DAC 可以配置为 8 位或 12 位模式，也可以与 DMA 控制器配合使用。DAC 工作在 12 位模式时， 数据可以设置成左对齐或右对齐。...每个通道都有 DMA 功能 框图 图中 VDDA 和 VSSA 为 DAC 模块模拟部分的供电，而 Vref+则是 DAC 模块的参考电 压。...DAC_SetChannel1Data(DAC_Align_12b_R, 0); //12 位右对齐数据格式设置 DAC 值 代码 #include "dac.h" //DAC通道1输出初始化...); //初始化DAC通道1 DAC_Cmd(DAC_Channel_1, ENABLE); //使能DAC通道1 DAC_SetChannel1Data(DAC_Align_12b_R...1初始化 DAC_SetChannel1Data(DAC_Align_12b_R,dacval);//初始值为0 while(1) { t++; key=KEY_Scan
推送模板可以单用，也可以组合使用。为帮助APP开发者更快速地找到适合的推送模板，实现所想要的推送效果，我们写下这篇教学普及贴，希望可以帮到大家。...ps. setLogo的图片需要在客户端开发时嵌入(main-res)，否则无法展示； pps. setLogo 和 setLogoUrl 可以二选一。...setChannel表示通知渠道id，是渠道的唯一标识，其默认值为“Default” ；setChannelName表示通知渠道名称，用户可在手机“设置”中查看，其默认值也为“Default”。...逻辑是当APP在线时，个推消息推送会直接把透传内容发送到手机上，需要客户端解析后予以展示；当APP离线时，推送会采用APNs通道，由iPhone的系统通道通知并展示消息。...iOS语音传输，请使用VoIPPayload代替APNPayload * 需要相关证书才可以使用此功能 */ private static VoIPPayload getVoIPPayload()
其中REFIN参考电压建议为2.5V, REFIN电压低于0.1V时,则差分输入ad值就无法检测了,如下图所示: ?...注意: 如果REG_CONFIG的REF_DET开启的话,那么输入AD值电压低于0.5V时,则差分输入ad值就无法检测了,如下图所示: ?...注意: 当使用Buffered Mode或者In-Amp模式时,需要将REG_CONFIG的BO位开启,介绍如下图所示: ? 3.代码效果 串口截图如下: ?...Mode AD7799_SetChannel(ChannelBuf[0]); //通道设置....ADValues[i] = 0.0000; printf("%s 当前通道为
Flash空间有两部分：脚本区和文件系统区 脚本区： 通过Luatools烧写的所有文件，都存放在此区域 非TTS版本为720KB，TTS版本为426KB；如果烧录时，超过此限制，Luatools会报错...空间有1.36MB 可通过collectgarbage("count")查询已经使用的内存空间（返回值单位为KB）,总的1.36MB减去使用的内存，就是当前剩余的Lua运行可用内存 底层固件功能列表...”的接口 15:解决SSL接收数据过程中突然关闭造成死机的问题 16:增加远程升级lua脚本的校验功能，防止下载错误的脚本导致模块无法开机 17:修改插卡开机同时使用SD卡和SPI概率性死机问题...(4)audio.lua：支持“audio.setChannel接口设置输入mic通道”的功能 (5)patch.lua：修正“2.3.6版本中spi.send_recv接口，接收不到数据”的问题...支持流式录音功能 (3)wifiScan：支持wifi热点扫描功能 (4)audio：支持通话音量调节功能 (5)http：修正“transfer-encoding区分大小写导致的chunk编码数据无法正常解析
EasyCVR作为一款功能完善的视频结构化智能分析平台，支持多种协议的视频流输出，同时也能够支持语音对讲，只要前端设备带有语音功能，用户即可通过EasyCVR来进行隔空喊话。...同时EasyCVR开放了很多接口供大家调用，比如批量添加通道或者批量删除通道，都可以借助接口更便捷地完成操作。...image.png 我们在调用EasyCVR中批量删除接口时，发现返回了错误信息“删除中出现错误”，返回内容如下： image.png 针对该问题我们进行了排查，排查发现设备中已经没有ID为168、167...的通道了，调用批量删除后实际通道已经删除。...image.png 测试发现，删除不再存在的通道也是一样的报错信息，但无论删除成功或者失败都无法知道是否操作成功，对运维人员来说这种反馈不够清晰明了，因此我们需要进行修改。
