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深度学习Deep Learning架构，如深度神经网络、深度信念网络、深度强化学习、递归神经网络、卷积神经网络和变形金刚，已被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、气候科学、材料检测和棋盘游戏程序等领域，它们产生的结果与人类专家的表现相当，在某些情况下甚至超过了人类专家。
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Although commercial telecommunication services have been available for more than a century, the telecommunication sector is still an ever-growing area. Through the introduction of smartphones and the almost constant availability of mobile internet, new opportunities opened up in the field. These days we are used to making phone calls at any time from anywhere to any place in the world. Mobile plans that come with a large amount of data for an affordable price removed the barrier of costly long-distance calls that are billed by the minute. Because of the increasing globalisation in the world, family and friends are even more spread out than before, where phone and video calls are often the only possibilities to stay in touch. Aside from the consumer market, also for businesses, the new developments in the field become more and more important. Especially, starting with the COVID19 pandemic, teleconferencing providers experienced a dramatic surge in demand, where with many people working from home, it is crucial for businesses to hold online meetings on a daily basis.
Consequently, for speech communication providers, it is even more essential to monitor their networks to ensure a satisfying experience for their customers. Several key performance indicators are measured when speech communication networks are evaluated. For example, in benchmark tests (Zafaco GmbH 2020) that compare different providers, besides factors such as call setup duration, speech delay, and call failure ration, the speech quality is one of the main indicators of the overall performance. In these benchmark tests, a prerecorded reference speech sample of high quality is sent through the network. At the receiving side, the speech signal is recorded. An algorithm then uses both signals to estimate the speech quality. While the intelligibility of transmitted speech is usually not an issue these days, the speech quality can still be significantly degraded, in particular, when a call is routed through multiple network providers, where the speech signal may be encoded and decoded multiple times. Furthermore, although most people are used to having mobile connectivity everywhere, there are still many remote spots with inferior reception. For example, Germany is notorious for having a poor coverage of mobile Internet, which still leads to lower speech quality when travelling in a train or outside of areas with a high population density.
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Speech Communication Networks
Speech or voice services can be divided into the following three classes:
- Landline networks
- Mobile networks
- Over-the-top VoIP applications
The landline network is the oldest of the three services and actively running since the late $1800 \mathrm{~s}$. It used to transmit speech via analogue signal transmission with underground copper wires. This type of analogue telephone service is also called plain old telephone service (POTS). However, these days, almost all of the analogue networks have been replaced with digital technology. One of the most commonly used codecs in landline networks is ITU-T Rec. G.711 (1988), which applies a nonuniform quantization and passes the speech signal in the range of 300-3400 $\mathrm{Hz}$. This audio bandwidth is also referred to as narrowband (NB) and corresponds to the same bandwidth as analogue telephony that leads to the typically muffled sound known from telephone calls. Today, many providers offer wideband (WB) networks
(sometimes marketed as “HD voice”) that allow for a higher audio bandwidth of $100-7000 \mathrm{~Hz}$. One commonly used wideband codec in landline networks is ITU-T Rec. G.722 (2012). However, if a phone call is made from a WB to a NB network, the connection will cut down to a NB call. Even when a phone call between different WB providers is conducted, the connection may cut down to $\mathrm{NB}$ as well.
The mobile or cellular network allows for phone calls to and from mobile phones to which the network is connected via cellular radio towers. More and more people use their mobile phone as the standard way to conduct a phone call. For example, the percentage of households in the U.S. that own a landline phone went from more than $90 \%$ in 2004 to less than $40 \%$ in 2019 (CDC 2020). However, while there are hardly transmission issues in landline networks, the advantage of the mobility in mobile networks comes with possible inferences on the radio frequencies that lead to transmission errors. Also, when the users change their location, the phone may switch from one antenna to another (so-called handover), which results in brief interruptions. There are different systems for radio transmission in the mobile network. Common ones in Europe are GSM (2G), UMTS (3G), LTE (4G), and the upcoming $5 \mathrm{G}$ standard. The most common codec in mobile networks is AMRNB (3GPP TS $26.071$ 1999), which is a hybrid codec that transmits both speech These days, an increasing amount of providers also support wideband speech with the AMR-WB (3GPP TS $26.1712001$; ITU-T Rec. G.722.2 2003) codec, in particular through UMTS and LTE. More recently, some providers also support super-wideband (SWB) speech (in Germany marketed as “HD Plus” or “Crystal Clear”) via VoLTE (Voice over LTE) and VoWiFi (Voice over Wi-Fi) and the more recent codec EVS (3GPP TS $26.441$ 2014). In super-wideband telephony, speech is transmitted with a bandwidth of $50-14,000 \mathrm{~Hz}$.
