Zobrazeno 1 - 10
of 4 653
pro vyhledávání: '"quality assessment model"'
Recent advancements in the field of No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) using deep learning techniques demonstrate high performance across multiple open-source datasets. However, such models are typically very large and complex making them
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.17057
Autor:
Zhou, Xunchu, Liu, Xiaohong, Dong, Yunlong, Kou, Tengchuan, Gao, Yixuan, Zhang, Zicheng, Li, Chunyi, Wu, Haoning, Zhai, Guangtao
Recently, User-Generated Content (UGC) videos have gained popularity in our daily lives. However, UGC videos often suffer from poor exposure due to the limitations of photographic equipment and techniques. Therefore, Video Exposure Correction (VEC) a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.03333
Autor:
Lee, Cho-Yuan, Wang, Kuan-Chen, Liu, Kai-Chun, Wang, Yu-Te, Lu, Xugang, Yeh, Ping-Cheng, Tsao, Yu
In practical scenarios involving the measurement of surface electromyography (sEMG) in muscles, particularly those areas near the heart, one of the primary sources of contamination is the presence of electrocardiogram (ECG) signals. To assess the qua
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.05482
This paper introduces HAAQI-Net, a non-intrusive deep learning model for music audio quality assessment tailored for hearing aid users. Unlike traditional methods like the Hearing Aid Audio Quality Index (HAAQI), which rely on intrusive comparisons t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.01145
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This study proposes a multi-task pseudo-label learning (MPL)-based non-intrusive speech quality assessment model called MTQ-Net. MPL consists of two stages: obtaining pseudo-label scores from a pretrained model and performing multi-task learning. The
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.09262