image.png 目前，端到端音源分离已经有了一些在时域和频域上的研究，罗艺老师以“WSJ0-2mix”数据集为例，并以在语音分离任务中使用十分广泛的SI-SDR为指标，为我们展示了目前端到端音源分离研究的进展...image.png 单通道端到端音源分离研究 ---- 频域方法中广泛使用神经网络估计TF- Masking，并作用于混合语音从而得到分离语音。...最先被提出的方法为TasNet模型，该模型使用Encoder提取语音二维特征，随后通过Separation估计说话人mask，最后通过Decoder实现二维特征到语音波形的转换从而得到分离语音。...Multi-channel TasNet通过将单通道信息拼入IPD进行联合训练，或直接使用二维卷积估计通道间特征插值进行联合训练。...由于多通道大部分还是用于语音识别，所以可以使用语音识别的指标词错误率(Word Error Rate, WER)进行对比；另外还可以从主观听觉上进行比较，使用平均主观意见分(Mean Opinion Score
例如当有四个讲话者时（即使是最简单的两个男性和两个女性的分离任务），由于声音混合较为复杂，每个讲话者的声音大部分都会被其他讲话者的声音掩盖住，上面提到的几种单声道模型几乎无法完成这样的任务。...为了消除以上这些模型性能上的限制，将单通道和多通道方法进行结合是一个很自然选择方向，因为这两种方法使用了不同的信息进行分离，因此会起到相互补充的作用。...再来看一下具体情况—— 语音分离 ? 这个表格中绿色背景的为对比模型，数据单位为dB，越大越好。...论文摘要 最近神经网络的使用对单通道语音分离方法（或者更广义地说，鸡尾酒会问题）的性能有了显著的提升，不过在多通道问题中的性能仍然不能让人满意。...我们还使用干净的训练好的声学模型对分离后的语音进行语音识别，在 4、3、2 个说话者完全重叠的语音上分别实现将相对词错误率（WER）降低 45.76%、59.40%、62.80%。
人工提取句子的开始时间和偏移时间，并利用这一信息将神经数据剪切为与对应句子等长的序列。 语音音频信号 通过专用麦克风通道，以约24kHz的频率同时记录参与者的语音与神经数据，并进行时间对齐。...尝试找出目标词使用与音位语音解码之间的对应关系。 同时对整个网络进行训练，使编码器发出的值接近目标MFCCs，解码器为每个目标字分配更高的概率。...首先设定标准，将语音转录中5%的WER设定为专业水平的分界线，20-25%是能接受的最高错误率，这也是语音识别技术被广泛采用的标准，不过语音识别技术中的词汇量要大得多。 ? 图2....第三个框显示的是训练中没有将MFCCs作为目标时的表现，WER与低密度阵列数据训练模型的WER相近，但明显优于前人的语音解码尝试，因此在语音音频不可用的情况下，同样在可用的范围内。...当至少15次重复用于训练时，WER可被降低到25%以下，即可接受错误率的临界，其中最理想的情况下(参与者b/粉色)只需要4次重复。
比如，我们可能会错误地将data_format标志拼写为data-foramt。在这种情况下，我们需要将标志的拼写更正为正确的形式。2....寻求帮助如果上述解决方案都无法解决问题，我们可以到框架的官方论坛、社区或支持渠道上提问。在问题描述中提供清晰的错误消息、使用的框架版本和相关代码片段，有助于其他人更好地理解和诊断问题，并提供帮助。...当我们使用TensorFlow框架训练卷积神经网络时，可以使用data_format命令行标志来指定输入数据的通道顺序。...对于RGB图像，通道维度将排在最后一个维度上。例如，一个批量大小为B、高度为H、宽度为W、通道数为C的输入数据，表示为(B, H, W, C)。...在使用TensorFlow的卷积层或池化层时，需要根据data_format参数设置输入数据的通道顺序，以保证模型能够正确识别和处理数据。
EasyGBS是基于公安部推出的GB/T28181协议，在安防监控领域应用也是比较多的视频平台，拥有视频直播、转码、云端录像、语音对讲、警告以及平台级联功能，其中，平台的级联功能被广泛应用在各类场景中。...有用户反馈，EasyGBS作为下级平台，宇视作为上级平台，下级平台每次向上级平台推送40路通道，上级则检索一次，到第三次上传通道时，上级平台则无法显示新的通道，请求我们协助排查。...根据抓包数据，上级平台回复了487这个报错，展开数据包，错误代码35311，这个错误代码表明平台资源重复导致通道无法上传。...了解了这个错误信息后我们立即与用户沟通，根据用户描述，之前测试级联功能时上传了几个通道，测试正常之后一直没有登录上级平台及时删除这些通道。...找到异常的原因后，技术人员首先让上级平台重新删除之前传上来的通道，之后重新级联上传通道。经过上面的操作，上级重新检索，我们发现所有通道均已经正常上线了。
