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前端语音信号处理

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。...声源定位常用算法包括：基于高分辨率谱估计算法（如MUSIC算法），基于声达时间差（TDOA）算法，基于波束形成的最小方差无失真响应（MVDR）算法等。...我们通常使用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）解决语音与文本的不定长关系，比如下图的隐马尔科夫模型中。...DNN－HMM模型提升了识别率，但对于硬件的计算能力要求较高。因此，模型的选择可以结合实际的应用调整。...4.语言模型语言模型与文本处理相关，比如我们使用的智能输入法，当我们输入“nihao”，输入法候选词会出现“你好”而不是“尼毫”，候选词的排列参照语言模型得分的高低顺序。

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一家市值1300亿美金的SaaS公司是如何炼成的？

Salesforce的诞生与贝尼奥夫的渴望在创立Salesforce之前，贝尼奥夫就已经是Oracle最年轻的副总裁。...，对于用户的体验感和忠诚度变得不再可控，传统软件发展的天花板随时都有可能触达。...缘于自身在Oracle的经历，贝尼奥夫观察到了另一个主要矛盾，传统软件安装过于复杂，存在一定的熟悉周期，而升级所需要的时间性很有可能让用户在短时间内无法使用，基于软件所开展的业务则会停滞，尤其对于销售体系来说...更为关键的一点是，贝尼奥夫将SFA（销售标准化）融入其中，就项目型销售而言，当流程足够标准化时，过程所导向的结果往往是可以计算的，而这种“可计算的结果”对于企业方不亚于一场“管理跃迁”。...在媒体的聚光灯下，Salesforce获得了充足的曝光度，但贝尼奥夫的创新之路并没有就此停滞。

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,表示不确定性.在特征A的条件下集合D的基尼指数定义为 ? ,表示分割后集合D的不确定性.基尼指数越大,样本集合的不确定性也就越大....隐变量:不能被直接观察到，但是对系统的状态和能观察到的输出存在影响的一种东西. 算法: 选择参数的初始值θ(0),开始迭代.注意EM算法对初值是敏感的....隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程....,πi表示时刻t=1处于状态qi的概率.隐马尔可夫模型由初始状态概率向量π,状态转移概率矩阵A以及观测概率矩阵B确定.π和A决定即隐藏的马尔可夫链,生成不可观测的状态序列.B决定如何从状态生成观测,与状态序列综合确定了观测序列...近似算法: 在每个时刻t选择在该时刻最有可能出现的状态it*,从而得到一个状态序列作为预测的结果.优点是计算简单,缺点是不能保证状态序列整体是最有可能的状态序列.

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ZLG深度解析——语音识别技术

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。...声源定位常用算法包括：基于高分辨率谱估计算法（如MUSIC算法），基于声达时间差（TDOA）算法，基于波束形成的最小方差无失真响应（MVDR）算法等。...我们通常使用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）解决语音与文本的不定长关系，比如下图的隐马尔科夫模型中。 ? 将声学模型表示为 ?...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： ?...4语言模型语言模型与文本处理相关，比如我们使用的智能输入法，当我们输入“nihao”，输入法候选词会出现“你好”而不是“尼毫”，候选词的排列参照语言模型得分的高低顺序。

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《统计学习方法》 ( 李航 ) 读书笔记

在特征 A 的条件下集合 D 的基尼指数定义为，表示分割后集合 D 的不确定性。基尼指数越大，样本集合的不确定性也就越大。...隐变量：不能被直接观察到，但是对系统的状态和能观察到的输出存在影响的一种东西。算法：选择参数的初始值 θ(0)，开始迭代。注意 EM 算法对初值是敏感的。...十、隐马尔可夫模型 ( HMM ) 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。...隐马尔可夫模型由初始状态概率向量 π，状态转移概率矩阵 A 以及观测概率矩阵 B 确定。π 和 A 决定即隐藏的马尔可夫链，生成不可观测的状态序列。...B 决定如何从状态生成观测，与状态序列综合确定了观测序列。因此，隐马尔可夫模型可以用三元符号表示。

