智能锁，已经广泛的应用于生活的各个场景，确实是一个好产品，我自己都在用，也很方便而锁基本上都搭配有语音芯片或者蜂鸣器，低端的产品都是蜂鸣器，中端的产品基本都搭配语音芯片而智能锁方案中，关于语音芯片的需求第一种...不使用语音芯片，使用Flash存储，使用MCU的DAC加功放组成。这种方案有一定的门槛，稳定性和效果需要一定的能力。第二种，使用集成语音芯片方案。...这里强烈推荐KT148A-sop8的语音芯片，flash型，可以重烧，可以用户自己修改语音，当然，在多语音，长语音的应用中，成本是非常的有优势当然面对智能锁的需求，我们也开发了实用型的功能扩展超出255...地址范围的语音，很多otp的芯片最大也只能支持的255的地址，而flash的KT148A可以扩展到65535的地址范围极致的语音压缩，可以存储将近440秒的高音质，如果音质稍微在压缩一下，存放600秒也是可以实现的...，就需要做音质的取舍Flash型的语音芯片，最大的好处就是芯片只有一种，没有任何其他的型号，不需要区分物料，不需要担心库存，即使生产有异常，也可以在线烧录，不至于拆机或者报废KT148A用户自己下载语音的最小系统板如下
目录： 1.基本信息 2.示例工程 3.脚本 目标 这篇博客的主要目标是告诉你使用鼠标点击的位置拾取或放置对象的做法。 你最终会得到下面的效果： ?...我们将会使用鼠标的位置把对象放置到世界坐标的位置。可以使用下面的函数来获得鼠标的位置：Input.mousePosition，这个函数返回了以像素的为单位的位置。所以我们需要把它转换成世界坐标的位置。...现在我们可以使用这个位置把对象放置在鼠标点击的地方。现在通过使用这个函数，我们会创建一个简短的演示程序。...targetObject.transform.position,targetObject.transform.rotation); } } } 第三步 脚本 使用鼠标左键来放置对象...在把对象放置在空间上时，保持按住鼠标左键按下移动对象的位置。 原文作者：Charmi Popat 原文链接
服务器是用来进行公司网站各种传输操作的工具和容器，企业在建立网站的时候都需要购买一个服务器，来使网站可以正常运营。服务器有塔式的服务器，也有一些其它的类型。...一般的网站会选择租用服务器，有经济能力的网站会使用独立的服务器。那么租用了合适的服务器之后，企业网站建设服务器放哪里呢？ 企业网站建设服务器放哪里 企业网站建设服务器放哪里的决定因素是公司网站的需要。...服务器放置需要的环境 企业网站建设服务器放哪里，为什么不能放在办公室里呢？因为服务器是要全天候开机的，散热功能非常重要，所以服务器的放置环境应该防尘、恒温，电力不可以断掉。所以放在机房是很有必要的。...其次是服务器的辐射太大，运行噪音也不适合放在人员较多的办公室，会对工作人员的身体造成不必要的伤害。再就是服务器需要放在一个有人全天看守的环境，随时注意服务器的运转情况。...以上就是企业网站建设服务器放哪里的相关内容，服务器应该放在安全、恒温、防尘以及二十四小时都有技术工作人员值班的环境当中。
4、点击[Create a Simulink model using the factory default settings.]
