Spring AOP IOC

本文介绍了Spring框架中的两大核心特性:AOP(面向切面编程)和IOC(控制反转)。详细阐述了AOP如何通过横切关注点将业务逻辑与非业务逻辑分离,以及IOC如何实现对象依赖关系的动态注入。

Spring

1. AOP(Aspect Oriented Programming,面向切面编程)

利用一种称为“横切”的技术,剖解开封装对象内部,并将哪些影响了多个类的公共行为封装到一个可重用模块,并将其命名为Aspect,即切面。“切面”:与业务无关,却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来,以便于减少系统的重复代码,降低模块之间的耦合度,并有利于未来的可操作性和可维护性。

AOP把软件系统分为两个部分:核心关注点横切关注点。业务处理的主要流程是核心关注点,与之关系不大的部分是横切关注点。横切关注点的一个特点是,它们经常发生在核心关注点的多处,而且各处基本相似(如权限认证、日志、事务)。 AOP的作用在于分离系统中的各种关注点,将核心关注点和横切关注点分离开来。

AOP核心概念:
1. 横切关注点:对哪些方法进行拦截,拦截后怎么处理
2. 切面(aspect):对横切关注点的抽象
3. 连接点(joinpoint):被拦截到的方法(spring只支持方法,其实还可以是字段或者构造器)
4. 切入点(pointcut):对连接点进行拦截的定义
5. 通知(advice):拦截到连接点之后要执行的代码,分为前置,后置,异常,最终,环绕五类
6. 目标对象:代理的目标对象
7. 织入(weave):将切面应用到目标对象并导致代理对象创建的过程
8. 引入(introduction):在不修改代码的前提下,引入可以在运行期为类动态的添加一些方法和字段

基于XML的配置:
(在aop.xml文件中)

<aop:config>
    <aop:aspect id="time" ref="timeHandler">
        <aop:pointcut id="addAllMethod" expression="execution(* com.xrq.aop.HelloWorld.*(..))" />
        <aop:before method="printTime" pointcut-ref="addAllMethod" />
        <aop:after method="printTime" pointcut-ref="addAllMethod" />
    </aop:aspect>
</aop:config>

程序员需要完成的工作:
1. 定义普通业务组件(被切入的业务逻辑)
2. 定义切入点,一个切入点可能横切多个业务组件(定义pointcut, before, …)
3. 定义增强处理,增强处理就是在AOP框架为普通业务组件织入的处理动作

2. IOC(Inversion of Control,控制反转)

IOC即将设计好的对象交给容器控制,而不是在对象内部直接控制。
控制反转:原来是对象新建对象,对象主动获取依赖对象。反转以后是容器查找并注入对象,对象只是被动接受依赖对象。

DI(Dependecy Injection,依赖注入):IOC容器动态的将某个依赖关系注入到组件之中,依赖注入的目的是为了提升组件重用的频率,并为系统搭建一个灵活、可扩展的平台。

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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