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超全总结！一文囊括李航《统计学习方法》几乎所有的知识点！

基尼指数：假设有 K 个类，样本属于第 k 类的概率为 pk，则概率分布的基尼指数为 ? ，表示不确定性。在特征 A 的条件下集合 D 的基尼指数定义为 ? ，表示分割后集合 D 的不确定性。...基尼指数越大，样本集合的不确定性也就越大。...十、隐马尔可夫模型 ( HMM ) 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。...，πi 表示时刻 t=1 处于状态 qi 的概率。隐马尔可夫模型由初始状态概率向量 π，状态转移概率矩阵 A 以及观测概率矩阵 B 确定。π 和 A 决定即隐藏的马尔可夫链，生成不可观测的状态序列。...B 决定如何从状态生成观测，与状态序列综合确定了观测序列。因此，隐马尔可夫模型可以用三元符号表示 ? 。

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托尔斯泰《安娜·卡列尼娜》主要人物

版本：上海译文2013版译者高慧群等奥博朗斯基公爵：斯捷潘·阿尔卡季奇·奥勃朗斯基公爵（在社交场合他叫斯季瓦）达里娅·亚历山德罗夫娜，小名多莉，公爵夫人格里沙——小儿子塔尼娅—...斯季瓦说，她一生的整个目标就是要证明自己比卡捷琳娜·帕夫洛夫娜略胜一筹；卡捷琳娜·帕夫洛夫娜——培养过安娜的姐姐斯季瓦同事：菲利普·伊万内奇·尼基京米哈伊尔·斯坦尼斯拉维奇·格里涅维奇—...娜塔莉（利沃娃）——刚进入社交界不久，就嫁给了外交官利沃夫多莉（达申卡，多琳卡）吉提（小名卡坚卡，卡佳）（卡捷琳娜·亚历山德罗夫娜）—— 林农小姐——未做介绍，大概是三姐妹的家庭教师一类的...利沃夫，阿尔谢尼——利沃夫是吉提的姐夫，他与娜塔莉结婚后绝大部分时间待在国外，几乎一生都是在各国首都度过的，他在那里受的教育，又在那里任外交官。...瓦莲卡，瓦尔瓦拉·安德烈耶夫娜——她是随同一位患病的俄国太太，大家称之为斯塔尔夫人，来到矿泉的。斯塔尔夫人是上流社会的人，她病得不轻，不能行走，只有在难得的好天气才坐轮椅到矿泉上来。

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SaaS和公有云鼻祖Salesforce背后的低调男人

哈里斯在北卡罗来纳州长大，去了佛蒙特的一所小型文科学院，主修英国文学。与贝尼奥夫相比，他显得不为人知。没有寒暄，急性子的贝尼奥夫直入主题。...虽然已经有了自己的公司，但哈里斯知道这是一个不能拒绝的机会。彼时互联网正在兴起，贝尼奥夫的想法可能是革命性的：如果实现，它会颠覆整个软件行业。...敏捷开发为 Salesforce 提升了效率哈里斯的阴与贝尼奥夫的阳对于 Salesforce 的巨大成功来说，哈里斯在企业技术圈之外仍然相对陌生。...贝尼奥夫在过程中是支持的，但它需要做很多自定义工作，哈里斯这时候就很理智。” “不，我们不能这样做，”哈里斯告诉团队。 “工作量太大了，它会改变我们的多租户模式。”...当他们在自己的数据中心中运行时，他们控制每个部分，并且在出现错误时知道在哪里查看。多租户增加了不确定性。

