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使用深的Kalman滤波器生成模型
基于变异自动编码器（VAE）的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能（AVSE）。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布，然后将其与统计噪声模型相结合，以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频（LIP图像）中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质，从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中，我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器（AV-DKF）生成模型，该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型，并有效地融合了视听数据。此外，我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验，以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性，与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
SKR 的声明 - Ds 2024:23 禁止执行
- 瑞典地方当局和地区协会 (SKR) 将其声明仅限于备忘录中与市政当局和地区有关或对其有影响的提议。 - SKR 建议，对于收到禁止执行驱逐令决定的外国人，国家应承担主要住房和经济援助责任，因为他们的居留只是暂时的。 - SKR 认为，与新的《援助法》相比，让目标群体受到《庇护寻求者等接待法》（LMA）的保护可能更为合适。这意味着发放 LMA 卡，让市政当局和地区更容易识别目标群体。 - SKR 支持政府对市政当局和地区针对相关目标群体所作承诺进行补偿的提议。 - SKR 评估认为第 29 章可能需要补充要点。教育法第2条第二款规定目标群体享有与寻求庇护者同等接受教育的权利。 - SKR 积极支持瑞典移民局向各市和各地区提供有关禁止入境决定的信息，但建议进行某些调整以确保信息义务有效。