会话技术

会话技术–Cookie

1.引入会话的原因:因为http协议是无状态的,所以在每个客户访问服务器资源时,服务器无法识别客户端,所以需要使用会话技术识别客户端的状态。引入会话技术就是帮助服务器去区分客户端。
2.一次会话:从打开一个浏览器访问某个web站点,到关闭该浏览器的过程就是一个会话。会话技术记录了这次会话中客户端的状态和数据。
3.会话技术:会话技术访问Cookie和Session。

Cookie会话技术

1.什么是Cookie
    Cookie在浏览器与服务器中的传输过程:
        1.当第一次浏览器访问服务端时,cookie不存在;
        2.在访问的资源中如果有共享的数据,那么服务端将创建一个cookie对象,将数据保存到该cookie对象中;
        3.服务器将在响应的消息中增加set-Cookie头字段,响应携带着cookie数据保存到浏览器中;
        4.当浏览器再次访问该服务器时,都会在请求信息中将保存的数据以cookie的形式发送给服务器。这样服务器就能知道是当前的请求时由那个用户发出的。
Cookie技术就是将用户的信息保存到浏览器的一个技术,当下次访问时,浏览器将会自动携带cookie的信息过去服务端。
2.学习cookie
    从上面的分析可以知道,学习cookie主要分为两个部分:一是在服务端中产生cookie,并将其发送给客户端;二是服务器从客户端中接收携带的cookie
2.1服务器向客户端发送一个cookie
    1.创建一个cookie
        Cookie cookie = new Cookie(String cookieName,String cookieValue);
    注:在cookie中不能存储中文
    2.设置Cookie的持久化
        Cookie对象创建出来默认是会话级别的(即会话结束就销毁),如果设置了持久化时间,那么,cookie信息将会被持久化到浏览器的磁盘文件中。过了持久化时间后浏览器自动删除该cookie的信息。
        cookie.setmaxAge(秒);
    3.设置Cookie的携带路径
        cookie.setPath(String path)
    注:如果不设置携带路径,那么cookie信息会在访问产生该cookie的web资源所在的路径到携带cookie信息;设置了携带路径,那么cookie信息会在访问设置的路径资源时才会携带,其他路径不会携带。
    4.向客户端发送cookie
        response.addCookie(Cookie cookie)
    注:cookie会以响应头的形式发送给客户端。

注:如果想删除客户端已经存储的cookie信息,那么就使用同名同路径的持久化时间为0的cookie进行覆盖即可。

2.2服务端接收客户端携带的cookie
    1.通过request获得所有的Cookie
        Cookie[] cookies = request.getCookies();
    2.遍历Cookie数组,通过Cookie的名称获得需要的Cookie
        for(Cookie cookie:cookies){
            if(cookie.getName.equal(cookieName)){
                String cookieValue=cookie.getValue();
            }
        }
注:cookie信息是以请求头的方式发送到服务端的
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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