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可能是对《云攻略》最详细的解读

即使不能象马克·贝尼奥夫那样功名显赫，至少也不会与成功失之交臂。按照书中的编号顺序，全书共汇聚了111个小攻略。...这些攻略构成了马克·贝尼奥夫的经营理念。对于一个创业公司来说，如果你做事情的节奏对了，在其他领域没有硬伤，那么确实应该在这个时候把主要的时间和精力放在市场上。...创业之初，马克·贝尼奥夫有一个很重要的理念并在此后的公司成长与发展中也发挥了重要作用，这就是“预先确定你的价值和文化”。按照他的理解，公司要让员工乐在其中，只有这样，才能让员工创新、生产出卓越的产品。...对于一个软件公司而言，技术当然是不可忽视的。而对技术应用的定位，也直接影响着企业的生存与发展。马克·贝尼奥夫认为，那些深受客户喜爱的公司的脚步是值得追随的。...慈善模式之所以能从一开始就植入Salesforce.com，是因为马克·贝尼奥夫在早期的职业生涯中发现，仅仅借助企业的成功运作而挣钱并不能称为成功，钱只是表面，不能带给他真正的快乐，而没有了快乐，再多的钱也变得毫无意义

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这个诺奖得主曾经登上了《花花公子》，但登的不是他的艳照，而是……

直到2004年，苏恩去世前不久，同父异母的兄弟才知道了斯万特的存在。...彼时帕博正在伯克利的生物化学系进行博士后研究。在《尼安德特人》书中，帕博写道，琳达每天骑摩托车来实验室，自己被琳达“男孩般的可爱相貌和智慧吸引”。...帕博对于“被抢发”了很伤心，但他觉得对方可能会对自己的研究感兴趣，就把自己的论文寄给了威尔逊。...1997年，帕博首次确定了第一个来自尼安德特人的基因序列。通过比较尼安德特人和现代人的DNA，他首次证明尼安德特人不是现代人类进化中缺失的一环，而是一个不同的分支。...2010年，帕博首次绘出了尼安德特人完整的基因组草图。这种高质量的史前人类基因组序列，能帮助重建人类的演化历史。

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ICML 2022开奖！复旦、上交、厦大多篇工作入选杰出论文

通过这些额外数据的训练，一个具有不变的几何输入处理层的序列到序列的转化器在结构保持的骨架上实现了51%的原生序列恢复，对埋藏的残基实现了72%的恢复，比现有的方法整体提高了近10个百分点。...在本文中，我们认为非马尔科夫性对于有限样本制度下的最大状态熵探索反而是最重要的。特别是，我们将目标重塑为在一次试验中诱导状态访问的预期熵。...我们表明，非马尔科夫确定性策略的类别对于引入的目标来说是足够的，而马尔科夫策略在一般情况下遭受非零遗憾。然而，我们证明寻找最佳非马尔科夫政策的问题是NP-hard。...，以确定所需的效果。...然而，出于对数据隐私的考虑，现有的解决方案要么存在昂贵的训练成本，要么存在较差的泛化性能。因此，我们提出了一个问题：训练效率和隐私是否可以同时实现。

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开源库Torchhd支持超维度计算和向量符号架构

OpenHD:一个基于GPU的超多维计算框架。IEEE计算机汇刊，71(11):2753–2765，2022。丹尼斯·克莱科、叶夫根尼·奥西波夫、罗斯·W·盖勒、阿萨德·伊·汗和阿德里安·G·戴尔。...作为新兴硬件计算框架的矢量符号体系结构。IEEE会议录，110(10):1538–1571，2022b。丹尼斯·克莱科、德米特里·拉奇科夫斯基、叶夫根尼·奥西波夫和阿巴斯·拉希米。...丹尼斯·克莱科、德米特里·拉奇科夫斯基、叶夫根尼·奥西波夫和阿巴斯·拉希米。超维度计算的综述，第二部分:应用、认知模型和挑战。美国计算机学会计算调查，55(9):1–52，2023。...超维计算中从循环数据学习的基超向量扩展。在2023年ACM/IEEE设计自动化会议(DAC)上。叶夫根尼·奥西波夫、丹尼斯·克莱科和亚历山大·莱加洛夫。...阿尔法·伦纳、耶戈·苏皮奇、安德里亚·达尼列斯库、贾科莫·因迪韦里、布鲁诺·奥尔肖森、尤利娅·桑达米斯卡娅、弗里德里希·萨默和E·帕森·弗雷迪。用共振网络理解神经形态视觉场景。

