大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于dnn网络的问题，于是小编就整理了3个相关介绍dnn网络的解答，让我们一起看看吧。
dnn降噪算法？
深度神经网络（DNN）在语音增强方面效果明显，因此也越来越受欢迎。但目前大多数基于DNN的语音增强方法都是从带噪语音中估计干净语音的频谱，而忽略了嘈杂语音和干净语音之间的相位失配，而且越低信噪比下的带噪语音的相位和干净语音的相位偏差会越大，这极大地限制了语音增强的性能。
使用Griffin-Lim（GL）作为中间对比算法，使用之前的全频域算法和GL算法作为后端处理的方法的PESQ的结果的差值为0.2左右，但是使用时域对抗网络的结果和GL作为后端的结果之间的差值只为0.02，所以可以得到结论使用时域对抗网络生成的频谱图对于带噪声的语音的相位更加友好。
cusa是什么文件夹？
CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具，比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候，并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN，就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。
如何看待边缘计算？
边缘计算的工业生产应用可以讲一下，拿工业AI视觉计数水泥包的案例举个例子。
水泥是现代工业重要的基础原料，我国的水泥工业近几年得到迅猛发展，袋装水泥在水泥产销总量中仍占有一定的比重，“袋装水泥计包问题如何解决”一直是这个行业技术人员探求的课题。
水泥厂实景
目前，水泥企业在计包环节主要通过红外器计数，并结合视频监控进行人工计数复合。然而，在实际应用中，仍存在一些问题较难解决，如：
· 红外计数方式误差概率高
红外计数硬件本身没有问题，它是经由红外感应物体的通过进行计数，计数逻辑简单。但它有一个致命缺点——只要有物体通过红外线，都计算为一件。不能识别物体是否符合出厂标准、是正常状态还是叠包、连包状态，误差概率高。
·事后追溯难
红外计数出现连包、叠包等情况产生误差时，现场工人进行预先蹲点与红外计数器一起计数，以核查是否错漏，耗时耗力。原本安装红外计数，就是想要实现自动化计数。结果因为无法区别连包、叠包，不但人手没有减少，还耗费更多时间去“监工“机器。
边缘计算是一种分散式运算的架构，它将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算能够将处理和数据保留放置在更接近目标系统的系统上，该系统正在为其收集数据以及提供自主处理。
据国际数据公司IDC预测，到2021年，全球云计算市场的规模将达到5650亿美元，这其中约有20%为边缘云，市场规模可达到1130亿美元。正是由于边缘计算独特的优势，使得业内各大巨头如AWS、思科、华为、IBM、英特尔等不断发力此领域。
之所以业内出现替代云计算的说法，其追根其源还是边缘计算独特的架构优势，无需将所有数据传输到后端系统（通常在云端）进行处理，它的目标是快速地处理接近设备的数据，这减少了延迟并且还可以提供更好的安全性和可靠性。
不过边缘计算系统并不孤立。实际上，它们与后端系统一起工作以收集主数据并提供更深入的处理，这就是边缘计算和云计算提供单一共生解决方案的方式，绝不会出相相互排斥现象。
两者是两个截然不同的架构。围绕边缘计算笔者总结了几个要点，使企业能够更好的利用平台；
一、 如果允许，边缘计算应运行与云中相同的全部或部分代码树，这意味着如果[_a***_]要更新基于边缘的软件，则需要同时更新基于云的软件。因此，用户需要在云端和边缘使用相同的操作系统、处理器等。此外，用户须了解在边缘平台或云端运行的位置。
到此，以上就是小编对于dnn网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于dnn网络的3点解答对大家有用。
