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FFmpeg 核心初体验

章节视播放器原什么是 ffmpeg? ffmpeg解码视的流程图分享-解决问题的思路0.视播放器原编码录像(视)、录(),实质上是一个压缩采集到的图像或者数据的过程,这个过程又称为编码。 因为播放器播放需要的是采样数据、视像素数据,通俗一点来说就是需要的是编码之前的数据,所以需要解码来获取。如下图展示了播放器播放视的原:? 1.ffmpeg 是核心,要成为领域的开发高手,不可不学 ffmpeg,一个完整的跨平台解决方案,用于录制,转换和流式传输和视。 4.4 解决问题的方案1.了解视播放原-知道了解码、编码等问题 (完成100%) 2.了解ffmpeg、解码、编码(所以解决方案的第一步是前提)、学习编码解码相关流程,(毕竟视的生成、播放与编解码是分不开的

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基础(六)-- 3A

今天带大家看看数据的方法3A。简介前面我们有学到,数据的过程有个预过程,也就是在数据采集完成之后的一步,的预就是用的3A,3A即AEC、ANS、AGC。 当同时存在上下行,AEC必不可少。 回声消除的原就是利用接收到的与本地采集的做对比,添加反相的人造回声,将远端的声消除。image.pngANS背景噪声抑制(ANS)指的是将声中的背景噪声识别并进行消除的。 背景噪声分为平衡噪声和瞬时噪声两类,平稳噪声的谱稳定,瞬时噪声的谱能量方差小,利用噪声的特点,对数据添加反向波形,即可消除噪声。 AGC的调整分为模拟部分和数字部分,模拟部分是麦克风的采集增益,数字部分是数据的数字电平调整。 image.png

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    摘要:在许多情况下,分析声信号以搜索鲸目动物发声的过程是一项非常艰巨的任务,需要许多复杂的计算、过多的数字以及对声信号进行仔细检查以确定发声的位置。 (VC)被提出用于不同说话人之间的语转换。 为了解决这个问题,我们提出了一种新的基于增强的StarGAN(E-StarGAN)VC系统,该系统利用语增强(SE)进行信号预。 为了解决这个问题,我们提出了一种新的基于增强的StarGAN(E-StarGAN)VC系统,该系统利用语增强(SE)进行信号预。 摘要:在许多情况下,分析声信号以搜索鲸目动物发声的过程是一项非常艰巨的任务,需要许多复杂的计算、过多的数字以及对声信号进行仔细检查以确定发声的位置。

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    q-fin金融,共计1篇cs.SD语,共计10篇eess.AS,共计10篇1.q-fin金融:【1】 Credit Union Regulations Mysterious Hold on Thrifts Fisher Spanish-English dataset.【2】 Incremental Speech Synthesis For Speech-To-Speech Translation标题:增量式语合成在语到语翻译中的应用链接 我们的方法利用DeepProbLog创建一个神经符号架构,该架构将神经网络与概率逻辑层结合起来子符号数据,以允许用户定义复杂事件的规则。我们证明了我们的方法能够从流中检测复杂事件。 of S3Ms across downstream tasks, but S3Ms do show a preference toward a slower speech rate.3.eess.AS Fisher Spanish-English dataset.【4】 Incremental Speech Synthesis For Speech-To-Speech Translation标题:增量式语合成在语到语翻译中的应用链接

