使用pocketsphinx模块，实现唤醒词功能。...参考博客： https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/14222605 添加中文语言模型和中文声学模型 中文相关文件下载地址：...（唤醒词的重点） 以小贝为例，则keyword.txt中的内容如下： 小贝 小魏 巧倍 啊 呵呵 哈哈 么么哒 在[http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool-new.html...例如： 小贝 x i ao b ei 小魏 x i ao w ei 巧倍 q i ao b ei 啊 a as . . . 在代码中，替换掉对应的lm和dic路径。...", "小魏", "巧倍"]: print("正确识别唤醒词")
stream.close() # 关闭音频流，完成音频文件的写入 三、语音转换为文本 3.1 使用 PocketSphinx实现语音转换文本 PocketSphinx 是一个轻量级的语音识别库，它是...PocketSphinx 特别适用于嵌入式系统和移动设备，因为它的体积小、速度快，同时提供了相对较高的识别准确率。...可定制：允许开发者根据需要定制语言模型和声学模型。...是否有合适的语言模型和字典可供使用。 是否有足够的权限访问所需的文件。 系统是否满足PocketSphinx的运行要求。...安装完 speech_recognition 之后是不支持中文的，需要在 Sphinx 语音识别工具包里面下载对应的普通话升学和语言模型 。
早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。...一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。...识别语音需要输入音频，而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的，它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本，只需几分钟即可自动完成检索并运行。...（支持离线的语音识别） 那么我们就需要通过pip命令来安装PocketSphinx，在安装过程中也容易出现一大串红色字体的错误。...我们要在CMU Sphinx语音识别工具包里面下载对应的普通话升学和语言模型。 图片中标记的就是普通话！下载相关的语音识别工具包。
下载安装 pocketsphinx 在 Windows 上，可以通过下面地址直接下载编译好的二进制可执行包。...下载模型文件 模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/...其中 Mandarin 为中文普通话，下载下来之后我们可以看到 声学模型：zh_broadcastnews_16k_ptm256_8000.tar.bz2 （需要解压） 语言模型：zh_broadcastnews...pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫“中文语音识别”。...进入“中文语音识别”目录，然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256
TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...这种分解有显著减少计算和模型大小的效果。 ? 如何加载模型？ 下面是一个循序渐进的过程，遵循Google Colab。你也可以调试查看代码。 安装模型 !...Inception-SSD Inception-SSD模型的架构与上述MobileNet SSD模型的架构相似。区别在于，这里的基本架构是Inception模型。 如何加载模型？...如何加载模型？...下面是给faster RCNN模型的示例图像： ? 如你所见，这比SSD Mobilenet模型要好得多。但它比之前的模型慢得多。 你应该选择哪种目标检测模型？
/configure make sudo make install 编译 pocketsphinx tar zxvf pocketsphinx-5prealpha.tar.gz cd pocketsphinx.../configure make clean all sudo make install 下载模型文件 模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx.../files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话，下载之后我们可以看到 声学模型：zh_broadcastnews_16k_ptm256...（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫 “test”。...进入“test”目录，然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256
近日实验中需要用到小顶堆,记录下来,便于日后参考. 123456789101112131415161718192021 import heapq# 定义一个小顶堆class MinHeap(object
