千人伙伴共聚共创•泛微鲲鹏成都站

4月18日,泛微鲲鹏伙伴大会在成都成功举行,以‘共享亿元资金,共创软件联盟’为主题,吸引众多西南地区行业精英参会。会上宣布将通过品牌、产品培训等全方位支持伙伴,并承诺第一年销售收入归伙伴所有。

【泛微鲲鹏伙伴大会·成都站】

4月18日下午,【泛微鲲鹏伙伴大会·成都站】成功召开,大会以“共享亿元资金 ,共创软件联盟”为主题,在泛微OA的牵头带领下吸引了大批行业精英赴会,共话OA伙伴计划,推动移动办公OA系统在西南地区的普及。此次大会,是继泛微OA鲲鹏计划上海站之后,软件同盟圈走向全国的第二站。

围绕“建立软件生态同盟圈”这一核心,大会以切实可行的措施、真实有利的补贴号召西南地区广大OA行业伙伴,共创软件联盟,为客户持续创造价值。

(现场掠影)

成都站会场聚集了大批西南地区优秀行业代表,商机无限,看点十足:

看点一:补贴助力伙伴发展

“把收入留给伙伴”是鲲鹏伙伴计划始终强调的核心。

在此次大会上,泛微再次承诺:“如果你身边的人需要移动办公,请将泛微公有云产品eteams介绍给他,并向我们报备,第一年的销售收入全部属于你。”

此外,本次大会泛微也向广大伙伴传达了自己诚意:“我们愿意为伙伴的整个签单过程提供包括品牌支撑、产品培训、售前服务等全方面的支持,化解伙伴参与过程中的后顾之忧。”

(文西:亿元扶持资金助力伙伴发展)

看点二:好产品才有好伙伴

本次大会,泛微公布了鲲鹏计划的主推产品——泛微移动办公云OA平台:eteams。

泛微eteams历经7年研发,目前产品稳定,功能丰富,适用于各类组织、满足不同场景的使用需求,当前已有40万企业注册使用。

它注册即可使用,无需任何其他条件,对伙伴来说是适合推广的OA产品,客户只要有需求,发一个注册推荐页面给到客户,签单后伙伴就可获得泛微的扶持资金。

(熊学武:智能化.平台化.全面云端化)

看点三:联合众力一起展翅

作为专业OA软件供应商,泛微的发展离不开“伙伴”的支持!

此次大会,泛微以行业首创之势,首次提出以“平台支撑+资金鼓励”为基础的开放模式,通过设立亿元资金大力扶持伙伴,全方位服务客户!

泛微在大会上和数千名行业伙伴一同分享了对未来市场的预见:“目前正处于OA行业的黄金十年,随着移动互联的普及,下一个十年智能化移动办公必将迎来新的爆发点。”

(共创软件联盟)

看点四:资源共享发展原则

本次大会上泛微对自己多年来的客户资源做了一个详细汇总,泛微西南大区总经理文西说到:泛微全国拥有2万多家中大型客户,每年要接触10万家以上的新客户。

(资源共享体系)

我们深知如果能在此基础上,通过与ERP、CRM、HRM、BPM等管理软件实现“客户资源共享”,必将在新的商机、新的需求中触发新的产品服务。

这也是本次鲲鹏计划的核心所在,合众伙伴之力,共同服务客户,让更多组织全面拥抱移动办公,从泛微的协同软件中受益,努力向智能化办公迈进。

(会后交流)

成都站作为泛微鲲鹏计划普及的重要一环,不仅代表着泛微对OA行业未来发展模式的大胆创新,也是泛微向西南地区吹响合作号角的开端。

未来,泛微鲲鹏计划将不断走向全国,号召更多有能力、有技术、有意愿的行业伙伴参与进来,在合作共赢的基础上,共同繁荣移动化办公市场,普及移动办公。

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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