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    我们最初将各种ML用于数据预,例如用于数据插补的kNN、用于数值变量低维表示的PCA、用于分类变量的MCA以及用于情绪分数的LSTM自动编码器。 我们还研究了几种数据增强,这些可以潜在地规范深度学习模型并提高泛化能力。 在物联网(IoAuT)的范例中,我们讨论了IoAuT网络使用分布式账本验证原始真实性的能力。 我们还研究了几种数据增强,这些可以潜在地规范深度学习模型并提高泛化能力。 在物联网(IoAuT)的范例中,我们讨论了IoAuT网络使用分布式账本验证原始真实性的能力。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计7篇cs.SD语,共计9篇eess.AS,共计9篇1.q-fin金融:【1】 Sovereign wealth funds: main activity 我们的模型可以实时执行,并且可以集成到基于的通信系统中。我们还提出了一个批算法,获得了更高的精度离线应用。 它还满足标准神经器上的免提通信时序要求,这使得它足以嵌入免提通信设备。使用280小时的真实数据和合成数据,实验表明,性能优于竞争的方法。 Samples can be found under the following link: https:kwanum.github.iosagrnnc-stream-results.3.eess.AS 我们的模型可以实时执行,并且可以集成到基于的通信系统中。我们还提出了一个批算法,获得了更高的精度离线应用。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计10篇cs.SD语,共计7篇eess.AS,共计8篇1.q-fin金融:【1】 The Ecological System of Innovation: 以口语解为例,我们为Fluent语命令和Snips-SmartLights数据集生成新的split。每一组都有两个测试集:一个测试集测试被试的自然语言解能力,另一个测试集测试被试的语言能力。 近年来,随着深度学习和人工智能的发展,基于神经网络的TTS显著提高了合成语的质量。本文对神经TTS进行了全面的综述,旨在对神经TTS的研究现状和发展趋势有一个很好的认识。 the tendency that the model learns the relationship between two features can be mitigated.3.eess.AS 尽管文本编码器和解码器不同类型和长度的数据(即文本和),但TNA-TTS模型的设计并未考虑这些变化。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计9篇cs.SD语,共计5篇eess.AS,共计6篇1.q-fin金融:【1】 On Stochastic PDEs for the pricing of 为了解决这些问题,现有的方法通过一个全局的查询表示将查询整体地作为一个单一的单元来,它不能突出包含丰富语义的关键字。此外,这种方法没有充分利用查询和之间的交互。 ,v, , Jun 链接:https:arxiv.orgabs2106.14323摘要:这项工作旨在将统计应用于乐情感识别领域,这是信号界公认的一个领域,但从统计角度进行的探索却很少。 ,v, , Jun 链接:https:arxiv.orgabs2106.14323摘要:这项工作旨在将统计应用于乐情感识别领域,这是信号界公认的一个领域,但从统计角度进行的探索却很少。 为了解决这些问题,现有的方法通过一个全局的查询表示将查询整体地作为一个单一的单元来,它不能突出包含丰富语义的关键字。此外,这种方法没有充分利用查询和之间的交互。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计9篇cs.SD语,共计14篇eess.AS,共计14篇1.q-fin金融:【1】 Dynamics of Disruption in Science and (SAD)是大多数语应用的一个主要部分,它是在记录中定位语片段。 “无畏的脚步挑战”最近从美国宇航局阿波罗11号任务中为不同的语任务(包括SAD)提供了这样的数据。大多数录都会因道内和道之间不同种类和级别的噪声而降级。 (SAD)是大多数语应用的一个主要部分,它是在记录中定位语片段。 “无畏的脚步挑战”最近从美国宇航局阿波罗11号任务中为不同的语任务(包括SAD)提供了这样的数据。大多数录都会因道内和道之间不同种类和级别的噪声而降级。

