在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...今天，我们就来说一下TCP/IP模型中帧的概念，以及它作为数据单元在哪一层中扮演着关键角色。TCP/IP模型，通常被称为互联网协议套件，是一组计算机网络协议的集合。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。...总结来说，帧作为TCP/IP模型中网络接口层的数据单元，对于网络通信至关重要。它们确保了数据能够在不同的网络环境中有效且安全地传输。
字幕定位，即找出字幕在视频帧中所处的位置，通常字幕呈水平或竖直排列，定位的结果可以采用最小外接框来表示，如图1所示。字幕文本识别，即通过提取字幕区域的图像特征，识别其中的文字，最终输出文本串。...； 字幕中字符间距固定，排版多沿水平或竖直方向； 同一视频中字幕出现的位置较为固定，且同一段字幕一般会停留若干秒的时间。...实用场景下，模型选择需要根据需求在速度和性能之间进行权衡。 数据来源：基于深度学习的方法，性能关键在于海量可靠的训练样本集。...在训练过程中，我们采用的样本集在百万量级，而这些样本仅靠人工搜集和标注显然是不现实的。所以，在深度学习的多次应用中，我们均采用了合成样本训练，实际样本验证的模式，并证明了其可行性。...作为对于深度学习方法应用在实际业务中的一次粗浅尝试，我们有两点心得： 关于方法选择，要从问题出发，具体分析难点在哪里，选择最简单有效的方法，避免贪大求新，本末倒置； 关于数据合成，合成数据用于训练，实际数据用于微调和测试
表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次)，直到与长度最长的向量相匹配。而常数很明显的将被不断重复。...如果var()的参数是一个n*p的矩阵，那么函数的值是一个p*p的样本协方差矩阵，认为每行是一个p变量的样本向量。 sort(x)返回一个与x具有相同长度的向量，其中的元素按招升序排列。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。...根据这个原则函数返回一个由a,b中相应元素组成的向量，向量长度与其最长的参数等长。
可能有多个连续帧对应一个文字，有些帧可能没有任何输出，按照CTC的原理，用多对一的函数B把输出序列中重复的字符进行合并，形成一个唯一的序列： ? 其中l为文字序列， ? 是带有冗余的循环神经网络输出。...训练样本集的音频数据 被切分成 10 毫秒的帧，其中相邻帧之间有 5 毫秒的重叠，使用 MFCC 特征作为循环神经网 络的输入向量。原始音频信号被转换成一个 MFCC 向量序列。...整个系统的输入数据是对音频数据进行分帧后的编码向量，具体做法是对分帧后的音频数据进行傅里叶编码，然后40个傅里叶系数，加上能量，以及它们的一阶和二阶导数构成的向量，因此特征向量为123维。...整个系统的输入为音频数据，使用20毫秒的窗口对原始音频数据分帧，然后计算对数谱，对功率进行归一化形成序列数据，送入神经网络中处理。...字符识别 如果我们知道每个字符的笔画信息，即整个字的书写过程，则可以将手写字符识别看成是一个轨迹分类问题。每个手写字符是一个序列数据，每个时刻的坐标连接起来，在平面上构成一个字符的图像。
系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射为梅尔声谱图，后面再接一个WaveNet模型的修订版，把梅尔声谱图合成为时域波形。...用于基于预测的梅尔频谱帧序列来学习产生时域波形样本 2.1 Intermediate Feature Representation ?...输入字符被编码成512维的字符向量，然后通过一个3层卷积，每层卷积包含512个5 x 1的卷积核，即每个卷积核横跨5个字符，后接批标准化（batch normalization）和ReLU激活函数。...Pre-Net的输出和注意力上下文向量拼接在一起，传给一个两层堆叠的由1024个单元组成的单向LSTM。LSTM的输出再次和注意力上下文向量拼接在一起，然后经过一个线性变换投影来预测目标频谱帧。...，以期待可以避免输出频谱是一个直流常量，但是结果发现这样做使得训练更困难，也没能得到更好的合成样本 并行于频谱帧的预测，解码器LSTM的输出与注意力上下文向量拼接在一起，投影成一个标量后传递给sigmoid
