蓝桥杯嵌入式开发板手册.zip

蓝桥杯嵌入式开发板产品手册，包含开发板的硬件设计和原理图资源。非常详细的列举了开发板的硬件资源，适合蓝桥杯嵌入式比赛使用。

《声音分类中的数据增强和深度学习方法：系统综述》

这篇系统文献综述（SLR）的目标是识别并对小数据和使用数据增强方法来增加用于声音（包括语音、讲话和相关音频信号）分类的深度学习分类器所需数据量的当前研究进展进行批判性评价。方法论：本文采用基于PRISMA的标准SLR指南进行，检索了三个文献数据库，分别是Web of Science、SCOPUS和IEEE Xplore。研究结果：通过使用多种关键词组合在过去五年（2017年至2021年）进行的初步检索共找到了131篇论文。为了选择符合本研究范围的相关文章，我们采用了一些筛选排除标准和前后向雪球采样，最终选定了56篇文章。独创性：以往研究存在的不足包括数据不足、标注不够准确的数据、不平衡的数据集、嘈杂的数据集、声音特征呈现不佳以及缺乏有效的增强方法，从而影响了分类器的整体性能，我们在本文中进行了讨论。在对鉴定的文章进行分析后，我们概述了声音数据集、特征提取方法、数据增强技术及其在声音分类研究问题中的应用。最后，我们总结了SLR的摘要，回答了研究问题，并对声音分类任务提出了建议。

Deep Learning for Audio Signal Processing译文

Deep Learning for Audio Signal Processing的译文 摘要 最近深度学习的发展势头迅猛，本文对音频信号处理领域的最新深度学习技术进行了综述。文章将语音、音乐和环境声音处理并列考虑，以指出这些领域之间的相似性和差异性，突出总结了常用的方法、问题、重要参考文献，并探讨了各领域之间的相互交叉借鉴的潜力。综述了主要的特征表示方法（尤其是对数-梅尔谱和原始波形）和深度学习模型，包括卷积神经网络、长短时记忆网络的变体，以及更加符合音频特性的神经网络模型。随后，重点介绍了深度学习在音频信号处理中的应用领域，包括音频识别（自动语音识别、音乐信息检索、环境声音检测、定位和跟踪）以及合成和转换（音源分离、音频增强、生成模型用于语音、声音和音乐合成）。最后，确定了深度学习应用于音频信号处理领域的关键问题和未来研究方向。