接我前面的文章，下载 pocketsphinx 和 中文模型文件。 由于模型文件格式有一些要求，所以建议对模型文件的编辑都在Linux上完成。...准备中文语言文件 创建一个文本文件 my.txt，内容如下： 测试 直走 左转 右转 后退 开火 靠喽 生成语音模型文件和字典文件 访问 http://www.speech.cs.cmu.edu/tools.../lmtool-new.html 页面，上传 my.txt 文件，然后使用“COMPILE KNOWLEDGE BASE”来生成模型文件。...y ou zh uan 后退 h ou t ui 左转 z uo zh uan 开火 k ai h uo 测试 c e sh ib 前进 q ian j in 靠喽 k ao l ou 测试 使用 pocketsphinx_continuous...pocketsphinx_continuous -hmm test/zh_broadcastnews_ptm256_8000 -lm test/TAR2007/2007.lm -dict test/TAR2007
这是一个拥有 900 多名研究人员的国际项目，旨在更好地理解自然语言模型原理和提高大型语言模型的质量。...OpenAI 拒绝将其最强大的 GPT-3 模型开源，反而是将源代码独家授权给了微软。...LLM 大众化 LLM 与其他任何语言模型一样，也需要根据文本示例理解单词出现的几率。较为简单的模型会在特定语境下浏览，而大型模型则直接去理解句子甚至是段落。...像英伟达及微软的 Megatron 530B LLM 整个训练周期耗费可能高达数百万美元，这还不包含模型存储所带来的费用。接下来则是推理阶段，即通过运行训练后模型获得预测结果。...用英语以外的语言训练的大型多语言和单语模型虽然很少开源，但正变得比以前更常见，部分归功于企业利益。但是，由于公共数据源中的系统性偏差，非英语模型的表现并不总是与英语模型一样好。
本文作者：IMWeb 结一 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 由于小程序更新迭代速度很快，而且我们的技术栈是 react 全家桶，所以在对比 wepy 和 mpvue 之后，我们选择了直接使用原生小程序...当然直接使用原生的有个显然的缺点：没有了构建。不过这没有关系，缺什么补上即可。...需要构建做什么 一般来说，我们需要构建主要是用来做这些工作：ES6/7 转 ES5、NPM 包管理、组件化、 CSS 预编译、图片压缩、打包合并等。...而这些能力除了CSS 预编译和图片压缩之外，其他的功能小程序默认已经提供了。所以一个小巧的小程序构建只需要支持CSS 预编译和图片压缩即可。...一般来说，运行构建命令，我们都会从一个源目录（src）到一个目标目录（dev/dist），但是小程序的 NPM 能力是不允许 node_modules 在根目录之外的，这就有了冲突。
我们介绍了使用基于熵的质量过滤策略构建指令集的方法，并证明了其在过滤轻量级模型的高质量指令调整数据方面的有效性。...敏感信息过滤：鉴于网页通常包含敏感内容，为构建一个积极正向的语言模型，我们采用了启发式方法和敏感词汇词库来检测和过滤这些内容。...而MindLLM-3B，我们则是使用来自SentencePiece的BPE来对数据进行分词，我们的Tokenizer的最终词汇量大小为125,700。...领域应用 为了展示小模型在具体领域应用的效果，我们采用了在金融和法律两个公开数据集来做出验证。从结果中可以观察到，模型的参数大小对领域性能有一定影响，但表现并不明显。...同时，与更大规模的模型相比，它们能够以更快的训练速度和更少的训练资源取得相当的成绩。基于以上分析，我们认为小模型仍然具有极大的潜力。
“ 虽然 webpack 用的比较多，不过在小程序这种场景下，简单的 gulp 也是个不错的选择~ ” gulp构建小程序 1....简单的 copy 对小程序来说，除了app.js作为程序入口之外，每个page页面都可以作为一个页面入口，更倾向是固定路径模式的多页应用。...不过个人的想法不一样，小程序开发和浏览器开发不一样，小程序官方的 API 会一直不停地进化和完善。...如果再使用二次封装的框架，框架是否能跟上小程序 API 的更新节奏，二次封装带来更多的学习成本，这些都需要考虑的。 或许有一天，框架的能力优势，最终会被小程序自身取代呢。...「人人都会微信小程序实战进阶」限时特惠 上线自己的小程序，抢领百万奖学金 微信官方证书召唤你，腾讯offer等你拿 腾讯大牛手把手教学，0基础快速上手小程序
构建情感词典 1. 导入项目 2. 构建情感种子词 3. 使用TF-IDF方便构建情感种子词 4. 构建专业词典的效果与使用方法 5. 其他说明 1....构建情感词典 参考Github项目：https://github.com/liuhuanyong/SentimentWordExpansion 1....构建自己的情感词典，需要替换data/文件夹下的train.txt语料库与sentiment_words.txt情感种子词，或是修改SOPMI.py文件中的构造函数： def __init__(...构建情感种子词 在SO-PMI算法中提供基准词 P w o r d P_{word} Pword 的词称为情感种子词，需要自定义，种子词的构建直接决定了最后的效果。...使用TF-IDF方便构建情感种子词 自己去从海量的文本中找有明显情感倾向的词这也太硬核了！所以借助TF-IDF构建会方便很多。
翻译内容：NoSQL Distilled 第三章 数据模型详解 3.5 Modeling for Data Access 作者简介： 本节我们主要通过一个典型的电商场景，来描述在不同的...NoSQL数据库中怎样构建数据存储模型，方便我们的应用程序的读取。...Graph model of e-commerce data 图3.5 电商数据的“图模型” This type of relationship traversal is very easy with
