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随机加权平均 -- 在深度学习中获得最优结果的新方法

网络快照集成法是在每次学习率周期结束时保存模型，然后在预测过程中同时使用保存下来的模型。当集成方法应用在深度学习中时，可以通过组合多个神经网络的预测，从而得到一个最终的预测结果。...网络快照集成法使用基于退火策略的循环学习率策略。但是，你也可以集成相同结构的神经网络模型，也会得到很棒的结果。在网络快照集成法论文中，作者基于这种方法使用了一个非常酷的技巧。...作者在训练相同网络时使用权重快照，在训练结束后用这些结构相同但权重不同的模型创建一个集成模型。...这种方法通过结合相同网络结构不同训练阶段的权重获得集成模型，然后进行预测。...然而，正如作者发现的，由于在足够多的不同模型间，存在低损失的连接通路，沿着那些通路，采用短循环是可行的，而且在这一过程中，会产生差异足够大的模型，集成这些模型会产生很好的结果。

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使用NeMo让你的文字会说话-深度学习在语音合成任务中的应用 | 英伟达NLP公开课

7月28日，第3期英伟达x量子位NLP公开课中，英伟达专家将分享语音合成理论知识，并通过代码实战分享如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。...课程大纲本次在线研讨会主要面向有语音语义和AI开发需求的开发者及零基础编程爱好者，通过本次课程，您可以获得以下内容：语音合成技术简介语音合成技术的工作流程和原理语音合成技术中的深度学习模型代码实战...：使用NeMo快速完成自然语音生成任务分享嘉宾李奕澎（Yipeng Li），NVIDIA开发者社区经理。...在自动语音识别、自然语言处理、自然语言理解等技术有着丰富的实战经验与见解。...NeMo快速入门NLP、实现机器翻译任务，英伟达专家实战讲解，内附代码点击链接查看第2期课程回顾&直播回放：使用NeMo快速完成NLP中的信息抽取任务，英伟达专家实战讲解，内附代码最后，戳“阅读原文

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实战｜TF Lite 让树莓派记下你的美丽笑颜

我们很难在使用单个模型检测人脸并预测笑脸得分结果的同时保证高精度和低延迟。因此，我们通过以下三个步骤来检测笑脸：应用人脸检测模型来检测给定的图像中是否存在人脸。...在本教程中，针对您自己的 TensorFlow Lite 模型，您会发现该技术将非常易于使用。对从摄像头中捕获的原始图像进行大小调整，并固定其长宽比。压缩率根据原始图像大小采用 4 或 2。...在我们的应用中，从相机中捕获的原始图像尺寸为 640x480，所以我们将图像尺寸调整为 160x120。我们并未使用原始图像进行面部属性分类，而是弃用背景并使用裁剪出的标准人脸。...推理：通过输入的 1 秒音频，我们可以应用语音命令模型来获得出现以下四种类别的概率（“是”/“否”/“无声”/“未知”）。后期处理：我们通过当前的推理结果与先前的结果计算出平均值。...在我们想要获取音频数据来展开推理时，我们会从偏移处开始读取，然后在偏移结束对应的帧结束。语音命令识别您可在许多公开的 TensorFlow 示例中找到我们使用的语音命令识别模型。

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Linux平台:Alexa语音服务快速入门指南

11或更高版本)接口,允许开发人员将智能语音控制添加到连接的产品中.它是模块化和抽象的,提供组件去处理离散功能,例如语音捕获,音频处理和通讯, 　每个组件都开放API允许你使用和定制.它还包含一个示例应用程序...,例如,当一个用户从App调节音量,一个指令发送到你的产品,并没有相应的语音请求最低要求和依赖关系说明可以帮助你快速设置RaspberryPi开发环境,并使用nghttp2为macOS构建libcurl...: libfaad-dev 准备在创建构建之前,你需要安装运行AuthServer所需要的一些软件,AuthServer是使用Flask在Python中构建最小的授权服务器....Integration/AlexaClientSDKConfig.json.json的内容应该填入你的产品信息(你在注册产品和创建安全配置文件从开发人员门户获得),和数据库和声音的位置.这个json文件...资源和指南逐步说明在*nix系统中优化liburl的大小逐步说明使用mbed TLS和nghttp2在*nix系统构建libcurl

