分享主题：人机交互如何选择合适的「耳朵」——浅谈双麦克风阵列及行业应用 分享提纲 人机交互的「耳朵」——麦克风阵列简介 如何选择麦克风阵列——选择麦克风阵列的四要素 双麦克风阵列简介和行业应用介绍 ?...首先来介绍什么是麦克风阵列，提到语音交互，有一个始终绕不开的话题：智能音箱。...如果麦克风阵列没有回声消除功能，那么麦克风采集的声音就包含人发出的指令声音和音乐声音，在这种情况下，显然会对在语音识别的效果产生干扰，回声消除的目的就是要消除音乐的声音而保留用户的人声。...由于各技术厂商的算法体系不同，在选择语音交互方案时，最好能选择经过前端和云端协同优化的算法，比如讯飞的云端识别会针对自身的麦克风序列的音频数据进行大量的优化，因此在云端和前端的配合上较其他家具备明显优势...A：实际的语音交互需要麦克风阵列，打个比方，如果人类没有耳朵，就不能对外界的声音进行拾取，只能通过眼睛或其他五感（如触觉等）来获取外界信息，这样就缺少了对于外界的听觉感受。
回波消除器的性能通常由其"回波返回损耗增强"或 ERLE 来定义。 这是增益的减少，回波消除器能够减少在麦克风上的扬声器信号。...图5: 4个房间中的回声消除测试 当扬声器以线性方式执行时，AEC 算法的性能更好。 如果扬声器在很大的程度上表现出失真，那么将产生失真谐波，而 AEC 将不会认识到这些是原反射，因此不能取消它们。...例如，如果扬声器有1% 的 THD，那么失真组件将比信号水平低40分贝。 如果回波消除器有30 dB 的 ERLE，那么 THD 为1% 是可以接受的。 现在考虑一下10% 的 THD。...算法使用这些时差来消除空调声音，同时保留用户的声音。 阵列中的麦克风越多，有效的波束形成效果就越好。一个有两个麦克风的阵列取消声音的能力有限，但是一个有多个麦克风的阵列可以抵消来自更多方向的声音。...任何存在的或重复的声音，都可以从麦克风阵列发出的信号中被探测到并消除。 例如汽车的道路噪音，以及家庭中的洗碗机和暖通空调系统的噪音。 高于或低于人类声音频谱的声音也可以被过滤。
因为在MCU平台上运行DL模型还基本是块新大陆，现有的执行引擎还没有针对CMSIS-NN优化，只能使用内置的通用NN库。...语音识别方案 这里教大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。 语音识别的本质就是将语音序列转换为文本序列，其常用的系统框架如下： ?...d.混响消除: 语音信号在室内经过多次反射之后，被麦克风采集，得到的混响信号容易产生掩蔽效应，会导致识别率急剧恶化，需要在前端处理。...f.波束形成： 波束形成是指将一定几何结构排列的麦克风阵列的各个麦克风输出信号，经过处理（如加权、时延、求和等）形成空间指向性的方法，可用于声源定位和混响消除等。...基于GMM-HMM的语音识别只能学习到语音的浅层特征，不能获取到数据特征间的高阶相关性，DNN-HMM利用DNN较强的学习能力，能够提升识别性能，其声学模型示意图如下： ?
语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？...本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。 随着计算机技术的飞速发展，人们对机器的依赖已经达到一个极高的程度。...4、混响消除 语音信号在室内经过多次反射之后，被麦克风采集，得到的混响信号容易产生掩蔽效应，会导致识别率急剧恶化，需要在前端处理。...6、波束形成 波束形成是指将一定几何结构排列的麦克风阵列的各个麦克风输出信号，经过处理（如加权、时延、求和等）形成空间指向性的方法，可用于声源定位和混响消除等。...基于GMM-HMM的语音识别只能学习到语音的浅层特征，不能获取到数据特征间的高阶相关性，DNN-HMM利用DNN较强的学习能力，能够提升识别性能，其声学模型示意图如下： ?
