送书啦!送书啦!实战为王——React Native App从创建、开发到发布

凹凸曼

非宇宙保卫者

      来来来,说好的送书活动开始了,本次送书《React Native移动开发实战》共计8本书,会在个人博客和公众号同时展开,共计一周时间(8月8日-8月15日)。其中奖品分配如下:

1.博客(Lcode.org),送出5本。

2.公众号(codedev123),送出3本。本来出版社给的是两本,为了感谢广大粉丝,我把我自己的一本也免费送给大家吧。

 

Q:可以大致介绍一下本书不?

A:《React Native移动开发实战》是一本以实战贯穿始终的入门图书,全书通过一个电商App,引出React Native 用到的技术点,包括Nuclide、各种命令行工具(Git、Node.js)、布局与调试、组件、API、第三方组件、基于Node.js的服务器、fetch API、AsyncStorage/SQLite/Realm数据库存储、原生平台接口开发、Redux开发框架、应用打包与发布、热更新、CodePush。全书的目的就是让读者快速掌握React Native应用开发。

全书特色:

  • 几百个自问自答问题,如断点是什么?

  • 一套代码,两个版本(iOS、Android)

  • 详解每个技术细节中iOS、Android的差异

  • 一站式App解决方案

  • 从0到1搭建React Native App


Q:试读连接和购买链接在那边呢?

A:

试读链接(或者底部查看原文):

http://wenku.it168.com/d_001727485.shtml

购买连接:

https://item.jd.com/12134609.html

Q:参与活动与抽奖方式?

A:

(一).博客网站(Lcode.org)抽奖方式(5本):

本章底部回复

a.你的试读感受

b.你最关心的本书讲解的哪个技术点?以及原因

评选出点评和问题最到位的5名读者,免费赠书!


(二).公众号抽奖方式(2本):

公众号底部回复:

a.你的阅读感受

b.你最关心的本书讲解的哪个技术点?以及原因

评选出点评和问题最到位的3名读者,免费赠书(加赠一本)!

【特别声明】.所有参加本活动的童鞋们,请加我微信:781931404,以便于后面进行获奖通知。

anny:看起来很棒哦~我该怎么样保持关注呢?


凹凸曼:赶紧关注本公众号(codedev123),届时会第一时间进行推送送书活动,机不可失失不再来哈。另外请转发本活动一下,让你更多的朋友知道哈。


不来一起嗨么?



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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