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增粉宝_有没有加精准粉软件

可能大家还不明白我们的这个系统有什么用了? 好吧,那就简单的介绍下,我们的系统可以给目前的加粉推广的提供最完善的数据统计和辅助工具,比如用户复制统计的数据,是否打开了微信的数据,引导用户添加微信的数据,引导用户打开微信,引导用户拨打电话,甚至能统计你推广的页面上的每一个按钮是否被点击了,以及点击后该访客的来源关键词等信息,都是一目了然的。以及最近推出的插件功能,更是可以让你点下鼠标即可一键扩展自己落地页上的功能,而且无需修改任何代码。还有新添加的ocpc功能,涵盖了官方ocpc所有接口,自动提交,手动提交,手动撤销都是可以的。总之堪称加粉推广神器。

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小程序运营不知道从哪入手?这 4 点思考值得借鉴

文 | 晓程序猿 在之前的文章中,我们提到现阶段纯线上的产品模式是不合符小程序定位的(场景+支付)。 那作为一个运营者或者商家来说,我们应该要怎么去利用小程序? 1. 流量和曝光 线上模糊搜索和公众号关联 线上的流量虽说少得可怜,但还不至于一点都没有。用过小程序的都知道,小程序只支持有限度的模糊搜索,虽然可以搜索的关键词非常有限。 就中长期来说,微信会逐步开放小程序在线上的能力,例如分享到朋友圈,长按二维码识别。 一旦这些限制解除,在初期深耕线下推广的从业者,说不定可以一步登天。 如果你的小程序可以直接打通

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【重磅】DeepMind发布最佳语音神经网络生成模型,与人类差距缩减50%以上

【新智元导读】本文介绍的是WaveNet——一个原始音频波形深度模型。我们展示了,Wavenet能够生成模仿人类的语音,听起来要比现有最好的文本到语音转化系统更自然,将与人类表现的差距缩减了50%以上。 在我们的展示中,相同的网络能被用于合成其他的音频信号,比如,音乐。在这里,我们提供了一些样本——自动生成的钢琴曲。 会说话的机器 让人能与机器对话是人机交互长期以来的一个梦想。近年来,随着深度神经网络的应用(比如,谷歌的语音搜索),计算机理解自然语音的能力取得了革命性的进展。但是,用计算机生成语音仍然大量地

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声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)

在语音识别(SpeechRecognition)和话者识别(SpeakerRecognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时,则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受,使其变得不易察觉,这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音,故一般来说,低音容易掩蔽高音,而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以,人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器,对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征,对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质,对输入信号不做任何的假设和限制,又利用了听觉模型的研究成果。因此,这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性,更符合人耳的听觉特性,而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。

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