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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 工学
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主题

2 篇 threshold coding
1 篇 hilbert transfor...
1 篇 speech recogniti...
1 篇 neural network
1 篇 image representa...
1 篇 image reconstruc...
1 篇 surrogate learni...

机构

1 篇 univ london impe...
1 篇 nanjing res inst...

作者

1 篇 wang haiqing
1 篇 yang lewei
1 篇 sun fengwei
1 篇 olhede sofia c.

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2 篇 英文

检索条件"主题词=Threshold coding"

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详细简洁

排序：

Hyperanalytic thresholding

Hyperanalytic thresholding

引用

IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2006)

作者： Olhede, Sofia C. Univ London Imperial Coll Sci Technol & Med Dept Math London SW7 2AZ England

ISBN: (纸本)9781424404810

A new thresholding criterion is introduced, and combined with a local function decomposition, to form an estimate of a deterministic image immersed in white noise. The purpose of the new threshold is to construct image estimates exhibiting continuity jointly across spatial location and spatial frequency. The new threshold criterion is based on the magnitudes of the local decomposition coefficients of the image and phase-shifted versions of the image. Two possible sets of phase-shifted versions are used, and suitable universal thresholds noted. The additional computational cost of the proposed procedure is minor, and thus it makes an attractive improvement to existing thresholding methodology. Examples are given where the reconstructed image, using the new threshold, has improved visual characteristics, as well as a reduced mean square error.

关键词： hilbert transforms image reconstruction image representation threshold coding

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SPEECH RECOGNITION MODEL WITH SPATIO-TEMPORAL ENcoding AND BRAIN-LIKE NEURAL NETWORKS 19

SPEECH RECOGNITION MODEL WITH SPATIO-TEMPORAL ENCODING AND B...

引用

19th IEEE International Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing (ICCWAMTIP)

作者： Yang Lewei Wang Haiqing Sun Fengwei Nanjing Res Inst Elect Engn Nanjing 210007 Peoples R China

ISBN: (纸本)9781665493895

Deep learning has achieved great success in various applications, such as image processing and audio signal processing. However, deep learning methods usually require large and powerful computing resource, which greatly limit the practical application of deep learning methods. The spiking neural network is a new paradigm of neural networks and has the potential for low-power consumption. In this paper, we proposed a new computational model with the aim to provide an efficient and low-power computational model for speech recognition tasks. In the proposed model, the threshold coding method is employed to transform the speech signals to spike train patterns. The encoded spike patterns are then presented to the designed multi-layer spiking neural networks and trained by the surrogate-learning algorithm. After learning, the classification is decided by the firing rate of the neurons in the last layer. Experimental results demonstrate that the proposed method gets good accuracy in the speech recognition task. In addition, the proposed computational model works in an event-driven manner, hence, it holds great potential for low-latency and low-power consumption in neuromorphic hardware.

关键词： Speech Recognition Neural Network threshold coding Surrogate Learning

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