树莓派配置无线网络(补充) 【for_wind】

本文分享了树莓派Raspbian系统下配置Fast迅捷FW150US无线网卡的经验,包括VNC连接、固定IP设置及推荐iPad终端应用iTerminal。

好久没有用pi了,一度怀疑之前配置的无向网络存在问题。事实不是。可怜的pi就这样被重启了N次,遇到的主银不好啊。//for_wind

【注意】本文的是文章《树莓派 开始1 【for_wind】》的延伸及补充,以下简称前文。

1、系统环境:

系统:Raspbian

无线网卡:Fast 迅捷 FW150US 超小型150M无线USB网卡

显示屏:无。通过VNC-Viewer-5.0.3-Windows-32bit控制。

2、初步配置:

按照前文中的3、开始进行配置,完成无线网卡wifi的配置。

需要说明的是,在有网线的时候,树莓派的五盏灯(ACT,PWR,FDX,LNK,100)都在亮。等拔掉网线后,只有两盏亮(ACT,PWR)。

而且需要注意的是,VNC-Viewer第一次使用本地网线(eth0)连线后的IP地址,而在拔掉网线后,VNC-Viewer连接失败,重启后,应使用无线网卡wlan0中显示的IP地址。两者有所不同。

以上这两点,是我一直怀疑自己配置的无向网络存在问题的原因。我以为无线上网的时候,也应该是五盏灯亮着的,好白痴啊。悲剧,重启了好多次PI。

3、固定IP:

请参看树莓派(Raspberry Pi)USB无线网卡配置方法树莓派设置静态IP记录(整理)

自己设置固定ip后,重启树莓派,无法通过vnc连接上,悲剧,不知道是何原因。所以,我又恢复到第二步了(拔下无线网卡,再用vnc连接,sudo nano /etc/network/interfaces恢复原配置)。

4、推荐一个iPad上终端:

iTerminal,经过个人测验非常方便哦。现在我们可以躺在被窝里和pi沟通了。

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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