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mod_portaudio

与mod_sofia不同，mod_sofia实现了SIP，而mod_portaudio实现了驱动本地声卡，即，它可以从本地麦克风获取输入，并将声音从耳机中播放出来。...在分机1000上呼叫“me”或“12345678”(你肯定想为自己选择一个更酷的号码)，然后在控制台上应该能看到类似“[DEBUG] mod\_portaudio.c:268 BRRRRING!...另外，如果你需要高清通话，除需要设置相关的语音编解码器(codec)外，你还需要有一幅好的耳机才能达到最好的效果。本人使用的是一款USB耳机。...当然，上述内容是我在几年前写的，最新的Mac系统上（好像从10.7开始），mod_portaudio已经不能正确运行了。不过，在Linux或Windows上应该还是可以的，感兴趣的朋友可以试一下。...如果你在学习和使用FreeSWITCH的过程中，有什么有趣的故事，也欢迎与我分享。移动设备上打字不方便，如果想写长的留言可以发邮件到 wechat@freeswitch.org.cn 。

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自然语言处理概述

有很大可能，读者已经在使用日常生活中使用到了 NLP 技术，比如用翻译软件将一段中文翻译为英文，这背后就是 NLP 技术的支撑。在这里，我们可以用一种简单的方式，初步体验 NLP 技术。...在 Windows 系统上，执行如下安装指令： pip install pyaudio 在 MacOS 系统上，执行如下安装指令： brew install portaudio pip install...但是，中文则不然，比如本书中的中文内容，每个字和每个字之间并没有天然的分隔符，更何况，不同的划分结果，还会出现对句子含义的不同理解。...比如通过语音向电商平台的智能客服询问：请给我推荐一本不错的深度学习的书。而后智能客服也用语音回复：《飞桨：深度学习入门与实战》是读者反应很好的一本书。...这个问答中至少包含了“语音和文本的相互转换”、“语义和情感分析”、“智能问答”等任务。

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『开发技巧』Python音频操作工具PyAudio上手教程

PyAudio是Python开源工具包，由名思义，是提供对语音操作的工具包。提供录音播放处理等功能，可以视作语音领域的OpenCv。...在大多数平台上使用pip安装PyAudio。对于v0.2.9之前的版本，PyAudio分发安装二进制文件，这些文件存档在这里。...为了更好地隔离系统包，请考虑在virtualenv中安装PyAudio 。...3.示例 1).采集音频下面以一段代码演示如何从计算机麦克风采集一段音频，采集音频时长 4s，保存文件 output.wav 使用了tqdm模块，可以方便显示出来读取过程，如下： * recording...（3）请注意，在“阻止模式”中，每个pyaudio.Stream.write()或 pyaudio.Stream.read()阻止直到所有给定/请求的帧都被播放/记录。

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pyaudio库的安装（portaudio.h文件无法找到问题解决）

交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。...无监督的语音分割静音检测短时间特征提取训练SVM，在高能帧和低能帧中，特别的，10%的高能帧和10%的低能帧用在训练SVM模型将SVM分类器用在全部的语音中，得到一串概率值，对应此帧是个时间帧...在做python环境下的语音识别等相关任务时，一般都需要用到这个库。然而，对于第一次安装这个库的时候，发现都装不上，报的错就是：找不到portaudio.h文件。...针对这个问题，本来以为是PIP安装的时候下载的包错了，后来对着文件名进行搜索了下，原来是pyaudio的运行需要依赖于portaudio这个库。...因此需要从http://portaudio.com/download.html这个网址上下载相应的软件包，然后进行正常的C＋＋编译和安装。

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ROS2GO+Cozmo=口袋机器人之人工智能仿真和实验平台

）： brew install portaudio 在Linux上： sudo apt-get install flac portaudio19-dev python-all-dev python3...定制从版本0.6开始，您现在可以轻松添加新的语言和命令：在内部cvc/languages文件夹中，您将找到每种语言的一个.json文件（即en.json）。...json中使用您在参数中设置的相同名称。...您甚至可以在现有命令中添加新单词，只需注意不要在不同命令中使用相同的单词。要添加新语言，请使用相同的命名复制其中一个包含的.json语言文件，并翻译其内容。.../cvc.py在克隆/下载存储库内容后从根文件夹执行。 Todo接下来允许一次使用单词“and”并行执行更多命令。