COX回归模型，又称“比例风险回归模型(proportionalhazards model，简称Cox模型)”，是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。...我们需要准备相应的R包包括：survival (用于cox模型建立)，survminer (用于cox模型诊断结果的可视化)，Hmisc/compare (C-index值的获取)。...R包的函数介绍： survival包中我们主要应用的函数有： coxph () 构建模型 ? Surv() 用于创建生存数据对象。 ?...实现对模型协变量的非线性诊断。...0.5为完全不一致,说明该模型没有预测作用,1为完全一致,说明该模型预测结果与实际完全一致。
实战语言模型系列： [L1]实战语言模型~语料词典的生成 [L2]实战语言模型~数据batching a Embedding 层 在介绍完了如何处理数据以及如何构造样本之后，就可以构建我们的神经网络语言模型了...，下面是使用LSTM构建的语言模型的大体结构： ▲使用循环神经网络实现自然语言模型的示意图 那可以看出上面着重写出来的两层： embedding层； softmax层； 那接下来介绍embedding层...而恰巧我们的语言模型具有能够捕捉上下文信息的能力，那么构建上下文与目标词之间的关系，最自然的一种思路就是使用语言模型。所以早期的词向量仅仅是神经网络训练语言模型的副产品。...而词向量的维度通常在200~1000之间，这将大大的减少循环神经网络的参数数量与计算量，将维度也相当与将原来稀疏的巨大的维度压缩嵌入到一个小的维度空间上，所以词向量才有了词嵌入的别名； 增加语义信息。...说了这么多词向量，而且上面也说了词向量是由语言模型训练的，所以对于大家熟悉的word2vec中的CBOW以及skip-gram仅仅是训练语言模型的一种方式。
image.png 所以，数据质量差或无代表性，会导致模型拟合效果差。 本文是针对于[模型构建]，[模型评估]部分，展示在Python里构建机器学习模型，并对模型进行评估。...思路是通过分析乳腺癌数据集数据，变量EDA分析，构建分类回归模型，预测样本的类别是否为良性肿瘤。 1.数据概览 这里利用Jupyter Notebook对乳腺癌数据进行展示。...image.png 2.数据拆分 这里是数据拆分是为模型构建准备；按照8:2比例；注意，这里面是将自变量X与因变量Y分开进行拆分。...y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) print(len(x_train));len(x_test) 3.模型构建...sklearn里面介绍了多种算法模型。
文章目录 模型容器与AlexNet构建 nn.Sequetial 总结 nn.ModuleList nn.ModuleDict 容器总结 AlexNet实现 模型容器与AlexNet构建 除了上述的模块之外...，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。...顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建，我们在构建网络时，一定要注意前后网络层之间输入和输出数据之间的形状是否匹配 自带forward()函数：在nn.Sequetial的forward()函数里通过 for...这使得我们我们构建的模型更加简洁 nn.ModuleList nn.ModuleList是nn.Module的容器，用于包装一组网络层，以迭代的方式调用网络层，主要有以下 3 个方法： append()...，在前向传播时的代码调用变得简洁 nn.ModuleList：迭代行，常用于大量重复网络构建，通过 for 循环实现重复构建 nn.ModuleDict：索引性，常用于可选择的网络层 AlexNet实现
随着深度学习的发展，研究人员研究出了许许多多的模型，PyTorch中神经网络构造一般是基于nn.Module类的模型来完成的，它让模型构造更加灵活， 本文介绍 Pytorch 的模型构建 。...本节目录 PyTorch中神经网络的构造方法 PyTorch中特殊层的构建 LeNet的PyTorch实现 神经网络的构造 Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类...含模型参数的层 我们还可以自定义含模型参数的自定义层。其中的模型参数可以通过训练学出。...我们可以使用 torch.nn 包来构建神经网络。我们已经介绍了 autograd 包，nn 包则依赖于 autograd 包来定义模型并对它们求导。...4096, out_features=10, bias=True) )) 参考资料 https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/第三章/3.4 模型构建
在创建模型的时候，需要从筛选变量、模型，数据分组，评估模型等一系列的过程才能创建一个有实际意义的模型。...基本步骤是首先构建当前数据的预处理模型，然后利用predict函数进行参照此模型进行数据的预处理。...模型的训练预测。在这里需要用到train函数进行模型的构建具体参数如下： ? 其中主要的几个参数： X可以为数据矩阵或者数据框，其中行为特征，列为样本。也可以作为recipe导入。...其构建实例如下： library(modeldata) library(recipes) data(biomass) # split data biomass_tr <- biomass[biomass...以上只是一个实例，如果想用其他模型只需要对应的修改相关的方法就可以构建模型。并对模型进行后期的评估。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