此案例用到的是ADC1的通道6（即PA6口）进行数据的采样，主要需注意将ADC转换的触发方式改为定时器触发（我用的是定时器2的通道2进行触发，由于STM32手册提示只有在上升沿时可以触发ADC，因此我们需要让定时器...将定时器2设置成PWM模式，即可令ADC1在定时器2的通道2每产生一次上升沿时触发采样，后续即可通过改变PWM的频率（即定时器的溢出频率），便可控制采样的频率。...} 注意： 由于在设置PWM时将TIM_Pulse默认设置为1000，因此在初始化定时器2时，TIM_Period的值不能小于该值，可自行修改。...（采用的PA4口进行输出） 在初始化时，我将定时器3的重装载值设置为40，预分频值设置为72，正弦波输出频率为72Mhz/40/72/1024≈24.5Hz（1024是因为将一个周期正弦波均分成1024...（但是当采样频率提高到最大3.6kHz时，频率显示为32Hz左右，原因未知） 下面是相关代码： u16 magout[NPT]; /***********************************
为了实现马蜂窝旅游 App 及商家 IM 业务逻辑、公共资源的整合复用及 UI 个性化定制，将问题拆解为以下部分来解决： 1）IM 数据通道与异常重连机制：解决不同业务实时消息下发以及稳定性保障； 2）...3.1.1 数据通道基础交互原理 为了更好地提高数据通道对业务支撑的扩展性，我们将所有通信数据封装为外层结构相同的数据包，使多业务类型数据使用共同的数据通道下发通信，统一分发处理，从而减少通道的创建数量...此次将 5 次以下请求错误的延迟时间修改为 5 - 20 秒随机重试，将客户端重试请求分散在多个时间点避免同时请求形成对服务器对瞬时压力。同时在客户端断网情况下也进行延迟重试。 ?...这种方式存在两个问题： 1）通过业务来源和会话参数来解析对应的商家 id，两个参数缺失一个都会导致商家 id 解析错误，还要各种查询数据库才能得到商家 id，影响效率； 2）通过会话类型切换接口标识当前会话类型...4.4.2 何时创建消息线 1）当进入会话页发消息时，检查 DB 中是否存在对应消息线，不存在则将这条消息 id 当作消息线 id 使用，存在即复用； 2）当进入会话时，根据用户 id 、业务类型 id
滤波器系数的新值是使用系数更新算法确定的，该算法根据错误信号 e 计算每个滤波系数的调整。错误信号 e 通常计算为实际输出信号 y 和所需输出信号 d 之间的差值。...但是，自适应算法将更改系数，从而最大限度地降低错误信号 e 的平均平方值。...使用自适应滤镜，我们估计系统动态（与系统识别类似），并从输出信号中删除过滤扰动。输出信号，在噪音消除的情况下，是由错误信号创建的，在这种情况下，它将非常类似于输入信号x。...这是数据公报中常见的问题，当信号被非全通通信通道干扰时。自适应滤镜使用正确输入信号x的延迟版本对失真产生反响应，以便将接收的信号恢复到原始形式。...人们可能会想，当无法传输实时版本x时，如何传输这种延迟版本x。答案是，这种延迟x不必与实时x相同。换句话说，均衡器可以首先经历一个训练阶段，在此期间，系数被调整，以匹配通信通道的特点。
投资者的主观评估源于他们认为市场对投资的错误估价，因此预测现金流使用代表投资者和市场观点的两种不同利率进行贴现。...联合优化多通道前端和端到端（E2E）自动语音识别（ASR）后端将显示有希望的结果。...我们在IDLMA中使用单通道语音增强DNN去噪器来估计目标语音和噪声。...联合优化多通道前端和端到端（E2E）自动语音识别（ASR）后端将显示有希望的结果。...我们在IDLMA中使用单通道语音增强DNN去噪器来估计目标语音和噪声。
根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。...不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。 识 别 方 法 语音识别方法主要是模式匹配法。...存 在 问 题 1、口音和噪声 语音识别中最明显的一个缺陷就是对口音和背景噪声的处理。 2、语义错误 通常语音识别系统的实际目标并不是误字率。我们更关心的是语义错误率，就是被误解的那部分话语。...3、单通道和多人会话 一个好的会话语音识别器必须能够根据谁在说话对音频进行划分，还应该能弄清重叠的会话（声源分离）。...自然语音识别与指令式语音识别主要区别是词库大小及处理方式，指令语音所有处理都是本地进行，自然语音识别目前基本都是采用云处理方式，这样其语音库及处理能力是指令语音无法比拟的。