深度学习代写
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㞐管商业电信服务已经提供了一个多世纪，但电信部门仍然是一个不断发展的领域。通过智能手机的推出和移动互联网的几乎持续可用，该领域开辟了新的机遇。 这些天来，我们习惯于随时随地拨打电话，从任何地方到世界任何地方。以可承受的价格提供大量数据的移动计划消除了按分钟计费的晶贵长途电话的障碍。由于 世界日益全球化，家人和朋友比以前更加分散，电话和视频通话通常是保持联系的唯一可能性。除了消费市场，对于企业来说，该领域的新发展也变得越来越重 要。
因此，对于语音通信提供商来说，监控他们的网络以确保为他们的客户提供令人满意的体验更为重要。在评估语音通信网络时会测量几个关键性能指标。例如，在 基准测试中 $Z a f a c o G m b H 2020$ 比较不同的供应商，除了通话建立时长、语音延迟、通话失败率等因筙外，语音质量是衡量整体性能的主要指标之一。在这些基 准测试中，预先录制的高质量参考语音样本通过网络发送。在接收端，语音信号被记录下来。然后算法使用这两个信昊来估计语音质量。虽然如今传输语音的可理 解性通常不是问题，但语音质量仍然会显着下降，特别是当呼叫通过多个网络提供商进行路由时，语音信号可能会被多次编码和解码。此外，尽管大多数人习惯了 到处都有移动连接，但仍有许多偏远地区接收效果不佳。
计算机代写|深度学习代写DEEP LEARNING代考|SPEECH COMMUNICATION NETWORKS
语音或语音服务可分为以下三类:
- 固定电话网终
- 手机网络
- Over-the-top VoIP应用
固定电话网络是这三种服务中最古老的一种，并且自晩期以来一直在积极运行 $1800 \mathrm{~s}$. 它用于通过地下铜线通过模拟信号传输来传输语音。这种类型的模拟电 话服务也称为普通老式电话服务 POTS. 然而，这些天来，几乎所有的模拟网络都被数字技术所取代。固定电话网络中最常用的编解码器之一是 ITU-T Rec. G.7111988，它应用非均匀量化并通过 300-3400 范围内的语音信号 $\mathrm{Hz}$. 此音频带宽也称为㝙带 $N B$ 并且对应于与模拟电话相同的带宽，模拟电话会导致从电话 呼叫中知道的典型的低沉声音。今天，许多供应商提供宽带 $W B$ 网絡
sometimesmarketedas “HDvoice” 允许更高的音频带宽 $100-7000 \mathrm{~Hz}$. 固定电话网絡中一种常用的宽带编解码器是 ITU-T Rec. G.7222012. 但是，如果从 WB 向 NB 网络进行电话呼叫，则连接将中断为 NB 呼叫。即使在不同的 WB 提供商之间进行电话通话，连接也可能会堿少到NB也是。
移动或㛔窝网络允许与网络通过埄窝无线电塔连接的移动电话进行电话呼叫。越来越多的人使用手机作为进行电话通话的标准方式。例如，美国拥有固定电话的家 庭比例从超过 $90 \% 2004$ 年低于 $40 \% 2019$ 年 $C D C 2020$. 然而，虽然固网网络几乎不存在传输问题，但移动网络的移动性优势伴随着对射频的可能推断，从而导致传 输错误。此外，当用户改变他们的位置时，手机可能会从一个天线切换到另一个so-calledhandover，这会导致短暂的中断。移动网络中有不同的无线电传输系 统。欧洲常见的是GSM $2 G$, UMTS $3 G$, LTE $4 G$ ，以及即将到来的 $5 \mathrm{G}$ 标准。移动网络中最常见的编解码器是 AMRNB3GPPTS $\$ 26.071 \$ 1999$ ，这是一种传输两种语音 的混合编解码器如今，越来越多的提供商还通过 AMR-WB 支持宽带语音 $3 G P P T S \$ 26.1712001 \$ ; I T U-T R e c$. G.722.22003编解码器，特别是通过 UMTS 和 LTE。最近，一些提供商还支持超宽带SWB演讲inGermanymarketedas “HDPlus” or “CrystalClear” 通过 VoLTEVoiceover LTE 和 VoWiFi VoiceoverWi-Fi和更新的编解码器 EVS $3 G P P T S \$ 26.441 \$ 2014$. 在超宽带电话中，语音传输的带宽为 $50-14,000 \mathrm{~Hz}$.
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
