搜狗360爆发口水战

对于中国互联网来说,2013年的中秋并无祥和之意。刚刚获得腾讯注资的搜狗,与此前险些联姻的360之间,爆发了一场口水战。


  搜狗宣称360在用户不知情的情况下,将搜狗浏览器用户的默认设置被改为IE或者360浏览器,属于不正当竞争行为。而360则认为搜狗以升级输入法和更新词库为借口,大规模进行浏览器的诱导捆绑行为,360对用户提示搜狗的诱导捆绑行为合理合法。一时间,类似3Q大战的阴云再次笼罩中秋夜,网民又一次面临选择。


  搜狗:360篡改用户浏览器的默认设置


  9月20日,搜狗CEO王小川转发网友微博称,“从昨天(19日)起已经接收到全国各地大量用户对360的投诉,微博上也看到大量反馈。这个流氓行为超越法律底线,也是对用户的极大伤害。”王小川称搜狗已经对此进行取证。


  21日上午,搜狗发布官方声明称,从9月19日上午就开始收到大量用户投诉:搜狗浏览器用户的默认设置被改为IE或者360浏览器,且用户手动恢复无效。


  搜狗的调查统计显示,数量庞大的搜狗浏览器用户分批次、分时段、分地域受到影响。受到影响的用户除了北京外,还包括广州,西安等城市和地区。


  搜狗直言,根据技术人员的初步判断,搜狗浏览器用户默认设置在用户不知情状况下的更改,与360安全软件有关。搜狗声明中还呼吁360公司立刻停止影响用户体验的不正当竞争行为,倡导良性的竞争环境。


  21日晚间,搜狗浏览器在其官方微博上贴出教程,指导用户如何恢复默认浏览器设置。


  360:搜狗输入法存在诱导捆绑行为


  面对搜狗的指责,360显得有些无辜。21日下午360也发布声明,对篡改用户浏览器的指责予以否认,称用户有知情权和选择权,并指责搜狗输入存在诱导捆绑行为,违反工信部的相关规定。


  360声明称,在腾讯公司4.48亿美元入股投资搜狗之后,今年中秋期间,搜狗输入法的捆绑行为变本加厉,以升级输入法和更新词库为借口,大规模进行浏览器的诱导捆绑行为。作为安全软件,对搜狗的软件捆绑行为,360向用户进行风险提示是完全合理合法的。


  360认为,像其他安全软件一样,360安全软件同样提供浏览器修复功能。搜狗通过捆绑下载搜狗浏览器并修改用户的默认设置后,360的浏览器修复功能会向用户确认,在征得用户同意后,会将搜狗浏览器恢复为系统原默认的浏览器。360浏览器修复功能完全尊重了用户的知情权和选择权。


  据称,早在2011年,工信部发布了第20号 令《规范互联网信息服务市场秩序若干规定》,明确提出:“互联网信息服务终端软件捆绑其他软件的,应当以显着的方式提示用户,由用户主动选择是否安装或者 使用,并提供独立的卸载或者关闭方式,不得附加不合理条件。”


  谁才是“流氓”?


  9月16日,腾讯宣布向其注资4.48亿美元,并把旗下搜索、输入法等业务整合入搜狗。腾讯、搜狗两家意外联姻,而此前传闻接盘搜狗可能性最大的360意外出局。此番接踵而来的浏览器之战,实在容易引人联想。


  有业内人士分析称,随着搜狗花落腾讯,搜索市场格局再添变数,而搜狗与360的此番交锋,或许是搜索领域新一轮大战的前奏。然而,从搜狗浏览器官方微博发布的重新恢复默认浏览器设置的方式来看,360此次是否是针对搜狗浏览器进行的有意“封杀”,实难定论。


  搜狗CEO王小川在微博上宣称360的行为是超越法律底线的“流氓行为”,并且已经取证。而360也搬出工信部《规范互联网信息服务市场秩序若干规定》指责搜狗通过捆绑诱导用户安装。如果事件持续发酵,双方或许还需诉诸公堂,才能辩清是非。


  但是无论是否诉诸法律程序,广大网民的利益已经受损,口水战的背后,是对互联网信息服务行为监管的诉求,谁是流氓不能总是由用户判断,加强监管,让流氓行为无藏身之处,才是中国互联网的当务之急。

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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