1、这个脚本会遍历目标文件夹及其子文件夹（深度最多为2），找出所有.py文件，并查找其中的def和class行。这个脚本把文件夹、文件和代码行的树状结构写入到一个.txt文件中。每个子级别会增加一级缩进。
⚫ U-Net是2015年菲兹保大学的Olaf Ronneberger等人提出的生物图像分割的深度学习模 型。
回血送书，拒绝吃土 尽情拔草猛如虎 (｀∀´) Ψ 付款过后便吃土（ಥ_ಥ） 我的书架我做主 (^_−)☆ 回血送书 ，帮你重振旗鼓(๑╹◡╹)ﾉ""" 这一次，你读书，博文菌来买单！ 下面是书籍介绍，参与方式可直接拉至文末哦～ 活 动 书 单 1 ▊《架构解密：从分布式到微服务（第2版）》 吴治辉 编著 《Kubernetes权威指南》作者、Mycat发起人吴治辉新作 对分布式、微服务、云原生、K8s、Service Mesh等发展脉络和原理进行深度解密 2 ▊《超大流量分布
嘿, Siri：语音处理 ---- 以 Siri 为例分享了语音处理的一些技术进展。其要点如下： 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务； 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等
最近，GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源，内容从库到教程再到论文实现，应用尽有，质量贼高。
伦敦大学学院神经病学研究所（Instituteof Neurology, UCL）的DietgoL. Lorca-Puls等人在BRAIN期刊上发表的一项研究使用了经颅磁刺激仪（TMS）和未损伤的大脑来进行“功能定位”，并对中风后语言功能进行预测。该研究表示，他们的分类准确率比使用fMRI或者未使用“功能定位”的TMS刺激的方法的分类准确率更高。 Introduction 前人对正常人经颅磁刺激(TMS)的研究报道称，对在左前缘上回leftsupramarginal gyrus (SMG)或左额下回岛盖部
GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源，内容从库到教程再到论文实现，应有尽有。
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
1.数据收集 BeautifulSoup、scrapy、selenium、requests 2.数据分析 pandas、numpy、pyDD、spacy 3.数据可视化 matplotlib、seaborn、bokeh 4.建模 scikit-learn、tensorflow、pytorch 5.模型解释 lime、h2o 6.语音处理 librosa、madmom、pyAudioAnalysis 7.图像处理 opencv-python、scikit-image、pillow 8、模型部署 flask
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。
近年来，深度神经网络在 NLP 和语音处理的各项任务上取得了巨大成功，但在一般设备或内存有限的云服务上训练和部署这些网络，会带来巨大的计算成本以及其他挑战。比如超过 1700 亿参数的 GPT-3，训练了超过 500 GB 的数据，这个过程需要 10 多个 Tesla V-100 GPU。不过，通过增加参数量和合并更多数据来改进 NLP 和语音模型，依旧被认为是这一领域中非常普遍的做法。 在今年 12 月的 NeurIPS 大会上，一场以「高效的自然语言和语音处理」为主题的 Workshop 也将同时召开。
经过多年的研究，神经科学家发现了人类大脑中处理语言声音的新途径。8月18日发表在《Cell》杂志上的研究结果表明，听觉和语言处理是并行进行的，这与长期以来认为大脑处理听觉信息然后将其转化为语言信息的理论相矛盾。
http://kom.aau.dk/~zt/index.htm#Research%20interests
Kaldi 是一个开源的语音识别系统，由 Daniel Povey 主导开发，在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言，且核心算法是用 C++ 编写的，对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。
随着语音助理 ( Voice Assistant）能力的持续提升，其应用也越来越流行 - 好像无处不在，出现在我们的家里，车里，移动设备里，甚至成为了流行文化的一部分而出现在电视里，电影里，音乐里，甚至广告中。然而，伴随着语音助理的流行，是对于个人隐私和数据安全的持续关注，因为从技术角度，要求设备一直处于监听和监视的状态，以便可以随时响应我们的命令。
pyaudio是语音处理的python库，提供了比较丰富的功能。 具体功能如下： 特征提取(feature extraction)：关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification)：监督学习，需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation)：有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测（silence removal）
