halluca的博客

数据集对一个分布的似然率计算过程： 一个数据集可以是各种分布的，可以是高斯分布，指数分布等。但是它是这种分布的概率有多大呢？我们将计算每个点属于这个分布的概率。如果整个概率最大，那整体概率就高。 上图参考链接来自https://www.youtube.com/watch?v=XepXtl9YKwc 例如要计算这个分别的概率，就是计算每个点属于这个分布的概率的乘积。由于概率越乘越小。可以...

基础版本的降噪：人的说话过程是有间隙的，字与字之间是有停顿的。而像马路噪声之类的，这种背景噪声比较持续的。有人说话的地方的频谱 等于 人声+背景噪声， 没人说话的地方的频域 等于 背景噪声。所以持续检测一段时间的最小频谱。 可以将它作为噪声估算结果。 然后可以把原信号-背景噪声； 缺点：1.有些噪声并不平稳；2.减的做法，怎么样不引入突变噪声； 3.上面的做法是不考虑相位的。4. 噪声收...

从前有个3年级的小朋友，由于考试拿了第二名，于是获取了一笔巨款300元。一开始他特别兴奋，但是 紧接着他就陷入了选择困惑。 第一是把这笔钱去买他喜欢的动感奥特曼模型。 第二是把这笔钱上交给老妈，去买个新的课程。 第三是把钱存起来，明年继续争取奖金，然后凑够400块去买他最喜欢的动感巨型奥特曼模型。 该怎么选呢？内心深深地困惑。 让我们来建模，让这个小朋友的幸福期待最大化吧。得到动感奥特曼...

ima adpcm的编码过程，就是  （预测值-实际值）/量化步长= Value， 这个value，去掉符号位，的有效位置是3bit。。 那么就是尽量让它落在0-7的中间，通过调整 量化步长 然后 它的量化步长 表 是一条指数型曲线 有些场合，我们需要压缩数据，但是，我们并不限制其bit数，这种情形下，我们可以自己定义 量化值的有效比特数，可以用指数增减的方法去调整量化步长。 不受表的