SpecAugment，最早是在论文SpecAugment：一种用于自动语音识别的简单数据增强方法中介绍的，在文中作者发现，简单地裁剪连续的时间和频率维度的随机块可以显著提高模型的泛化能力。 ?...传统的语音识别模型将要求你在训练之前将文本与音频对齐，并且将训练模型来预测特定帧处的特定标签。 CTC损失功能的创新之处在于它允许我们可以跳过这一步。我们的模型将在训练过程中学习对齐文本本身。...语音模型评估 在评估语音识别模型时，行业标准使用的是单词错误率（WER）作为度量标准。错误率这个词的作用就像它说的那样——它获取你的模型输出的转录和真实的转录，并测量它们之间的误差。...在预训练期间，该模型学习了一些语言统计方面的基础知识，并利用该能力在其他任务上表现出色。我们相信这项技术在语音数据方面也具有广阔的前景。 词块模型 我们的模型在上面定义了输出字符。...这样做的一些好处是，在进行语音推理时，模型不必担心词汇量不足。对于单词c h a t，每个字符都有自己的标签。使用字符的缺点是效率低，由于你一次只能预测一个字符，该模型更容易出现错误。
关于字符串在JVM的哪里 字符串对象在JVM中可能有两个存放的位置：字符串常量池或堆内存。...使用常量字符串初始化的字符串对象，它的值存放在字符串常量池中； 使用字符串构造方法创建的字符串对象，它的值存放在堆内存中； 另外String提供了一个API, java.lang.String.intern...()，这个API可以手动将一个字符串对象的值转移到字符串常量池中 JDK1.7之后虽然字符串常量池也转换到了堆中,但是其实字符串常量池是在堆中独立开辟的空间,我们创建一个普通字符串和一个字符串对象结构类似于下图...代码验证 这里其实我们可以看出一些intern()的特性了. intern源码分析 我们来看intern方法的实现，intern方法的底层是一个native方法，在Hotspot JVM里字符串常量池它的逻辑在注释里写得很清楚...总结 在Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间，但是在使用的时候，也需要注意，因为StringTable的大小是固定的，如果常量池中的字符串过多，会影响程序运行效率。
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二） 上一篇paddlehub是一些预训练模型，paddlespeech也有，所以本篇就是更新...1 安装 参考：PaddleSpeech 一键预测，快速上手Speech开发任务 PaddleSpeech 是 all-in-one 的语音算法工具箱，包含多种领先国际水平的语音算法与预训练模型。...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型，支持语音识别，语音合成，声音分类，声纹识别，标点恢复，语音翻译等多种功能，PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...config：ASR 任务的参数文件，若不设置则使用预训练模型中的默认配置，默认值：None。 ckpt_path：模型参数文件，若不设置则下载预训练模型使用，默认值：None。...config：文本任务的配置文件，若不设置则使用预训练模型中的默认配置，默认值：None。 ckpt_path：模型参数文件， 若不设置则下载预训练模型使用，默认值：None。
上一篇： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...： U2 Conformer模型是一种适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...u2_conformer_aishell在中文普通话开源语音数据集AISHELL-1进行了预训练，该模型在其测试集上的CER指标是0.055257。...，在WuDaoCorpora 2.0的200G开源文本数据集上进行了标点恢复任务的训练，模型可直接用于预测，对输入的对中文文本自动添加7种标点符号：逗号（，）、句号（。）
背景 某次和领导吃饭，无意中提到了房子的话题，说了几句自己的心得经验（虽然没有再次实操的资本），却给领导留下了深深的印象（领导，你不是又要在郑州置业了吧）。 ?...前段时间一个老朋友也联系我咨询郑州房子的事情（难道就因为我在郑州吗？）。那朋友一连串问了我好几个为题，听说郑州现在房子降价了？现在该不该买？买这个XXX楼盘合适吗？ ? 可是，我们是老朋友，你懂的。...本着负责任的态度，今天我们来一块分析下郑州的房价，数据爬取自某房中介网站（我只是数据的搬运工，不对数据真实性负责哈）。 ?...买房最关心的应该就是房屋的价格，下面我们来看下每个区域的价格分布。 首先对原始数据进行处理，去掉单位，方便后续计算。...单价1万5左右的房子最多。曾经有人问我，一个城市的房价多高最幸福，我想的是工资是房价的1.2倍，然后没有贷款…… ?