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HMM(隐马尔科夫模型)与维特比算法

任何一个可以用这种方式描述的系统都是一个马尔科夫过程马尔科夫过程的局限性无法直接获取要测试的状态的变迁，但是存在一个可以观察的东西，它能够反映要测试的东西的状态变迁，这里要测试的状态变迁为隐藏状态，...对于海藻来说，我们也许会有一个“夏季”模型和一个“冬季”模型，因为不同季节之间的情况是不同的——我们也许想根据海藻湿度的观察序列来确定当前的季节。...解码在许多情况下我们对于模型中的隐藏状态更感兴趣，因为它们代表了一些更有价值的东西，而这些东西通常不能直接观察到。...学习根据一个观察序列（来自于已知的集合），以及与其有关的一个隐藏状态集，估计一个最合适的隐马尔科夫模型（HMM），也就是确定对已知序列描述的最合适的（pi,A,B）三元组。...即维特比算法（Viterbi Algorithm) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列穷举搜索对于网格中所显示的观察序列

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用水浒传为例学习条件随机场

HMM有哪些缺点 HMM 拥有以下几个缺陷：在很多序列化标注任务中，尤其当不能枚举观测值时，需要用大量的特征来刻画观察序列。...马尔可夫随机场中，对于图中结点一个子集，若其中任意两结点间都有边连接，则称该结点子集为一个团，若在一个团中，加入另外任何一个结点都不再形成团，则称该团为极大团，换言之，极大团就是不能被其他团所包含的团。...每一个特征函数都可以用来为一个标准序列评分，把集合中所有特征函数对同一个标注序列的评分综合起来，就是这个标注序列最终的评分值。条件随机场完全由特征函数和对应的权值确定。...在MEMM中，Yi 是由Xi和Yi-1确定的，在CRF中，确定某个Yi，它会考虑整个Y及Xi的。序列标注模型这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点。...马尔可夫随机场：假设现在有这么个条件，彼此不挨着的好汉不能影响彼此的投票决定（成对马尔可夫性），这就是MRF。

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IBM受生物启发，创造了一个超越传统的人工智能

这个算法的灵感来自于果蝇的嗅觉回路，它可以产生哈希码——物体的数字表示，其性能优于经典算法。但非常可惜的是，由于FlyHash使用随机投影，它无法从数据中学习。...“扩展”是指将高维输入数据映射到更高维的二次表示。例如，在上述果蝇嗅觉系统中，大约50个神经元会将它们的活动发送到约2500个细胞——凯尼恩细胞，从而实现约50倍的扩增。 ?...在相似度搜索中，给定一个查询、一个相似度度量和一个包含任意数量项的数据库，就可以从数据库中检索与查询最相似的项的排序列表。FlyHash利用了LHS，BioHash也是如此。...BioHash在速度方面表现出了最好的检索性能，远远超过了其他方法，而BioHash的改进版本——BioConvHash——由于加入了专门构建的过滤器，性能得到了进一步的提升。...团队断言：扩展表示之所以在生物中普遍存在，是因为它们把相似的刺激聚在一起，把不同的刺激分开。事实已经证明，神经生物学和机器学习领域是密切相关的。

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数形结合「求解」希尔伯特第13个数学难题

因为一个名叫弗拉基米尔 · 阿诺德的苏联神童和他的导师安德烈 · 尼古里耶维奇 · 科尔莫哥罗夫在20世纪50年代末发表了证明。...但法布和一些数学家则认为: 科尔莫戈罗夫和阿诺德只解决了这个问题的一个变体。他们的解决方案涉及到连续函数，即没有间断或尖点的函数，包括常见的正弦函数、余弦函数和指数函数等。...但研究人员对希尔伯特是否对这种方法感兴趣存在分歧。许多数学家认为希尔伯特的意思是代数函数，而不是连续函数。自数学诞生以来，数学家们就一直在探索多项式。...意大利博学的吉罗拉莫·卡尔达诺发表了求三次和四次多项式根的公式：一般形式的一元三次方程可以用上面的公式求根，一元四次方程甚至更为复杂。...利用这种新方法，确定了九次多项式解析度的 Hilbert 值。对于其他多项式的次数，特别是9次以上的次数，他的方法缩小了可能的解析度值。

