修整后,开始起航

            2013年11月中旬发现自己每天从晚8点多睡到第二天至少7点半,而且白天还犯困,一直想睡觉,基本没食欲。心想:记得一个这样的镜头,有人说如果休息足够了,还是长期疲劳,没食欲,可能是得癌症了。我才30不到,可低概率事情不一定不会发生在自己身上。决定去医院查一查,在没得到结果前,一直在安慰自己,如果真是不好的结果,也没什么大不了,一切都是最好的结果,只要觉得自己是努力生活过的。实际结果出乎意料:我怀孕了。

      从这个时候直到2014年6月1号,我在公司被列为了被照顾的对象,活儿自然轻松点了,没怎么加过班。

      从1号开始休产检到14年10月14号,15号好像星期三或四(懒得差日期确认了)开始正式上班。

      上班的第二天起,我被部门领导派去做战略客户web段的支持,包括需求实现和BUG修改,其中涉及到了前端html/css/js 及ie和非ie下的浏览器插件开发。维护的过程还算顺利,压力不是很大。其中印象最深的是:产品人、设备端和web,一个产品不同部分的程序版本不一致问题老整的头疼,后来做了下规划,理的比以前效果好,测试通过率提升50%。

     这种状态一直持续到了15年的4月中旬,其他组做web支持的,突然有一个人离职,领导让我接替他的工作。当时心里很是不乐意,因为我还在休哺乳假,突然给我增加一个人的工作量,很是忙不过来。让我接,最主要的原因是,认为在所有人中,是能接收的,其他人接不过来。其中一块是MAC下的插件开发,心里比较慌。一:我对MAC系统,以前没怎么碰过,在哪里找硬盘都不知道;二:mac下编程开发更是一无所知。再三说不想接,可领到说没有人选了,只好协调了让其他人分担我一部分简单的工作,我来接离职人的工作。


       孩子的出生,到7月14号,恰好一周。很久没真正意义上系统学习了,想想空空的钱包,朋友圈同学炫理想,炫财富、炫生活。。。,心里很不是滋味。老公每月3千多的工资,我们AA制,若要他给我买个土豆,他都要啰嗦半天,还怎么指望他买房买车呢?我为什么就不能自己买房买车呢,我现在没这个实力,如果将来能够买得起比这个更具实力的,我现在就不能得过且过。我要改变自己,要记录我自己的点滴改变,要有所作为,所以我重新来到了这里,我要学习, 要创新,要有意义的交流。

       我不敢说出自己的梦想,但我一直没忘记。直到有能力的那一天,才可以讲出来。

     

         

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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值