此前，百度语音每年的模型算法都在不断更新，从 DNN ，到区分度模型，到 CTC 模型，再到如今的 Deep CNN 。...可以通过采用 VGG 结构中的 3*3 这种小kernel ，也可以采用 Residual 连接等方式来提升其性能，而卷积神经网络的层数、滤波器个数等都会显著影响整个模型的建模能力，在不同规模的语音训练数据库上...因此，百度认为：1)在模型结构中，DeepCNN 帮助模型具有很好的在时频域上的平移不变性，从而使得模型更加鲁棒(抗噪性);2)在此基础上，DeepLSTM 则与 CTC 一起专注于序列的分类，通过 LSTM...3)在 DeepCNN 研究中，其卷积结构的时间轴上的感受野，以及滤波器的个数，针对不同规模的数据库训练的语音识别模型的性能起到了非常重要的作用。...基于神经网络的声学和语言模型的发展，数个声学模型的结合，把ResNet 用到语音识别。
excelperfect 标签：Excel技巧 有时，我们不希望在形状中只是使用静态文本，例如想要显示计算的结果，该如何操作？ 很简单！ 如图1所示，想要在圆中显示动态的时间。...按下回车键，此时单元格A1中的值就会显示在圆中。当更新单元格A1中的值时，形状圆中的值也会跟着更新。如下图2所示。 图2 这里，公式栏中的公式只能引用单个单元格，不能在公式栏中输入公式。...并且形状在工作表的第1行到第4行中显示。可以这样操作： 1.将形状移开，并在单元格C2中建立一个公式来包含形状中的文本。...公式可能是： ="今天的总计: " & CHAR(10) & TEXT(SUM(A1:A6), "￥#,##0") 2.然后将形状移回原位，选择该形状并输入公式：=C2，设置适当的格式，结果如下图3所示...图3 注意，这种方法设置的形状中文本的更新仅当工作表重新计算时才更新。 假设在图表中添加了一个形状，如果希望形状中的文本来自单元格，则必须在单元格引用之前加上工作表名称。例如，=Sheet1!
语音识别问题本质上也是两个变长序列直接转换的问题，Seq2Seq模型的提出为解决语音识别问题开辟了另一条道路，其优雅的模型结构和强大的性能使得语音识别问题有希望彻底摆脱语言模型和发音词典，真正的进行端到端的联合优化...与纯Seq2Seq模型的差异是，基于注意力机制的序列到序列模型在每一步解码时都会计算一个上下文向量ci，它是从Encoder每一步编码输出的加权和，表示解码当前标记需要注意源序列中的信息。...图3 ConvS2S Model • 更加深的Encoder结构 采用更深层的Encoder结构的基本假设就是在深度学习中，通常增加网络的层数能够获得更好的模型精度和泛化性能。...即使存在着这么大的差别，但是目前应用于语音识别的Attention-based Seq2Seq方法与机器翻译中的方法差别不是很大，个人倾向于针对Seq2Seq方法在语音识别领域做更多特定的优化。...如果你想了解关于Seq2Seq模型在语音识别建模中的发展或者对序列建模感兴趣的话，请看我之前写的文档（链接：https://github.com/ZhengkunTian/An-Review-of-Attention-based-Seq2Seq-Model-For-ASR
随着人们的新点子已经被越来越复杂的模型架构所取代，在一层又一层的模型的重压之下快要依稀不见，人们呼吁重视机器学习的可解释性的呼声也越来越高。...3.在模型在做出与人类息息相关的决定时，人类觉得自己有权知晓它背后合乎逻辑的理由：人类的这种想法有点稍微难以解释，但其中确实掺杂了一些强烈情感。...它们的主要目标是将模型的行为映射回原来的那组输入特征（或者人为创建可选的输入特征），在模型的复杂的决策过程中，影响越大的特征会被分配越大的权重。...相比之下，层模板可视化这样的方法就属于后一类了：它试图理解模型在获得最终答案的过程中，创建的那个起到媒介作用的抽象。...然而，人类希望完全理解模型的渴望会偶尔受挫，就像当年强烈反对机械化或自动化的英国手工业工人（勒德分子），但作者相信，还是有一些具有说服力的理由表明这是一个可能会有丰厚回报的研究领域，在模型应用的信任和模型内部表征的脆弱性测试方面最为明显
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。...，我们在语音识别上面造成很大影响，我们在第10帧的时候已经感受不到在第一帧的数据了。...下面讲深度学习和声学模型上的应用，语音识别最主要的工作集中在声学模型建模，主要是人发音以后，到底识别出来的音速是什么样，到底是什么声音？...，我们在语音识别上面造成很大影响，我们在第10帧的时候已经感受不到在第一帧的数据了。...下面讲深度学习和声学模型上的应用，语音识别最主要的工作集中在声学模型建模，主要是人发音以后，到底识别出来的音速是什么样，到底是什么声音？