对于防止重复提交，是放在前端控制的，用户点击完按钮之后，后台返回成功的结果，按钮就不可见，实践证明，客户端的限制操作不是绝对可靠的。 针对上面的场景，就引入了今天的问题，什么是接口幂等性？...使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单 使用浏览器历史记录重复提交表单 浏览器重复的HTTP请求 定时任务重复执行 用户双击提交按钮 如何保证接口幂等性？...F5刷新导致的重复提交,而且也不会出现浏览器表单重复提交的警告,也能消除按浏览器前进和后退导致同样重复提交的问题。...要点：某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成后，释放分布式锁...全局唯一号 比如通过source来源 + 唯一序列号传入给后端，后端来判断请求是否重复,在并发时只能处理一个请求,其他相同并发请求要么返回请求重复,要么等待 前面请求执行完成后再执行。
1.什么是麦克风阵列 麦克风阵列(Microphone Array)，从字面看，指的是多个麦克风的有序排列，它是由一定数目的麦克风组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。...根据不同的阵列几何形状，我们可以计算出不同维度的DOA，对于线性阵列，由于其空间轴对称型，我们只能得到一个轴向夹角，对于环形阵列等二维平面阵列，我们可以同时计算出方位角和俯仰角（由于平面的对称性，俯仰角会有两个解...子空间MUSIC方法： MUSIC是一个高分辨率的DOA计算方法，它基于阵列观测到数据的协方差矩阵进行特征值分解进行。...image.png 那么，从麦克风信号中减去估计出来的回声信号，则得到还原出来的目标声音 image.png 的估计一般可采用自适应滤波的方法，常用的有最小均方自适应滤波器（LMS，Least Mean...在实际使用中，需要引入扬声器的参考信号z(t)，可以通过硬件回采扬声器的输出来实现。 4.结语 本文简要介绍了智能语音交互前端广泛使用的麦克风阵列技术基本原理，并对其中部分方法进行了简要分析。
如何保证接口幂等性？ 什么是接口幂等性？ 首先看看幂等性的概念： 幂等性原本是数学上的概念，用在接口上就可以理解为：同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次。...使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单 使用浏览器历史记录重复提交表单 浏览器重复的HTTP请求 定时任务重复执行 用户双击提交按钮 如何保证接口幂等性？...F5刷新导致的重复提交,而且也不会出现浏览器表单重复提交的警告,也能消除按浏览器前进和后退导致同样重复提交的问题。...要点：某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成后，释放分布式锁...全局唯一号 比如通过source来源 + 唯一序列号传入给后端，后端来判断请求是否重复,在并发时只能处理一个请求,其他相同并发请求要么返回请求重复,要么等待前面请求执行完成后再执行。 （完）
FREQUENCY函数有两个参数： 参数data_array包含被统计的数据，例如示例中的单元格区域A5:A17。 参数bins_array包含每个分类的上限，例如示例中的单元格区域C5:C9。...FREQUENCY函数是如何工作的 关于FREQUENCY函数，下面是你需要知道的： 1.FREQUENCY函数统计每个分类中有多少个数字。 2.参数bins_array包含分类的上限值——仅数字。...图4：在参数bins_array中的重复值统计为0 示例：统计下限与上限之间数值的个数——FREQUENCY,COUNTIF或COUNTIFS 当想要统计上限与下限之间的数值个数，需要考虑如何构造分类并且是否包括上限和下限值...图5：COUNTIF和COUNTIFS比FREQUENCY构造的公式更复杂 然而，在上限值和下限值之间进行计数的间隔类型很多。...如下图6所示，要统计包括下限但不包括上限的数值数量，此时，不能使用FREQUENCY，而只能使用COUNITF或COUNTIFS函数。 ?
声学前端预处理 是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。...a）信号处理和特征提取： 以音频信号为输入，通过消除噪声和信道失真对语音进行增强，将信号从时域转化到频域，并为后面的声学模型提取合适的有代表性的特征向量。...有损编码也都有相应的解码器，解码器就是将压缩后的数据在一定程度上还原为 PCM 数据，解码得到的 PCM 数据与原始采样数据是有差异的，这也是称之为有损编码的原因。 2、录音笔实时录音转写 ?...语音SDK（前端库）将多声道的PCM流进行合并，合成为一声道的PCM；（多声道的pcm流过搜狗语音的阵列生成两路pcm，一路用于听感、一路用于识别，然后输出mp3） (5)....语音识别SDK和知音平台服务端建立gPRC连接，获取PCM流文件的文字识别结果； (6). 语音识别SDK通过回调，返回给native识别结果，native进行展示。
