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机译:开发替代声学传感器以提高语音通信中的噪声鲁棒性
机译:基于统计模型的语音增强,使用噪声分类进行鲁棒的语音通信
机译:评估噪声中的语音理解:接近真实通信条件下的语音声学质量
机译:V-Speear:使用振动传感器的噪声强大的语音捕获眼镜
机译:标准和替代声学传感器的融合,可实现强大的自动语音识别
机译:压缩非线性表示语音频谱幅度提高语音自动识别的鲁棒性。
机译:通过对人工耳蜗植入的谐波编码进行声学模拟改善噪声和普通话中的语音感知
机译:利用原始分组约束获得强大的噪声自动语音识别:同时语音研究。