鲁棒性：Whisper模型对于口音、背景噪音和技术语言具有很好的鲁棒性，这意味着在各种不同的环境和条件下，模型都能够保持较高的识别准确率。...多任务处理能力：模型可以执行包括语言识别、多语言语音转录和英语语音翻译等多种任务，这使得它在实际应用中具有很高的灵活性。...训练数据：模型使用了从网络上收集的680,000小时的多语言和多任务监督数据进行训练。这些数据涵盖了多种语言、口音和背景噪音，使得模型能够在各种场景下保持较高的识别准确率。...效果与应用场景：Whisper模型的效果比市面上很多音频转文字的工具都要好，可以广泛应用于语音助手、语音识别和语音翻译等场景。...总的来说，Whisper模型是一个功能强大、多任务的自动语音识别系统，其开源免费的特点使得它具有很高的灵活性和可扩展性，适用于各种语音识别和语音翻译等场景。
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益，但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...自动语音识别（ASR）系统将语音翻译成文本，用于会话式AI，如家庭智能扬声器中的谷歌智能助手或使用Gboard的电子邮件，或安卓智能手机的短信听写工具。...根据普华永道2018年的一项调查显示，降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。 语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低，例如，近年来，使用语音输入比手动输入更快。 ? End
林鳞 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 关键词识别（Keyword Spotting，KWS）是语音识别领域的一个子领域，在用户在智能设备上进行语音交互时起到重要作用。...△ 关键词识别pipeline 近日，ARM和斯坦福大学合作开源了预训练TensorFlow模型和它们的语音关键词识别代码，并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on...在论文中，研究人员还展示了不同的神经网络架构，包含DNN、CNN、Basic LSTM、LSTM、GRU、CRNN和DS-CNN，并将这些架构加入到预训练模型中。...，并且在资源受限的微控制器上运行KWS。...他们训练了多种神经网络架构变体，并比较变体之间的准确性和存储/计算需求。 △ 神经网络模型的准确性 研究人员发现，在不损失精确度的情况下，在存储了计算资源受限的微控制器上优化这些神经网络架构可行。
深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域，并对该领域产生了巨大的影响。...在短短几年时间内，深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型（gaussian mixture model，GMM）的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。...在2009年谷歌启动语音识别应用时，使用的是在学术界已经研究了30年的混合高斯模型。...到2012年时，深度学习的语音识别模型已经取代了混合高斯模型，并成功将谷歌语音识别的错误率降低了20%，这个改进幅度超过了过去很多年的总和。...随着数据量的加大，使用深度学习模型无论在正确率的增长数值上还是在增长比率上都要优于使用混合高斯模型的算法。
红中 2022-1-18 11:03 拜读了您的大作“DDD浮夸，Eric Evans开了个坏头”，想找一些各个行业的领域模型观摩观摩，大作中提到两本案例集有中文版吗？...如果说想要看“各个行业的领域模型”，下面的文献比《DDD浮夸，Eric Evans开了个坏头》列举的文献可能内容更丰富一些。...虽然不是用类图表达，但领域模型很详细，还附带CD，里面有创建数据库的相关SQL脚本。 （2）安全模式最佳实践，Eduardo B. Fernandez，英文原版于出版2013。...例如，Eric Evans在《领域驱动设计》中用来举例的Route，1998年出版的第3卷中有类似模式： （4）UML业务建模，Hans-Erik Eriksson等，英文原版出版于2000。...（5）《非程序员》电子杂志1-51期 UMLChina在2001-2005年发布的电子杂志，翻译了不少篇各个领域的模式文章。
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