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当网络中存在突发大时延时,就会出现极大丢包率或极大端到端时延的情况,从而难以获得好的语音质量。对于这个问题,提出针对突发大时延存在下的自适应语音缓冲算法。算法通过控制语音包在语音缓冲队列中的位置来控制语音包的播放时间,从而可以尽量减小语音裂缝(Gap)的出现。算法将突发大时延存在下的最大丢包率可以扩大到20%,而一般的预测算法只能容忍5-10%的最大丢包率。通过基于听觉模型的客观音质评价(PESQ)仿真计算,以及实际应用表明本文的算法对有突发大时延存在的网络中的语音通信质量有一定的改善作用。 相似文献
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为解决人体姿态估计任务的准确率和实时性问题,提出一个卷积宽接收域、检测实时的人体姿态估计网络。构建稠密残差步进网络(dense residual steps network, DRSN),提高模型对输入图像空间信息的提取和全局特征的把握。在激活函数上,以改进的FReLU激活函数替换原始的激活函数,通过采用二维卷积的方式改变ReLU函数中的激活条件,扩大模型的接收域,关键点分类更加准确。该网络在标准MPII数据集上进行测试,在满足较高定位精度的条件下,模型在NVIDIA RTX 2080Ti GPU上的检测速度达到38 FPS,可有效解决检测实时性问题。 相似文献
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