OpenGL ES1.1.12 第二章 2.5

(仅是草稿,未做整理)

2.5 GL的错误提示

GL只能检测到认为是错误条件的一部分。这是因为在许多错误检测情况会对无差错(error-free)的程序带来不利的影响。

获取错误信息的命令:

enum GetError( void );

每一个可检测的错误会赋于一个数值编码。当错误发生,会设置一个标识,并记录编码。如果再发生的错误,那么将不会影响当前的所记录的编码。当GetError函数调用的时候,编码将返回,并清除标识,这样后续的错误可以记录此编码。如果调用GetError时,返回NO_ ERROR,这意味着至上一次调用之后没有再发生错误(或者至GL初始化之后)。

为了允许分布实现,会用到多个标识对。这种情况下,直到所有非NO_ERROR返回,否则在调用GetError后返回的是除NO_ERROR之外的,之后的调用将回返独一代码对的非0值(以未定义的顺序出现)。当没有更多的非NO_ERROR,则会重围所有的标识。这个机制需要正bit标识对值和整数。在初始化状态,所有标识都置为NO_ERROR

2.3为所有的GL错误。当设置一个错误标识后,除了发生OUT_OF MEMORY错误之外,GL操作的结果将是没有定义的。在其他情况下,错误的产生,不影响GL状态或者帧缓存内容。如果一个生成命令作返回一个值,那么此值为0。如果生成命令通过指针参数修改了值,那么这些值也不会发生改变。这些错误语义只适用于GL错误,并不用于系统错误如内存访问错误。这些行为只是当前行为。发生错误GL的操作,也会随着变化。

有三种错误的产生条件隐藏在GL命令的描述中。

一,当一个需要枚举数值,而又传递一个不可接受的枚举数值时,此命令将返回INVALID_ENUM错误,这种情况也会发生在指向符号常数的指针参数时,如果指针所指向的常数值对于命令是不可接受的。如果定义的枚举常数只属于CommonCommon-Lite部分的时候,那么如果此常数用于另一个部分时,那么也会返回INVALI_ ENUM错误。

二,当参数类型定义为sizei,如果传递一个负数,那么将返回INVALID_VALUE错误。


表2.3GL错误

三、在执行一个GL命令时,内存耗尽,并影响到了命令,那么可能会发生OUT_OF_MEMORY错误。

其他错误的发生的条件都在此文档中显式地描述。


本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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