然而，基于前馈DNN的声学特征建模方法的一个局限性是，它忽略了语音的连续性。基于DNN的方法假定每一帧都是独立采样的，尽管语音数据中的连续帧之间存在着关联性。...alignment的附近，而不是从memory的所有单元中寻找。...卷积块由一个门控线性单元和一个残差连接的一维卷积组成。这里c表示输入的维度。大小为2-c的卷积输出被分割成同等大小的部分：门控向量和输入向量 编码器。...网络的左边部分（黄色）每帧计算一次，其结果在整个帧中对右边的采样率网络（蓝色）保持不变。计算预测块根据以前的样本和线性预测系数，预测时间t的样本。...Glow-TTS的训练和推理程序 通常，用流来做条件概率密度估计的处理方法都是将给定条件先合并到流中，然后将数据映射到已知的条件流中。
本发明公开了一种基于卷积神经网络的语音特征匹配方法,包括:S1,预处理,提取音频信号的梅尔谱图,在时域上切割成图像片段,对图像片段做傅里叶变换得到频谱信号;并提取出特征向量;S2,将音频样本的特征向量按照时间顺序排列后进行池化处理形成语音记录文件...本发明提高了语音识别的准确率,降低了语音识别系统的复杂性,增强了软件健壮性。...图片基于深度学习方法的语音情感识别技术，根据通常语音情感中并不是所有语音信息帧都包含情感信息，基于该假设将语音分为情感帧和非情感帧，并针对现有深度学习方法中无法区分语音的情感帧和非情感帧，容易将非情感帧信息也一并学习的问题...同时，语音帧中含有的情感信息量也不一致，而LSTM-CTC 方法采用非此即彼的学习方式将语音帧判断为情感帧和非情感帧，而不考虑每一个情感帧的重要性，针对这个问题，检信ALLEMOTION语音情感识别从...Attention 的角度出发提出 AttRNN-RNN 模型。
总的操作如下式所示： 在对混合DNN模型进行解码时，需要使用状态先验来扩展DNN的状态后验。这些先验值通常是从训练数据的强制排列中估计出来的。在对CTC训练的模型进行解码时，采用类似的程序。...具体来说，我们在训练集上运行最终的RNN模型，进行传播处理。挑选出具有最大后验值的标签作为框架级的排列，从中估计出标签的先验值。在此基础上，作者建议从训练数据中的标签序列来估计更稳健的标签预设。...根据记忆模块编码方式的区别，FSMN又可以分为sFSMN和vFSMN，前者代表以标量系数编码，后者代表以向量系数编码。...CLDNN网络的输入数据包括：数据的基本单位为帧(x_t )，每帧都是一个含40维度的梅尔频谱，输入的数据是由多帧组合成的向量[x_t−l,..., x_t+r] ，其中，最左侧一帧即第一帧计为l，最后一帧计为...由于卷积结构的结果数据量过大，CLDNN使用线性层将数据降维处理，将数据降维至每帧256个数据。
进而，根据文本层特征，设计了一系列针对文本内容编码优化的工具，并与基础编码工具相结合，形成了一个定制的文本编码器。文本编码器以有损压缩方式处理文本层数据，同时对字符位置信息进行无损编码。...之后，将这些字符块按照两种不同的布局方式嵌入到一幅白色背景图像中：1. 字符块连续紧贴排列，模仿了文本内容常见的布局形式，简称为常规排列（下图a）；2....在解码过程中，利用边信息将字符还原到它们原本的位置上，并将复原后的字符块与背景层叠加，生成重建帧。 图4 文本检测与字符分割 对于文本检测，结合早期的相关工作，开发了一种基于投影原理的检测算法。...下表的数据显示，当框架提出的工具与基准算法中三种核心预测工具（帧内预测、IBC、PLT）共同运作（All Open）时，实现了在 HEVC-SCC 编码器上 9.8% 的效益。...其次，所提出的工具集与连续帧结构的整合尚不完全，导致方案在文本视频编码中的潜力未能充分展现。
