在整个条件内去产生数据的分布，就像高斯分布一样，他需要去拟合整个分布，从概率角度分析就是样本x在整个分布中的产生的概率，即联合概率P（
几种常见的图像噪声最常见的图像处理形式之一就是去除图像的噪声，为此以下介绍几种常见的图像噪声形式高斯噪声所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。来源：图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀；电路各元器件自身噪声和相互影响；图像传感器长期工作，温度过高。处理方法：平均（卷积
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2023-12-24 13:36:04
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（1）带通噪声。带通噪声与白噪声相对又叫有色噪声，即在某个频带上信号的能量突然变大。这种噪声的典型例子为交流电噪声，它的能量主要集中在50Hz左右。对这种噪声的滤除可以先对语音信号进行加窗，然后再进行短时傅立叶变换并画出频谱图。在频谱图上，我们可以看出该噪声的能量主要集中在哪个频带上，得到此频带的上下限。根据此频带的上下限设计一个滤波器对语音信号进行滤波。一般情况下，该方法可以比较有效的去除带通噪
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2023-11-27 08:19:15
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recording It’s no mystery that Google saves a lot of your web activity. However, the company doesn’t save the recordings of audio when you speak to Google services (anymore). You can opt-in
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2024-04-28 16:13:23
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目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN
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2024-05-13 22:09:28
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MATLAB数字图像去噪处理系统[GUI]1、摘 要 现代图像、语声、数据通信对线性相位的要求是普遍的。正是此原因，使得具有线性相位的FIR数字滤波器得到大力发展和广泛应用。在实际进行数字信号处理时，往往需要把信号的观察时间限制在一定的时间间隔内，只需要选择一段时间信号对其进行分析。取用有限个数据，即将信号数据截断的过程，就等于将信号进行加窗函数操作。这样操作以后，常常会发生频谱分量从其正常频谱扩
在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你
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2024-08-12 14:11:51
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产生原因？环境噪音噪音在生活中无处不在，我们人耳其实已经习惯于噪音的环境，日常生活里绝对没有噪音的环境不存在。录音噪音有一部分就来源于我们身边的环境里，为什么录音噪音我们又觉得很烦人？那是因为人们听音频文件的时候，比如一段对话、一首曲子，注意力集中在有效音频上，不希望有任何无关信号，虽然生活中我们习惯了无关信号，但是在音频作品里的无关信号，我们不能忍受。设备噪音声音进入麦克风是模拟信号，通过声卡转
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2024-08-05 09:17:20
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随着数字技术的发展，我们的生活越来越离不开音频，对音频使用和呈现方式也越来越多样化，人们也从去单纯的听录制好的音频转向录制属于自己的音频，例如录歌、会议录音、录制短视频等。我们这些音频是高质量，清晰可听的，而这依赖于设备的性能。因此，对于一个音频设备，其音频质量的好坏成为衡量该设备性能的一个重要指标。然而，在现实生活中，录制的音频中不仅会有设备本身的电流噪声，还会夹杂着周围环境中的噪声。而环境噪声
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2024-01-31 13:35:07
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3.1 噪声的分类、产生原因与影响噪声分为属性噪声和标签噪声，产生原因如下：特定类别的影响，类别相似产生噪声；标注的人为影响，少数类样本更容易形成噪声；训练集被恶意投毒；3.2 噪声处理的理论与方法噪声样本学习参考概率近似正确（PAC）理论，PAC的原理在于错误率被限制在某个极小的数值内就认为结果正确。 噪声的处理方法分为数据层面，算法层面和模型层面；数据层面：识别噪声，清洗后再训练模型；算法层面
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2024-06-07 09:11:05
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一、均值滤波 最简单的一种滤波操作，输出图像的每一个像素是窗口内输入像素的平均值。 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。在OpenCV中，均值滤波的API如下： C 第一个参数，InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的，且可以处理任
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2023-11-24 15:30:17
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[python]基于openCV，PIL的深色多背景复杂验证码图像转灰度二值化，并去噪降噪处理分析 文章目录[python]基于openCV，PIL的深色多背景复杂验证码图像转灰度二值化，并去噪降噪处理分析一. 前言与说明二. 初步思路及效果三. 成图检验分析(一). 思路(二). 筛选数据导出(三). 数据可视化分析四. 新处理思想探索与效果（较为显著）(一). 使用 OpenCV 灰度灰度图再