,导致重复提交表单使用浏览器历史记录重复提交表单浏览器重复的HTTP请求定时任务重复执行用户双击提交按钮如何保证接口幂等性？...那么最关键的来了，如何保证接口幂等性？解决办法分为两个方向，一个方向是客户端防止重复调用，一个是服务端进行校验。当然，客户端防止重复提交并不是绝对可靠的，优点是实现起来比较简单。...F5刷新导致的重复提交,而且也不会出现浏览器表单重复提交的警告,也能消除按浏览器前进和后退导致同样重复提交的问题。...要点：某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成后，释放分布式锁...全局唯一号比如通过source来源 + 唯一序列号传入给后端，后端来判断请求是否重复,在并发时只能处理一个请求,其他相同并发请求要么返回请求重复,要么等待前面请求执行完成后再执行。
按照这个标准来招聘和管理SRE 团队，我们很快发现SRE 团队成员具有如下特点： (a) 对重复性、手工性的操作有天然的排斥感。 (b) 有足够的技术能力快速开发出软件系统以替代手工操作。...设立这样一个上限值确保了SRE 团队有足够的时间改进所维护的服务，将其变得更稳定和更易于维护。这个上限值并不是目标值。...依靠这个数据，SRE 管理层会对在开发工作上投入时间不够的团队进行调整。通常，管理层会要求该团队将一些常见的运维工作交还给产品研发部门操作，或者从产品研发部门抽调人力参与团队轮值值班工作。...最后，SRE 模型不仅消除了传统模型中研发团队和运维团队的冲突焦点，反而促进了整个产品部门水平的整体提高。...普通的开发人员有多少机会能将自己的程序同时跑在100 万个CPU 的分布式系统上呢？ 虽然SRE 模型带来了一些优势，但也存在一些问题。Google 面对的一个持久性的难题就是如何招聘合适的SRE。
核心概念有： Output：告诉 webpack 在哪里输出它所创建的 bundles,以及如何命名这些文件,默认值为 ./dist。...从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等原因，提高用户访问网站的响应速度。 Cache层技术可以用来消除峰值数据访问造成的节点设备阻塞。...核心概念有： Output：告诉 webpack 在哪里输出它所创建的 bundles,以及如何命名这些文件,默认值为 ./dist。...我们只能定时从服务器获取每个单元格的值，检测到变化后展示在页面上。而每个单元格分别调用api获取内容，就会产生大量网络请求。大量的请求一方面拖累了加载速度，页面也会发生卡顿。 ?...服务端接收到请求包后批量处理，处理后封装新的返回包 前端接受到返回包后根据请求的唯一ID，调用对应的callback方法执行，完成单元格的请求 使用此方法进行优化，优点是显而易见的： 实现简单，代码改动小
如http的get请求，数据库的select请求就是幂等的 在分布式系统中，保证接口的幂等性非常重要，如提交订单，扣款等接口都要保证幂等性，不然会造成重复创建订单，重复扣款，那么如何保证接口的幂等性呢？...前端保证幂等性的方法 按钮只能点击一次 用户点击按钮后将按钮置灰，或者显示loading状态 RPG模式 即Post-Redirect-Get，当客户提交表单后，去执行一个客户端的重定向，转到提交成功页面...避免用户按F5刷新导致的重复提交，也能消除按浏览器后退键导致的重复提交问题。...没有并发的系统中可以保证幂等性，高并发下不要用这种方法，也会造成数据的重复插入。...我一般做消息幂等的时候就是先select，有数据直接返回，没有数据加分布式锁进行insert操作 全局唯一号实现幂等 通过source（来源）+ seq（序列号）来判断请求是否重复，重复则直接返回请求重复提交
NumPy包的核心是ndarray对象。 它封装了python原生的同数据类型的n维数组，为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的。...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。...除了基本类型(整数、浮点数等)之外，数据类型对象还可以表示数据结构。 从数组中提取的项（例如，通过索引）由Python对象表示，其类型是在NumPy中构建的阵列标量类型之一。...一般有6个机制创建数组： 从其他Python结构（例如，列表，元组）转换 numpy原生数组的创建（例如，arange、ones、zeros等） 从磁盘读取数组，无论是标准格式还是自定义格式 通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组...平铺阵列 tile(A, reps) 通过重复A重复给出的次数来构造数组。 repeat(a, repeats[, axis]) 重复数组的元素。