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大模型时代的系统语言：Rust vs Mojo

多个领域都可以用 Rust 。 Rust 语言是在这些原则中权衡的结果，客观情况无法做到同时满足这六大原则。所以，导致的问题就是学习曲线较其他语言更高，对学习和使用者的基础有一定的要求。...目前 AI 基本是被部署到云端，推理在云端完成：用户数据将被发送到云端，经过模型处理后，结果将被发送回终端用户的设备。有时候使用云服务并不是一个好的选择。自动驾驶汽车不能在进入隧道时停止行驶。...在模型设计和训练过程中，机器学习团队注重预测的准确性。虽然整体计算预算是一个已知的限制条件，但目标是找出最佳的模型设计和训练过程，以获得最佳的准确性。在推理过程中，效率至关重要。...例如，端到端深度学习（E2EDL）实现了几乎与人类准确度相当的语音转文本转录结果。适当配置的深度神经网络可以以几乎无限的规模运行，并且相比于人工转录员，提供更快速、更具成本效益的转录服务。...还提供强大的支持，包括提示模板和多步骤链式提示的链接，使得在单个步骤中无法处理的复杂任务成为可能。还提供向量存储集成，使用户的模型能够轻松获得长期记忆和专业知识。允许开发者构建复杂的应用程序。

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借用PortAudio采集和播放音频，实现双路混音器

即便不能直接在自己的项目中使用，也能有借鉴意义。这个项目中我就使用了PortAudio，PortAudio是一个开源的、跨平台的音频IO库，它主要提供了音频采集和播放的接口，而且API非常简单。...PortAudio在项目中主要负责采集硬件设备和播放内存中的音频Sample，其实在Windows上实现这种功能可以有多种方法，之前我也基于DirectShow做过，这次使用PortAudio主要也是想熟悉一下...调用Pa_StartStream之后，如果是采集，就可以从PortAudio读取数据了，如果是播放，则只需要不断的把要播放的音频数据交给PortAudio就行了。...我们只需要在回调函数中操作inputBuffer或者outputBuffer即可，下面是我启动前进行设置的代码： 1. PortAudio的采集 ? 2. PortAudio的播放 ? 　　...有一点需要注意的是，framesPerBuffer的值，也就是在Pa_OpenStream中设置的参数值，这个数值就是outputBuffer或inputBuffer中音频帧的个数，我这里设置成了512

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语音信息转换的新纪元

在语音信号处理中，解卷积有两种，一种是线性预测，另一种是同态处理。...模型训练：使用Kaldi中的训练脚本（如train.py）训练声学模型（AM）。使用语言模型与声学模型联合训练，获得最终的语音识别模型。...解码和评估：使用Kaldi中的解码脚本（如decode.py）对测试集进行解码。使用评估脚本（如wer.py）计算识别结果的词错误率（WER）。部署和应用：将训练好的模型集成到应用程序中。...在实际应用中，用户可以通过麦克风输入音频，系统将音频转换为文本。操作步骤详解安装Kaldi：从官方网站（http://kaldi-asr.org）下载最新版本的Kaldi。...模型训练：使用Kaldi的训练脚本（如train.py）训练声学模型（AM）。训练时可能需要调整参数，如学习率、正则化系数等。使用语言模型与声学模型联合训练，获得最终的语音识别模型。

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基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...安装环境执行requirements.txt安装依赖环境，在安装过程中出现Pyaudio安装错误，可以先执行sudo apt-get install portaudio19-dev这个安装，再重新执行...git clone --recursive https://github.com/parlance/ctcdecode.git cd ctcdecode/third_party 由于网络问题，在安装过程中可能无法正常下载以下这两个文件...infer_server.py的参数host为服务的访问地址，当为localhost时，本地访问页面，可以在浏览器chrome上在线录音，其他的地址可以使用选择音频文件上传获取预测结果。

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音视频技术开发周刊 | 274

该框架是在卷积编-解码架构的基础上，通过进一步增加循环层获得的卷积循环编-解码新型架构，可以在消除噪声的同时，对语音进行更针对性的辨识和保护。...CALM: 基于对比学习的表现力语音合成跨模态说话风格建模本文设计了一种通过选取多个参考音频对语音合成中的说话风格进行建模的方法，其核心是从文本内容获得合适的文本嵌入表征用于检索参考音频。...如何使用ModelScope魔搭开源代码训练一款语音合成模型从模型体验到开发训练，本文将演示如何通过modelscope魔搭体验达摩院预训练模型，并手把手演示定制一款语音合成模型的训练过程。...在本文中，我们提出了一种基于深度学习的图像增强方法，覆盖多个色调风格，仅使用一个单一的模型，称为 StarEnhancer。...21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、线性代数、可视化等）随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库，这里为大家从网络上收集了一些代码速查表