采样 " , 这些指定个数又 称为 " 单元数 " , 这些指定个数的采样 称为为一个 " 编码单元 " , 又叫做 " 音频帧 " 这些指定个数的采样 换一种说法 , 也可以理解为 " 指定时间内的采样数...采样排列方式 - 交错模式 和 非交错模式 音频 编码 或 解码 时 , 首先要知道 在 音频帧 中 采样点 的排列方式 , 数据以 " 连续帧 " 的方式存放 , 先记录 帧 1 的采样点 , 再记录...帧 2 的采样点 , 在 " 音频帧 内部 " 的 音频 采样 排列方式 主要有 交错模式 和 非交错模式 两种排列方式 ; 1、交错模式 交错模式 : 在 存储 音频采样时 , 下图是 记录 4 个...记录 采样点 4 的 左声道 和 右声道 , 2、非交错模式 非交错模式 : 在 音频帧 中 存储 音频采样时 , 下图是 记录 4 个 双通道 采样点数据 , 首先 , 记录 采样点 1 ~ 采样点...4 的 左声道 样本 , 然后 , 记录 采样点 1 ~ 采样点 4 的 右声道 样本 ;
扬声器编码器 扬声器编码器从单个扬声器的短语音中获得嵌入向量，该嵌入是扬声器语音的意义表征，而相似的语音在隐空间中接近。...首先，输入为文本序列，其中的字符首先转换为嵌入向量。随后嵌入向量通过卷积层，用于增加单个编码器帧的范围。通过卷积层之后的编码器帧再通过双向 LSTM，生成编码器输出帧。...每个解码器输入帧和经过 pre-net 的前一个解码器帧输出级联，使模型实现自回归。这个级联向量通过两个单向 LSTM 层，然后映射到梅尔声图谱帧。...VCTK 数据集上的采样率为 48kHz，实验中降至 24kHz，但仍高于 LibriSpeech 数据集上的 16kHz 采样率。...在粗精方案（coarse-fine scheme）中，WaveRNN 的前向传递通过 N = 5 的矩阵向量乘积来实现，其中首先对 16 位目标样本的较低 8 位（粗）进行预测，然后据此对较高 8 位（
训练方法 AI科技评论了解到，OpenAI首先利用亚马逊上的8200万条用户评论，训练了一个有4096个单元的乘性LSTM（multiplicative LSTM，简称mLSTM），来预测一小段文本中的下一个字符...团队采用了4块英伟达的Pascal GPU，每小时能够处理12500个字符，训练总共花了一个月的时间。 这4096个单元（其实是浮点数组成的向量）可以看成是模型读取的字符串的特征向量。...在训练mLSTM之后，OpenAI将这些单元进行线性组合，通过现有的监督数据学习组合的权重，将原本的模型变成了情感分类器。...尽管这一模型仅被训练用来预测文本中的下一个字符，但是模型中的情感神经元却可以将评论归为负面或者正面两类。...研究人员先确定情感神经元的值，然后从模型中随机选择样本，以确定评论中的情感。
日前，OpenAI在官网公布了一项新研究成果，介绍了一个可以高效学习情感表征的无监督系统，它能够预测亚马逊评论中的下一个字符。...训练方法 OpenAI首先利用亚马逊上的8200万条用户评论，训练了一个有4096个单元的乘性LSTM（multiplicative LSTM，简称mLSTM），来预测一小段文本中的下一个字符。...团队采用了4块英伟达的Pascal GPU，每小时能够处理12500个字符，训练总共花了一个月的时间。 这4096个单元（其实是浮点数组成的向量）可以看成是模型读取的字符串的特征向量。...尽管这一模型仅被训练用来预测文本中的下一个字符，但是模型中的情感神经元却可以将评论归为负面或者正面两类。...研究人员先确定情感神经元的值，然后从模型中随机选择样本，以确定评论中的情感。
预测可能从先前已经编码好的帧中推导，此所谓时域预测；预测也可能从当前帧/场中已经编码好的图像采样中推导，此所谓空域预测。 预测模型的输出是一系列残余/差异样本。...编解码流程总览 H.264的数据处理单元是16x16大小的宏块（Macroblock） 。 在编码器中，预测宏块从当前宏块中减去，得到一个残余宏块。残余宏块被转换、量化并编码。...在每个列表中，短期参考图片排在前面，短期参考图片的排列规则： 如果当前切片是P，依赖于解码序 如果当前切片是B，依赖于显示序 长期参考图片排在短期参考图片后面，且按照LongTermPicNum升序排列...比当前图像早，则按POC升序 如果参考图片的POC比当前图片晚，则按POC降序 02 NALU单元 编码后的H.264数据以NAL单元这种数据包在网络中发送。...任意切片顺序 任意切片顺序（Arbitrary Slice Order，ASO）允许帧中的切片以任意（非光栅序）的解码顺序排列。可以用于辅助解码错误的隐藏。
