本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

Thinkphp5.0 的使用模型Model更新数据 (1)使用update()方法进行更新数据 一.where条件写在更新数据中 (这种情况更新的数据,必须含主键) $res = User::update([ 'id' => 2, 'email' => '121@qq.com' ]); //返回修改之后model的整个对象信息 dump($res); 二.where条件使用update()的第二个参数,传递数组 $res = User::update([ 'email' => '123

话题 嗯,距离上一次写博文已经过去近整整十个月,还是有一些思考,但还是变得懒惰了,心思也不再那么专注,有点耗费时间,学习也有点停滞不前,那就顺其自然,随心所欲吧,等哪天心血来潮,想写了就写写 模型自动更新方案研究(上) 一般团队人数很少时,使用EF Core内置迁移基本已满足,满足的基本前提首先要生成迁移文件,然后和数据库进行对比,但团队人数一多,迁移文件等等涉及提交冲突等等,所以大部分情况下,我个人认为EF Core迁移基本没啥用,这玩意用不起来,尤其涉及到版本分支很多情况下,切换不同分支所使

这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究. 首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的波形文件来示例: 在进行语音识别之前,有的需要把首尾段的静音进行切除,进行强制对齐,以此来降低对于后续步骤的干扰,整个

话题 上一篇我们讨论到获取将要执行的迁移操作,到这一步为止,针对所有数据库都通用,在此之后需要生成SQL脚本对于不同数据库将有不同差异,我们一起来瞅一瞅 SQLite脚本生成差异 在上一篇拿到的迁移操作类即MigrationOperation为执行所有其他操作类的父类,比如添加列操作(AddColumnOperation),修改列操作(AlterColumnOperation).创建表操作(CreateTableOperation)等等,我们知道SQLite不支持修改列,所以我们需要去除列修改操

摘要: 在上一篇的文档中,分析unimrcp中vad算法的诸多弊端,但是有没有一种更好的算法来取代呢.目前有两种方式 1. GMM   2. DNN. 其中鼎鼎大名的WebRTC VAD就是采用了GMM 算法来完成voice active dector.今天笔者重点介绍WebRTC VAD算法.在后面的文章中, 我们在刨析DNN在VAD的中应用.下面的章节中,将介绍WebRTC的检测原理. 原理: 首先呢,我们要了解一下人声和乐器的频谱范围,下图是音频的频谱. 本图来源于网络 根据音频的频谱划分

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为. 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测试集(训练时未见过的数据)上检测其预测值与实际值之间的误差.可以采用平方误差函数(mean squared error)来度量其拟合的好坏程度,即 误差期望值的分解 经过进一步的研究发现,对于某种特定的模型

1. 模型的偏差以及方差: 模型的偏差:是一个相对来说简单的概念:训练出来的模型在训练集上的准确度. 模型的方差:模型是随机变量.设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, ..., Xn),那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数(其本身仍然是随机变量):F(X1, X2, ..., Xn).抽样的随机性带来了模型的随机性. 我们认为方差越大的模型越容易过拟合:假设有两个训练集A和B,经过A训练的模型Fa与经过B训练的模型Fb差异很大,这意味着Fa在类A的样本集合上有更好的性能

使用"EF Model First",我们可以很直观地在edmx文件中创建数据模型,并根据模型生成数据库,整个过程快速而高效.可当数据库中有了一定的数据量,同时,可能需要对模型中字段.表.关系等进行更新,如何把模型中的变化映射到已经有一定数据量的数据库呢?   本篇使用"EF Model First"创建1对多,多对多关系表,接着体验如何把模型的更新映射到数据库.edmx数据模型在如下几个方面更新: ● 修改字段 ● 添加字段 ● 删除字段 ● 删除表 ● 删除1对

在Kaldi中,单音素GMM的训练用的是Viterbi training,而不是Baum-Welch training.因此就不是用HMM Baum-Welch那几个公式去更新参数,也就不用计算前向概率.后向概率了.Kaldi中用的是EM算法用于GMM时的那三个参数更新公式,并且稍有改变.  Baum-Welch算法更新参数时,因为要计算前向后向概率,很费时间,因此使用Viterbi Training作为Baum-Welch算法的近似.在Baum-Welch算法中,计算前向后向概率时,要用到所有

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

OpenCV混合高斯模型函数注释说明 一.cvaux.h #define CV_BGFG_MOG_MAX_NGAUSSIANS 500 //高斯背景检测算法的默认参数设置 #define CV_BGFG_MOG_BACKGROUND_THRESHOLD 0.7 //高斯分布权重之和阈值 #define CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD 2.5 //λ=2.5(99%) #define CV_BGFG_MOG_WINDOW_SIZE 200 //学习率α=1/win_size #

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多

1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网

概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入人工智能生态 你可以使用Core ML 3为iPhone构建机器学习和深度学习模型 在本文中,我们将为iPhone构建一个全新的应用程序! 介绍 想象一下,在不需要深入了解机器学习的情况下,使用最先进的机器学习模型来构建应用程序.这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?有没有想过Apple是如何利用机器学习和深度学习来驱动其应用和软件的? 如果你对以上任何一个问题

Updating related data¶ 7 of 7 people found this helpful The Contoso University sample web application demonstrates how to create ASP.NET Core 1.0 MVC web applications using Entity Framework Core 1.0 and Visual Studio 2015. For information about the t

使用LINQ to SQL建模Northwind数据库 在这之前一起学过LINQ to SQL设计器的使用,下面就使用如下的数据模型: 当使用LINQ to SQL设计器设计以上定义的五个类(Product,Category,Customer,Order和OrderDetail)的时候,每个类中的属性 都映射了相应数据库中表的列,每个类的实例则代表了数据库表中的一条记录.另外,当定义数据模型时,LINQ to SQL设计器同样会创建一个自定义DataContext类,来作为数据库查询和应用更新/