深度噪声抑制（DNS）挑战-INTERSPEECH2021该存储库包含DNS质询所需的数据集和脚本。
有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。
有关测试框架的更多详细信息，请访问。
回购详情：数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。
它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。
datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。
NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音加强方法的ONNX模型。
dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。
请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。
noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净

唐朔飞计算机组成原理1-10章答案第一章计算机系统概论1.什么是计算机系统、计算机硬件和计算机软件？硬件和软件哪个更重要？解：P3 计算机系统：由计算机硬件系统和软件系统组成的综合体。
计算机硬件：指计算机中的电子线路和物理装置。
计算机软件：计算机运行所需的程序及相关资料。
硬件和软件在计算机系统中相互依存，缺一不可，因此同样重要。
5.冯•诺依曼计算机的特点是什么？解：冯•诺依曼计算机的特点是：P8计算机由运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备五大部件组成；
指令和数据以同同等地位存放于存储器内，并可以按地址访问；
指令和数据均用二进制表示；
指令由操作码、地址码两大部分组成，操作码用来表示操作的性质，地址码用来表示操作数在存储器中的位置；
指令在存储器中顺序存放，通常自动顺序取出执行；
机器以运算器为中心（原始冯•诺依曼机）。
7.解释下列概念：主机、CPU、主存、存储单元、存储元件、存储基元、存储元、存储字、存储字长、存储容量、机器字长、指令字长。
解：P9-10  主机：是计算机硬件的主体部分，由CPU和主存储器MM合成为主机。
 CPU：中央处理器，是计算机硬件的核心部件，由运算器和控制器组成；
（早期的运算器和控制器不在同一芯片上，现在的CPU内除含有运算器和控制器外还集成了CACHE）。
 主存：计算机中存放正在运行的程序和数据的存储器，为计算机的主要工作存储器，可随机存取；
由存储体、各种逻辑部件及控制电路组成。
 存储单元：可存放一个机器字并具有特定存储地址的存储单位。
 存储元件：存储一位二进制信息的物理元件，是存储器中最小的存储单位，又叫存储基元或存储元，不能单独存取。
 存储字：一个存储单元所存二进制代码的逻辑单位。
 存储字长：一个存储单元所存二进制代码的位数。
 存储容量：存储器中可存二进制代码的总量；
（通常主、辅存容量分开描述）。
 机器字长：指CPU一次能处理的二进制数据的位数，通常与CPU的寄存器位数有关。
 指令字长：一条指令的二进制代码位数。
8.解释下列英文缩写的中文含义：CPU、PC、IR、CU、ALU、ACC、MQ、X、MAR、MDR、I/O、MIPS、CPI、FLOPS解：全面的回答应分英文全称、中文名、功能三部分。
CPU：CentralProcessingUnit，中央处理机（器），是计算机硬件的核心部件，主要由运算器和控制器组成。
PC：ProgramCounter，程序计数器，其功能是存放当前欲执行指令的地址，并可自动计数构成下一条指令地址。
IR：InstructionRegister，指令寄存器，其功能是存放当前正在执行的指令。
CU：ControlUnit，控制单元（部件），为控制器的核心部件，其功能是产生微操作命令序列。
ALU：ArithmeticLogicUnit，算术逻辑运算单元，为运算器的核心部件，其功能是进行算术、逻辑运算。
ACC：Accumulator，累加器，是运算器中既能存放运算前的操作数，又能存放运算结果的寄存器。
MQ：Multiplier-QuotientRegister，乘商寄存器，乘法运算时存放乘数、除法时存放商的寄存器。
X：此字母没有专指的缩写含义，可以用作任一部件名，在此表示操作数寄存器，即运算器中工作寄存器之一，用来存放操作数；
MAR：MemoryAddressRegister，存储器地址寄存器，在主存中用来存放欲访问的存储单元的地址。
MDR：MemoryDataRegister，存储器数据缓冲寄存器，在主存中用来存放从某单元读出、或要写入某存储单元的数据。
I/O：Input/Outputequipment，输入/输出设备，为输入设备和输出设备的总称，用于计算机内部和外界信息的转换与传送。
MIPS：MillionInstructionPerSecond，每秒执行百万条指令数，为计算机运算速度指标的一种计量单位。
9.画出主机框图，分别以存数指令“STAM”和加法指令“ADDM”（M均为主存地址）为例，在图中按序标出完成该指令（包括取指令阶段）的信息流程（如→①）。
假设主存容量为256M*32位，在指令字长、存储字长、机器字长相等的条件下，指出图中各寄存器的位数。
解：主机框图如P13图1.11所示。
（1）STAM指令：PC→MAR，MAR→MM，MM→MDR，MDR→IR， OP(IR)→CU，Ad(IR)→MAR，ACC→MDR，MAR→MM，WR （2）ADDM指令：PC→MAR，MAR→MM，MM→MDR，MDR→IR， OP(IR)

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在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。

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