我们发现这些修改提高了模型的泛化能力 3.2 Encoder ? 编码器的目的，是提取文本的鲁棒序列表达。编码器的输入是字符序列，输入的每个字符都是个一个one-hot向量并被嵌入一个连续向量中。...然后对每个字符向量施加一组非线性变换，统称为“pre-net”。在这次工作中，我们使用带dropout的瓶颈层（bottleneck layer）作为pre-net以帮助收敛并提高泛化能力。...我们把上下文向量和Attention RNN单元的输出拼接在一起，作为解码器RNN的输入。同时我们还使用了带有纵向残差连接的GRUs堆栈(Wu et al., 2016)，它能加速收敛。...强制每次输出一帧使得模型对同一个输入字符进行多次重复关注，而同时输出多帧允许注意力在训练中更早向前移动。Zen et al. (2016)也使用了类似的技巧，但目的主要是用来加速推断。...注意这里选择最后一帧输入到下一步处理中只是一种选择而已，也可以选择一组r帧的全部作为下一步的输入。在训练中，我们取每个第r帧输入给解码器。像编码器中的处理一样，输入帧传给一个pre-net。
基于数据驱动的方法 数据驱动模型通常考虑哪些上下文信息 短语信息：短语中音节的个数、词的个数 ，短语在句子中的位置 词信息：词长，词性，词在短语中的位置 • 音节信息：声韵母类型，声调，在词中位...一个状态的输出是MFCC参数向量，但是观测样本仅与当前状态相关，与相邻的观测样本没有直接相关，这样和i出现不平滑。...填充槽结构采用一个多维特征向量来表示对话 的情况, 并且在对话的过程中不断地修改向量的值。特征向量通常是由从用户接收到的信息和一些 状态标志组成, 根据特征向量的值来决定下一 步的操作。...这种方法与上一种基于状态图的方 法的最大区别在于: 对于操作的顺序没有严格的限制, 即只关心当前对话的状态信息, 根据现在的状态作出反应, 然后根据 用户的回答或系统的反应修改特征向量。...，可以抑制过 平滑问题 建立的基矩阵可以通过扩帧来考虑相邻帧的特征，从而捕 获噪声变化轨迹 相对于其它数据驱动方法，不需要大数据进行训练 算法计算复杂度高，实时性难以满足要求 基于分析-合成框架语音增强
方法 我们首先在一个有 8200 万条亚马逊评论的语料库上训练了一个有 4096 个单元的乘法 LSTM（multiplicative LSTM），以用来预测一段文本中的下一个字符。...这 4096 个单元（它们只是浮点数的向量）可被看作是一种特征向量，表征了该模型所读取的字符串。...上面的文本是我们在固定了情感单元的值（以确定评论的情感）后从该模型所生成的样本中随机取出的。...在一个大规模视频集上训练一个大型神经网络来预测下一帧有可能会得到对物体、场景和动作分类器的无监督表征。 总的来说，理解模型、训练方案和数据集的属性是很重要的，从而能可靠地得到这样出色的表征。...当仅使用少量有标注的样本时，我们的方法实现了可媲美在完全数据集上训练的强大基准的表现。我们还表明该情感单元可直接影响该模型的生成过程。只需将其值固定为正或负，就能生成对应于正面情感或负面情感的样本。
如图2所示，特征序列中的每个向量关联一个感受野，并且可以被认为是该区域的图像描述符。 ? 图2。感受野。提取的特征序列中的每一个向量关联输入图像的一个感受野，可认为是该区域的特征向量。 2.2....LSTM（图3所示）由一个存储单元和三个多重门组成，即输入，输出和遗忘门。在概念上，存储单元存储过去的上下文，并且输入和输出门允许单元长时间地存储上下文。同时，单元中的存储可以被遗忘门清除。...数学上，转录是根据每帧预测找到具有最高概率的标签序列。在实践中，存在两种转录模式，即无词典转录和基于词典的转录。词典是一组标签序列，预测受拼写检查字典约束。在无词典模式中，预测时没有任何词典。...例如，包含10个字符的图像通常为大小为100×32，可以从其生成25帧的特征序列。这个长度超过了大多数英文单词的长度。...乐谱识别 乐谱通常由排列在五线谱的音符序列组成。识别图像中的乐谱被称为光学音乐识别（OMR）问题。以前的方法通常需要图像预处理（主要是二值化），五线谱检测和单个音符识别[29]。
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