鉴于音素是语音中最小的可辨别单位 ，音素辨别是支持未来语音知觉敏感性发展的基础。一般认为，新生儿在出生时可以区分大多数语言中的音位， 然后在最初几个月“调整”母语中使用的特定音位类别。...NIRS通道的空间定位－使用Cz、Nz、Iz、AR（右耳上方）和AL（左耳上方）作为参考，将帽子放在参与者的头部。...以参考位置为指导，将通道坐标投影到新生儿MNI皮层模型的皮层表面。然后，MNI的坐标被映射到新生儿自动解剖标记（AAL）脑图上。...然而，在T0时，前后元音的对比似乎在所有组的参与者中差异一致，这表明新生儿在暴露前可能无法区分这两类刺激。但仅仅在暴露5小时后，我们就可以看到特定的差异出现了。...进一步的研究还需要了解神经专门化（例如，左侧化）是如何逐渐将一个原始的语音获取网络转化为一个后天完全可操作的语音感知和发生系统。
GSLM的评估主要是在两个简单的end-to-end任务上，第一个是离散单元再合成，把输入编码为一系列离散的单元，称之为伪文本（pseudo-text），然后使用这些离散的单元来重新合成输入的声音；第二个任务是语音生成...通过比较这些不同的模型时，研究人员发现并无法分析生成的伪文本，因为这些自监督发现的单元没有与字母或音素建立一一对应的关系。...一个性能不错的模型通常使用100个或更多单元，并且它们通常获得的编码是比音素更短的语音片段，所以研究人员又使用预训练的ASR 模型将生成的音频转换回文本。...这时候就可以使用音素错误率（phoneme error rate, PER）来比较原始输入的音素与 ASR 重新转录的音素的差异来衡量重新合成音频的准确度，以及使用AUC 来度量有条件或无条件生成的语音质量和多样性...，对每个语音通道都进行分别建模。
新智元原创 编辑：白峰、鹏飞 【新智元导读】刚刚，科大讯飞联合中科大又夺得权威赛事——国际多通道语音分离和识别大赛CHiME-6两个任务的冠军，并将语音识别错误率从46.1%降低到了30.5%，在「...）在给定说话人边界的多通道语音识别两个参赛任务上夺冠。...最厉害的是，本次CHiME-6比赛中，讯飞将语音识别错误率从CHiME-5的46.1%降低到了30.5%，成为所有参赛队伍中唯一将错误率做到接近30%的机构！...科大讯飞长期致力于智能语音技术的源头创新及产业化，并不断挑战语音识别实际应用中的技术难题。此次CHiME-6的研究成果，无疑将进一步拓展科大讯飞语音识别的应用空间。...科大讯飞也成功的成为北京2022年冬奥会和冬残奥会官方自动语音转换与翻译独家供应商，为奥运会提供自动语音转换与翻译技术和服务。
当用户对智能设备产生需求并进行对话时，语音的唤醒和识别能力直接决定了用户对设备的好感度。...，为用户提供极致的智能语音交互体验。...为了在远场声音中更准确的识别出目标语音，传统多通道阵列增强技术会使用空间滤波或语音分离算法，但这些算法引入了较多先验假设，在一些不符合假设的场景下，性能会明显下降。...经过数据测试，多通道端到端语音技术让远场语音识别性能相对提升了10%，使用户与智能设备的交互更加顺畅。 从3G时代，到4G时代，再到5G时代，智能语音交互也发生着巨大的变革。...未来，小米将智能语音技术落地至更多应用场景，不断突破自研技术，为用户提供更加极致的语音交互体验。 END ▼
Tars-java 最新稳定版1.7.2以及之前的版本都使用Java NIO进行网络编程；本文将分别详细介绍java NIO的原理和Tars 使用NIO进行网络编程的细节。...处理OP_CONNECT 获取客户端连接过来的channel通道 获取Session 与服务器建立连接，将关注的兴趣OPS设置为ready就绪事件，session中的状态修改为客户端已连接 处理OP_CONNECT...ret : readBytes; } ① 客户端读响应 从当前readBuffer中的内容复制到一个新的临时buffer中，并且切换到读模式，使用TarsCodec类解析出buffer内的协议字段到response...如果response为空，则重置tempBuffer到mark的位置，重新解析协议。...如果request为空，则重置tempBuffer到mark的位置，重新解析协议。
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