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基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...安装环境执行requirements.txt安装依赖环境，在安装过程中出现Pyaudio安装错误，可以先执行sudo apt-get install portaudio19-dev这个安装，再重新执行。...git clone --recursive https://github.com/parlance/ctcdecode.gitcd ctcdecode/third_party由于网络问题，在安装过程中可能无法正常下载以下这两个文件...infer_server.py的参数host为服务的访问地址，当为localhost时，本地访问页面，可以在浏览器chrome上在线录音，其他的地址可以使用选择音频文件上传获取预测结果。

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《C++音频降噪秘籍：让声音纯净如初》

在音频处理领域，降噪是一项至关重要的任务。无论是录制音乐、语音通话还是音频后期制作，都需要有效地去除背景噪声，以获得清晰、纯净的音频效果。...在 C++中，可以使用音频库（如 PortAudio、libsndfile 等）来实现音频采集功能。 2. 噪声估计接下来，需要估计音频中的噪声。...也可以使用专门的噪声估计算法，如基于统计模型的噪声估计方法。 3. 降噪处理根据噪声估计的结果，进行降噪处理。...在 C++中，可以使用数学库（如 Eigen、OpenCV 等）来实现降噪算法的计算。 4. 音频输出最后，将降噪后的音频信号输出。可以使用音频输出设备（如扬声器）或保存为音频文件。...可以使用不同的音频样本进行测试，调整参数和算法，以获得最佳的效果。六、总结在 C++中实现高效的音频降噪处理是一项具有挑战性的任务，但也是提升音频质量的关键。

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深度学习框架机器学习的开源库TensorFlow

深度学习神经网络通常包含许多层。它们使用多维数组在不同层之间传输数据或执行操作。张量在神经网络的不同层之间流动 — TensorFlow 因此而得名。...例如，Google 在 TensorFlow 中实现了 RankBrain，这是对 Google 搜索结果进行排序的引擎。...在区分多种声音或在环境噪声很高的环境中过滤语音时，可使用 TensorFlow 改进语音识别和语音合成，模仿声音模式，以便将文本转换为听起来更自然的语音。...要获得有关细节，请参阅安装 TensorFlow。从源代码构建 TensorFlow 在 Ubuntu 和 macOS 上，官方构建流程使用 Bazel 构建系统从源代码构建 TensorFlow。...使用 Bazel for Windows 或 CMake for Windows 的 Windows 构建流程是高度试验性的。要获得更多信息，请参阅从源代码安装 TensorFlow。

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这一篇就够了 python语音识别指南终极版

最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。...使用 record() 从文件中获取数据在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容： >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...噪声对语音识别的影响噪声在现实世界中确实存在，所有录音都有一定程度的噪声，而未经处理的噪音可能会破坏语音识别应用程序的准确性。...macOS macOS 用户则首先需要使用 Homebrew 来安装 PortAudio，然后调用 pip 命令来安装 PyAudio。...某些情况下，你可能会发现，持续时间超过默认的一秒会产生更好的结果。您所需要的最小值取决于麦克风所处的周围环境，不过，这些信息在开发过程中通常是未知的。

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python语音识别终极指南

最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。...使用 record() 从文件中获取数据在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容： >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...噪声对语音识别的影响噪声在现实世界中确实存在，所有录音都有一定程度的噪声，而未经处理的噪音可能会破坏语音识别应用程序的准确性。...macOS macOS 用户则首先需要使用 Homebrew 来安装 PortAudio，然后调用 pip 命令来安装 PyAudio。...某些情况下，你可能会发现，持续时间超过默认的一秒会产生更好的结果。您所需要的最小值取决于麦克风所处的周围环境，不过，这些信息在开发过程中通常是未知的。

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Python语音识别终极指南

整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。...使用 record() 从文件中获取数据在解释器会话框键入以下命令来处理 “harvard.wav” 文件的内容： >>> harvard = sr.AudioFile('harvard.wav')...噪声对语音识别的影响噪声在现实世界中确实存在，所有录音都有一定程度的噪声，而未经处理的噪音可能会破坏语音识别应用程序的准确性。...macOS：macOS 用户则首先需要使用 Homebrew 来安装 PortAudio，然后调用 pip 命令来安装 PyAudio。...某些情况下，你可能会发现，持续时间超过默认的一秒会产生更好的结果。您所需要的最小值取决于麦克风所处的周围环境，不过，这些信息在开发过程中通常是未知的。

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