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
语音处理技术的进步，是人工智能改变大众的生活的重要一环。深度学习技术的兴起，也让这一领域近年来得到了长足的发展。在过往，该领域的主要方法是为不同的任务开发不同的工具包，对于使用者来说，学习各个工具包需要大量时间，还可能涉及到学习不同的编程语言，熟悉不同的代码风格和标准等。现在，这些任务大多可以用深度学习技术来实现。
场景描述：在全民抗击疫情时期，做好全面的防护是重中之重。电梯按键因为必须接触使用等原因，具有很高的潜在感染传播风险。为此，一家科技公司开发了「无接触式」方案，用语音控制来完成对电梯的呼叫和使用。
在尖端语音处理领域，Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台，使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力，包括自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）、自然语言处理（NLP）、神经机器翻译（NMT）和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术，确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具，Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外，Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型，这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化，从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
Transformer引入的自注意力机制，使得模型在处理输入序列时能够聚焦于不同位置的信息，而不受限于传统循环结构的依赖关系。这种机制使得模型能够更好地捕捉长距离依赖，从而提高了对语义信息的理解能力。自注意力机制的巧妙设计是Transformer模型取得成功的关键之一。
黄开宁：目前在即构从事实时音视频引擎开发和WebRTC-Gateway开发；主要关注传输优化、智能路由和高性能服务器等领域。
使用pip安装报错，尝试使用以上安装方法，安装成功，也可以使用，如果安装遇到问题，可以尝试参考中的文章提供有解决办法。
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
上回我们带大家使用Python实现逻辑回归来辨别一只猫的图片，大家应该隐约感觉到逻辑回归的神奇了，不免好奇为什么它可以做识别呢？这就是回归的强大能力——分类！回归模型可以拟合数据集的输出，说人话就是，这个算法会“模仿”你给的数据集，然后可以预判啊，分类等等。
自然语言处理(NLP)的重点是使计算机能够理解和处理人类语言。计算机擅长处理结构化数据，如电子表格；然而，我们写或说的很多信息都是非结构化的。
自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言话语也是人工智能的重要组成部分。 NLP 的应用无处不在，因为人与人之间大部分的沟通都需要语言：网络搜索，广告，电子邮件，客户服务，语言翻译，放射报告等。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
以声音这种更方便、亲近的交流方式能传递的信息比文字更多，语音、语气、语调甚至停顿长短都能反应一个人的情绪变化，不少年轻用户看来，声音可以让自己更贴切地感知到对方的存在。
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）
获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【声源定位】基于matlab广义互相关声源定位【含Matlab源码 548期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】《人工智能系列报告：2021年中国对话式AI市场报告》出炉，腾讯云智能位列领先梯队获四项第一。 今日，沙利文联合头豹研究院发布《人工智能系列报告：2021年中国对话式AI市场报告》。 报告显示，腾讯云智能在中国对话式AI市场中位居领导者梯队。其中，在Frost Radar创新指数、增长指数相关的四项指标排名第一，企业级智能客服应用能力、对话理解能力、智能语音处理、智能语音合成能力得分最高。 当前，中国对话式AI市场处于快速增长阶段。沙利文报告指出，伴
语音合成和语音转换是语音处理中的重要任务，广泛应用于语音助手、语音导航、语音翻译等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的语音合成与语音转换系统。本文将介绍如何使用Python实现这些功能，并提供详细的代码示例。