内部部署的超融合基础设施对于中小企业来说非常适合，这消除了对SAN存储及其相关技能的需求，但是，对于希望实现存储基础设施现代化的中小企业，有许多方法可以从云存储产品中受益，同时结合使用具有内部容量的这些...内部部署的超融合基础设施对于中小企业来说非常适合，这消除了对SAN存储及其相关技能的需求，但是，对于希望实现存储基础设施现代化的中小企业，有许多方法可以从云存储产品中受益，同时结合使用具有内部容量的这些...块存储和云计算 在公共云中，块存储通常只能由本地虚拟计算实例访问。这有两个主要原因： 首先，虚拟实例需要块存储以用于引导和本地数据驱动器。...同时，内部共享存储(例如在SAN中)可以从混合阵列提供低于10毫秒的响应时间，对于全闪存系统而言通常为亚毫秒级。 那么，如果中小企业想要使用块存储和公共云，那么如何实现呢?...利用位于中心位置的数据，可以从多地办事处执行恢复，云计算提供商可以在数据中心和地理位置之间复制数据。 但是，使用对象存储进行备份不能利用本地重复数据删除。
，这些结果可引领主动视觉系统前端的新型设计方式的未来思考，并希望这种学科之间的良性循环仍会持续。...我们初始化视网膜采样阵列为标准的正方形表格，然后使用梯度下降更新这种排列的参数。 ? 从初始化阵列使用梯度下降学习结构化特征 随着时间的推移，这种排列将会收敛到局部最优的配置以最小化任务损失。...令人惊奇的是，每个单元都以非常结构化的形式变化，从均匀的网格转化为一个离心的独立性点阵。我们注意到高度敏感的单元集中在采样阵列的中心。...模型在 Cluttered MNIST 数据集的两种版本（数据集 1 和数据集 2）上的性能。数据集 2 包含可随机改变大小的 MNIST 数字，因此数据集 2 比数据集 1 难度更高。...这进一步证明缩放和灵长类动物视网膜的注意点布局的功能是一致的。 注意力的可解释性 早些时候，我们介绍了注意力高效利用有限资源的能力。注意力还能够帮助我们从内部理解构建的复杂系统如何运转。
它还对最初由于复制而写入 N 个块的样本执行重复数据消除。垂直压缩减少了单个时间范围内的块数。垂直压缩后触发水平压缩。它将几个具有相邻范围周期的块压缩为一个较大的块。水平压缩后，关联块块的总大小不变。...启用 HA 跟踪器后，分发服务器会对来自 Prometheus HA 对的传入序列进行重复数据消除。...这使您能够拥有同一 Prometheus 服务器的多个 HA 副本，将同一系列写入 Mimir，然后在 Mimir 分发服务器中对该系列进行重复数据消除。...ingester（数据接收器） 接收程序是一个有状态组件，它将传入序列写入长期存储的写路径，并返回读取路径上查询的序列样本。...在这种情况下，查询器充当从队列中提取作业、执行作业并将结果返回到查询前端进行聚合的工作者。
在计算损耗预算时，了解行业标准规定的已知应用的损耗限值非常重要。但是，如果真的想知道如何根据限值设计系统，还需要了解特定供应商的电缆和计划部署的连接损耗——由此会影响您决定采用什么组件。...数据中心的光纤链路损耗如何计算？让我们来看一个真实的例子。 首先确定应用 不同光纤应用具有不同的插入损耗要求，以确保损耗不会太高，以至于阻碍信号正确到达远端。...假设客户正在设计一个数据中心，他们只计划在多模光纤(10GBASE-SR)上运行10 Gig。但是，有些链路有可能需要在未来一两年内支持40 Gig。...从10Gig升级至40 Gig，您可以更换性能稍好一些的MPO适配器配线盒，比如说0.4 dB，但即便这样，通道中也只能有3个连接器。...利用加载至CertiFiber Pro之中的限值(从U盘或从PC远程下载至测试仪之中)，每条被测链接都将被判定为合格或不合格。
回声消除通常使用自适应滤波器实现的，即设计一个参数可调的滤波器，通过自适应算法（LMS、NLMS等）调整滤波器参数，模拟回声产生的信道环境，进而估计回声信号进行消除。...4、混响消除 语音信号在室内经过多次反射之后，被麦克风采集，得到的混响信号容易产生掩蔽效应，会导致识别率急剧恶化，需要在前端处理。...5、声源定位 麦克风阵列已经广泛应用于语音识别领域，声源定位是阵列信号处理的主要任务之一，使用麦克风阵列确定说话人位置，为识别阶段的波束形成处理做准备。...6、波束形成 波束形成是指将一定几何结构排列的麦克风阵列的各个麦克风输出信号，经过处理（如加权、时延、求和等）形成空间指向性的方法，可用于声源定位和混响消除等。...基于GMM－HMM的语音识别只能学习到语音的浅层特征，不能获取到数据特征间的高阶相关性，DNN－HMM利用DNN较强的学习能力，能够提升识别性能，其声学模型示意图如下： GMM－HMM和DNN－HMM
【背景】 根据研发提供的慢SQL,分析Oracle AWR中SQL，并没有发现相同的SQL.发现类似SQL,只是谓词条件不一样，咨询研发得知，前端根据登录人的角色不同，SQL写法也会变化，通常优化28...: Elapsed: 00:00:05.53 【执行计划】 存在问题: 1、返回10条记录消耗140万buffer gets 2、先进行hash join，得到37万数据，进行filter...那么如何消除FILER，通过改写SQL或者HINT方式，本次通过改写SQL。...2、buffer gets从140万降低到442返回10条记录.不管从时间还是资源消耗来讲，提升N个数据量级别。...filter执行计划，本次案例是in里面语句，所以无需去重，因为in与exists具备消除重复功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