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    然后介绍了特征表示。然后,我们介绍了分析,并创建了主要股市预测模型的分类。重要的是,我们将讨论分类法中每个类别的代表性工作,分析它们各自的贡献。 本文的研究目的是综述目前主要的股票市场分析模型、金融市场预测的文本表示、现有的不足,并提出未来研究的方向。 经典地,SLU任务是通过一个级联方法来的,该方法首先应用一个自动语识别过程,然后应用一个自然语言模块来自动转录。 在这项工作中,我们提出了一个扩展的剪辑模型,除了文本和图像。我们提出的模型使用AudioSet数据集将ESResNeXt模型合并到CLIP框架中。 在这项工作中,我们提出了一个扩展的剪辑模型,除了文本和图像。我们提出的模型使用AudioSet数据集将ESResNeXt模型合并到CLIP框架中。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计7篇cs.SD语,共计3篇eess.AS,共计2篇1.q-fin金融:【1】 Chebyshev Greeks: Smoothing Gamma without 我们将切比雪夫插值应用于spot-green的计算中,以一种简单而通用的方式说明了如何提高任意阶有限差分green的稳定性。对金融机构经常交易的一些实际收益,分析了所提出的所提高的性能。 本文提出了一种基于Etore和Gobet的交替展开方法,使得一阶、二阶和三阶展开在罢工范围和分红日期范围内更为稳健。 繁的大规模快速检测仍然是控制CoViD-19的策略的一部分;它可以替代许多对个人、社会和经济造成更大代价的非药物干预措施。 Our experimental results demonstrate the efficacy of the method.3.eess.AS:【1】 Unsupervised Speech

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计8篇cs.SD语,共计10篇eess.AS,共计10篇1.q-fin金融:【1】 A systems framework for remedying dysfunction 这为将来利用大规模数据分析和自然语言对职业轨迹进行研究奠定了基础。 语活动检测是各种乐视数据的必要步骤。本文试图利用视听信息来检测乐视流中目标表演者的语和歌声。 relative to the default setup for the 18 study participants across all stuttering severities.3.eess.AS活动检测是各种乐视数据的必要步骤。本文试图利用视听信息来检测乐视流中目标表演者的语和歌声。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计8篇cs.SD语,共计19篇eess.AS,共计19篇1.q-fin金融:【1】 The Economic Impact of Critical National 为了证明该方法的有效性,我们使用UASpeech数据库和基于VC的自动编码器对构障碍语进行了转换。 我们首先将该模型扩展到子带,在子带中,用可学习的神经网络滤波器而不是工程化的FIR滤波器来分割和合并带,从而得到一个以端到端方式训练的更快的噪声抑制器。 我们首先将该模型扩展到子带,在子带中,用可学习的神经网络滤波器而不是工程化的FIR滤波器来分割和合并带,从而得到一个以端到端方式训练的更快的噪声抑制器。 为了证明该方法的有效性,我们使用UASpeech数据库和基于VC的自动编码器对构障碍语进行了转换。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计9篇cs.SD语,共计8篇eess.AS,共计13篇1.q-fin金融:【1】 Efficient Black-Box Importance Sampling 标题:工作证明加密货币:采矿是否会破坏权力下放? 新方法的性能比现有中的四个基线系统的性能更好、更健壮。 为此,我们提出了一种基于短时离散余弦变换(STDCT)谱图的残差结构。在我们的结果中,我们发现我们提出的残差隐写装置允许在不影响质量的情况下对来自主机的隐藏图像进行独立编码。 新方法的性能比现有中的四个基线系统的性能更好、更健壮。

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    q-fin金融,共计9篇cs.SD语,共计4篇eess.AS,共计5篇1.q-fin金融:【1】 Temporal Analysis of Worldwide War标题:世界大战的时序分析 股票市场预测可以建立在两个主要的分析基础上,即分析和基本面分析。在分析方法中,基于历史价格数据,采用回归机器学习(ML)算法预测一个工作日结束时的股价走势。 本文研究了重识别的有监督对比学习框架。为了建立不同的视角(相似的“正面”数据样本)进行对比学习,本文进一步研究了噪声注入、谱图增强和TTS同句生成三种数据增强。 easily applied to other speaker-conditioned models such as personal VAD and personalized ASR.3.eess.AS 本文研究了重识别的有监督对比学习框架。为了建立不同的视角(相似的“正面”数据样本)进行对比学习,本文进一步研究了噪声注入、谱图增强和TTS同句生成三种数据增强