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HMM(隐马尔科夫模型)与维特比算法

任何一个可以用这种方式描述的系统都是一个马尔科夫过程马尔科夫过程的局限性无法直接获取要测试的状态的变迁，但是存在一个可以观察的东西，它能够反映要测试的东西的状态变迁，这里要测试的状态变迁为隐藏状态，...对于海藻来说，我们也许会有一个“夏季”模型和一个“冬季”模型，因为不同季节之间的情况是不同的——我们也许想根据海藻湿度的观察序列来确定当前的季节。...解码在许多情况下我们对于模型中的隐藏状态更感兴趣，因为它们代表了一些更有价值的东西，而这些东西通常不能直接观察到。...使用Viterbi 算法（Viterbi algorithm）确定（搜索）已知观察序列及HMM下最可能的隐藏状态序列。...学习根据一个观察序列（来自于已知的集合），以及与其有关的一个隐藏状态集，估计一个最合适的隐马尔科夫模型（HMM），也就是确定对已知序列描述的最合适的（pi,A,B）三元组。

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人工智能马尔可夫模型_高斯马尔科夫模型

———–百度对于马尔科夫实际上是根据根据历史数据和其中的规律，总结出变化的规律，使用概率转移图的形式来推断或者拟合某些事实。其实际使用的主要是状态和概率。...2）序列之间有固定的转移模式，而不是随机变化的，即概率是不变的隐马尔科夫模型适用的问题 1）我们的问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观察到的，即隐藏状态序列，...2）观测序列和状态序列存在对应关系，不必须是一一对应，但是必须有对应的关系。接下来详细介绍一下，帮助大家对其的初步理解，存在诸多的问题还请批评指正。...对于连续的情况，我们会在下面继续说）也许我们需要再次重申一下这个原理，马尔可夫链状是态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。...隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。

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《统计学习方法》读书笔记

当训练数据集线性可分时，感知机学习算法存在无穷多个解，其解由于不同的初值或迭代顺序而可能有所不同。...2.2 最大间隔法中，函数间隔和几何间隔是重要的概念。 2.3 线性可分支持向量机的最优解存在且唯一。位于间隔边界的上的实例支持点为支持向量。最优分离超平面由支持向量完全决定。...非线性支持向量机： 4.1 对于输入空间的非线性分类问题，可以通过非线性变换将它转化为某个高维特征空间中的线性分类问题，在高维特征空间中学习线性支持向量机。...EM 算法在每次迭代后均能提高观测数据的似然函数值，即 ? 在一般条件下 EM 算法是收敛的，但不能保证收敛到全局最优。 EM 算法主要应用于含有隐变量的概率模型的学习。...---- 【第10章】隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态序列，再由各个状态随机生成一个观测而产生观测序列的过程。 ?

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谁是史上最强将领？算法证明：拿破仑

它能计算出相对于替补队员上场，选手对其球队的贡献。例如，相对于一个高级别小联盟球员的平均贡献得分，一位5WAR的棒球选手可以为其团队贡献5个得分。...对于计算失败率，该系统也使用了类似的方法。例如，在波罗底诺战役中，拿破仑的对手，俄罗斯将军米哈伊尔·库图佐夫（Mikhail Kutuzov）得到了-0.49 WAR。...在这个模型中，他的成绩也不佳，最终战绩为-1.953。这和近代将领，包括诺曼·施瓦茨科普夫和阿里尔·沙龙，对隆美尔的赞誉不太一致。像Lee一样，隆美尔一直是历史上颇有争议的人物。...近代将领的WAR较低可能是因为他们参加的战争数量较少。二战后的将领中，以色列指挥官脱颖而出。以色列军方领导人摩西·达扬获得了2.109WAR（共指挥60场战斗）。...首先，这篇文章的目的只是为了和大家分享一个有趣的实验，而不是确定性的排名，也不是对军事历史的学术贡献。此外，我的很多资料都来源于维基百科，因此我的模型存在漏洞。

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