新项目的estimation

本文分享了一个Multi-Touch项目的管理经验,面对不明确的需求和紧张的时间表,如何通过Scrum流程逐步推进项目,强调了团队协作和风险管理的重要性。

 

刚刚接手一个multi-touch的项目,平台是win7.

感觉很混乱,刚开始program manager一直催designdevelopmentQAschedule, 因为designschedule没有出来,所以developmentschedule很难做,QA更无法做schedule。我觉得在当前很多东西都不明确的情况下,很难做estimationschedule,即便是管理层施压必须要做,也只能是个很粗略的一个计划而已,随着项目的进展,scheduleestimation也要更新。

之后得到designdevelopmentschedule,看了之后,感觉这份schedule是在个理想的情况下,设想项目顺顺利利进行的情况下做的schedule,没有添加任何riskbuffer(这里要先说明个前提,因为这个development team空闲了很长时间,很想要得到这个项目,PM给出一个deadline,如果不在这个deadline之前把东西做出来,这个项目就不做。这件事情我是私下和development team沟通才得知)。还好development manager重新做了一份schedule,为了补救他们的工作吧,他发了两份schedule,一份是乐观情况下的schedule(即前一份schedule),一份相对比较保守的schedule,列出一些可能会出现的问题,加了buffer。接手这一个新项目,新技术,依赖第三方的方面很多,比如win7何时发布,比如touch设备,比如multi-touchdrive,如果中间的一个环节hold住,都将影响整个项目的进展情况。经过老大的指点,在我发QA schedule的同时,又向所有项目组的成员说明,QA如果能按照schedule完成任务,有几个前提必须要在某个时间点前准备就绪:Touchdevice在哪个时间前必须到货,在哪个时间,development必须deliver一个testablebuild。说明这些之后,才稍微觉得安心。

因为是采用scrum流程,在第一个sprintdevelopment只能deliver 一个build,所以这个阶段,QA尽量多做一些准备工作,备份系统,根据workflow准备case,遇到问题及时找development沟通,储备相关的业务知识等。每周的项目例会,更新QA工作,如果发现潜在的risk,及时沟通。有些问题是躲避不了的,所以有问题要早提出来。现在深有感触Team Coordination and Consensus Management 是多么的重要,做好项目的工作,也要把项目的发展情况及时准确的反映给项目组成员和管理层,如果遇到困难,及时寻求帮助,如果遇到争议的问题,也要努力找到一个解决的办法。

 

development lead之前只因为PM的一句话,不根据自己的实际情况而且迎合管理层,觉得很是不妥。困难和风险不提出来并不代表没有,早提出来,可以让管理层去判断,去和客户协商,最终找到一个可以成功完成项目的解决办法。

 

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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