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    q-fin金融,共计12篇cs.SD语,共计14篇eess.AS,共计14篇1.q-fin金融:【1】 Optimal transport for model calibration标题:用于模型校准的最优运输 对三个具有不同含量的网络(代表高科、中和低商品的贸易)的三个itn进行了检验。 ,在声学建模之前,语增强在减轻噪声对语的影响方面发挥着重要的作用。 systems obtained state-of-the-art results on the LibriSpeech, HKUST, and Switchboard ASR tasks.3.eess.AS ,在声学建模之前,语增强在减轻噪声对语的影响方面发挥着重要的作用。

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    q-fin金融,共计10篇cs.SD语,共计6篇eess.AS,共计7篇1.q-fin金融:【1】 Countering Misinformation on Social Media Through 通过将这一方法应用于当前最新的生成模型中,我们发现这一方法极大地改变了人们对该领域结果的感知意义,鼓励了最佳的训练和资源分配。 我们的初步分析表明,基于Conv-TasNet的语分离在模拟数据上效果很好,但由于模拟训练语和阅读语的语风格高度不匹配,在实际会话语中效果不稳定。 我们的初步分析表明,基于Conv-TasNet的语分离在模拟数据上效果很好,但由于模拟训练语和阅读语的语风格高度不匹配,在实际会话语中效果不稳定。 通过将这一方法应用于当前最新的生成模型中,我们发现这一方法极大地改变了人们对该领域结果的感知意义,鼓励了最佳的训练和资源分配。

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    q-fin金融,共计5篇cs.SD语,共计9篇eess.AS,共计9篇1.q-fin金融:【1】 Pseudo-Model-Free Hedging for Variable Annuities 训练利用了文本到语和语增强方面的最新进展,这些结合了对抗性和重建损失,允许从量化嵌入中生成高质量的内容。 在时,我们必须面对一个问题:输入的序列长度不适合转换器。为了绕过这个问题,通常的方法是添加跨步卷积层,在使用Transformer之前减少序列长度。 训练利用了文本到语和语增强方面的最新进展,这些结合了对抗性和重建损失,允许从量化嵌入中生成高质量的内容。 在时,我们必须面对一个问题:输入的序列长度不适合转换器。为了绕过这个问题,通常的方法是添加跨步卷积层,在使用Transformer之前减少序列长度。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计8篇cs.SD语,共计5篇eess.AS,共计5篇1.q-fin金融:【1】 On the Selection of Loss Severity Distributions 我们利用和向量表示学习的启发,开发了鲁棒的特征表示。实证检验表明,在预测语、节奏和语调表现时,这三种语言的收益是一致的。 分类方法也有助于识别难以识别的语样本,使ASR系统了解受损语的各种表现形式。在这里,我们发展和比较不同的深度学习来分类所选短语的可懂度。 This work is submitted to DCASE 2021 Task4 and is ranked on the 3rd place.3.eess.AS:【1】 Comparing 分类方法也有助于识别难以识别的语样本,使ASR系统了解受损语的各种表现形式。在这里,我们发展和比较不同的深度学习来分类所选短语的可懂度。

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    点击阅读原文即可访问q-fin金融,共计4篇cs.SD语,共计7篇eess.AS,共计11篇1.q-fin金融:【1】 Endogenous viral mutations, evolutionary 对不同的训练策略进行了研究和比较:(1)采用完全训练(从头开始训练),单独用肺训练肺模型,单独用气管训练气管模型;(2)采用同时包含肺和气管的混合集训练模型,(3)利用域自适应,将预先训练好的肺模型与气管数据进行微调 训练和测试信号和机器学习算法的任务,如波束形成和语增强需要高质量的代表性数据。 为了提供相位信息并解释基于字典的表示中的不精确性,我们还让网络输出一个直接预测,然后使用该预测来重新合成各个乐器的信号。由于神经网络的灵活性,非谐性可以无缝结合,不需要对输入光谱进行预。 对不同的训练策略进行了研究和比较:(1)采用完全训练(从头开始训练),单独用肺训练肺模型,单独用气管训练气管模型;(2)采用同时包含肺和气管的混合集训练模型,(3)利用域自适应,将预先训练好的肺模型与气管数据进行微调

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