---- title: 语音合成理论知识 tags: 深度学习,机器学习,数据挖掘, grammar_mindmap: true renderNumberedHeading: true grammar_code: true Author : Errol Yan(wechat: 13075851954 QQ:260187357 Email:2681506@gmail.com) WriterID:缠中说禅 Describe: "语音合成的理论知识 " Date: 2018-11-28 [toc
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只需3秒钟，一个根本没听过你说话的AI，就能完美模仿出你的声音。 例如这是你的一小句聊天语音： 这是AI根据它模仿你说话的音色： 是不是细思极恐？ 这是微软最新AI成果——语音合成模型VALL·E，只需3秒语音，就能随意复制任何人的声音。 它脱胎于DALL·E，但专攻音频领域，语音合成效果在网上放出后火了： 有网友表示，要是将VALL·E和ChatGPT结合起来，效果简直爆炸： 看来与GPT-4在Zoom里聊天的日子不远了。 还有网友调侃，（继AI搞
近年来，Transformer模型在神经网络领域中引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域表现出色。本文将详细介绍Transformer在神经网络中的位置、其工作原理、优势以及在不同领域的应用。
工具特点：支持多个语音任务，支持多个ASR端到端系统，当前最活跃的语音开源社区，是第三代端到端ASR系统的典型代表。
虽然越来越多的人们承认，即使是年幼的婴儿也能检测到听到的和看到的言语之间的对应关系，但普遍的观点是，在婴儿开始牙牙学语或说话之前，与言语产生相关的口腔运动不会影响言语感知。我们调查了多模态言语对说话前婴儿的听觉言语感知的影响程度。我们使用事件相关电位(ERPs)来检测感觉运动对婴儿发音运动的作用如何影响3个月大婴儿的听觉言语感知。在实验1中，在不匹配范式下，两种语音对比(/ba/-/ɗa/；/ɗa/-/ɖa/)存在ERP辨别反应，表明婴儿在听觉上辨别了这两种对比。在实验2中，抑制婴儿自身的舌尖运动仅对/ɗa/-/ɖa/对比的早期ERP辨别反应有破坏性影响。同样的发音抑制对/ba/-/ɗa/和/ɗa/-/ɖa/的感知有截然不同的影响，前者在产生过程中需要不同的发音器(嘴唇和舌头)，后者要求两个音节都需要舌尖运动作为发音的地方。这两种对比的发音差异很好地解释了舌尖抑制对3个月大婴儿的语音对比变化感知的神经反应的显著影响。结果表明，口头运动抑制和言语辨别之间的关系具有特异性，这一结果表明听觉和运动言语表征之间的映射在说话前的婴儿中就已经存在了。
Praat是目前已经成为比较流行也比较专业的语音处理的软件，可以进行语音数据标注、语音录制、语音合成、语音分析等等，具有免费、占用空间小、通用性强、可移植性好等特点 官网链接 http://www.fon.hum.uva.nl/praat/ 汉化版下载 http://www.hejingzong.cn/blog/ViewBlog_54.aspx#vidio
【新智元导读】斯坦福大学CS224n（全称：深度学习与自然语言处理）是自然语言处理领域很受欢迎的课程，由 Chris Manning 和 Richard Socher 主讲。本课程所有教学视频和课程材
人脑虽小，但在能效和影像与语音处理上，完胜现在的任何电脑，这也是学术和企业实验室一直模拟人脑功能，实验神经形态芯片的原因。人脑虽小，但在能效和影像与语音处理上，完胜现在的任何电脑，这也是学术和企业实验
背景 台湾大学李宏毅老师团队联合卡内基梅隆大学、约翰霍普金斯大学、Meta 一起办了一个语音自监督学习的挑战赛 (SUPERB)，这个挑战赛的结果会公布在今年的 SLT 会议上，同时优秀的文章会被 SLT 收录。欢迎大家参加。 SUPERB 旨在为社区提供一个标准和全面的框架来训练、评估和比较通用语音表示在语音处理任务上的普遍性。SUPERB 的最终目标是通过强大、可概括和可重用的语音表示推动语音处理的进步。SUPERB 是一个长期维护和不断发展的项目。随着我们逐步发布新任务和开辟新赛道，我们邀请研究人员
视频版本拆机：【60块钱，垃圾佬的第一台机器人，国产8核CPU全志R58】 https://www.bilibili.com/video/BV1Qk4y177ja/?share_source=copy_web&vd_source=6ec797f0de1d275e996fb7de54dea06b
本次报告涉及虚拟人多模态合成技术的进展，主要对研发的DurIAN模型中的一些关键问题进行了解析，最后对虚拟人技术的应用前景进行了展望。
机器之心报道 机器之心编辑部 在大型语言模型的加持下，智能音箱领域的「拐点」即将到来？ 在智能音箱风靡的那些年，很多人都希望能与音箱来一场深度对话。可惜事与愿违，智能音箱的对话能力显然达不到人类的要求。如今，智能音箱的市场红利期已经过去，昔日光环消退，渐渐不再为人提起。 一位名为「GPTHunt」的 Up 主也是一样，自述是智能语音音箱的「轻度爱好者」。只是失望的次数太多了，也就不再抱有希望。 比如，他买过亚马逊的 Alexa 音箱，但发现自己英语水平不太够，此外音箱产品设计也不够 local，试用了一阵
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