随笔 | 写在3月的最后一天

作者经历了与爱人的离别,同时收到了梦寐以求的工作机会。技术领域中,ChatGPT和StableDiffusion带来了革新,激发了作者深入学习的欲望。面对生活的挫折,如健身房事件,作者保持乐观并调整生活方式。文章表达了在变化中找寻平衡,持续前进的心态。

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前言

转眼已经过去两个多月,没有来得及写些什么,却发生了很多。

过去两个月的关键词是:起伏的变化。

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离别

过去这一个月,我和最爱的人告别了。
痛苦,麻木,反复横跳。
而她,还是一如既往地温暖、体贴、坚强。

那天,我哭了好久。
尽管天晴了,落日的时候我却这么孤独。

不过,我知道她没有离开,而是一直在身旁,陪伴着祝福着。
我也会守护,守护这一切。

此刻的我,泪流满面。
但,我会乐观,我会坚强。

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梦想

过去这段时间,也发生了让我太惊喜太快乐的事情。
在最后的时光,她笑了,竖起大拇指。

Dream offer 真的来了,我难以置信。
谢谢,我会继续加油。

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变革

过去两个月,技术行业也翻天覆地。

用经典的独立写作开头总结,一点也不过分。
We are living in a time when people wake up every morning, they will find out a totally different world.

ChatGPT在每天展示新能力,它写的邮件、总结和代码,都挺不错。
Stable Diffusion的合成能力,也让我瞠目结舌。(有些事真的只有亲自试过才能体会深刻)

每天醒来,都有些焦虑。
然而焦虑过度就不好了,静下来想想,自己到底想做些什么。

接下来,希望自己有条不紊地学习这两个技术点:

  • 系统地学会使用它们;
  • 总结它们;
  • 思考可以如何应用;
  • 深入理解它们;
  • 思考可以如何改进。

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积极的变化 + 踩坑经验

其实这一节,也就是今天刚发生的故事。
过去这几周,我恢复了运动。
不仅续办乐瑜伽卡,还报了健身房的课。
每周都在充实的运动和工作中度过。

而健身房就在我办卡第二天通知停电,今天通知老板卷款逃了。
虽然有点郁闷,不过也算是正式拉开了我的健身计划。
今后会努力报名公司楼下的健身房,哈哈哈。
可能从此大楼里,会经常看到一个一大早来跑步的girl。

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结语

说来也巧,明天我又要启程去SH了。
距离去年的长时间居家,已经过去了整整一年。

晚上听着近期最爱的来都来了,正好听到去年同时期的一期节目。
主播们一起哭,我的眼泪也不禁流下来。
原来情绪都是正常的,因为我们的情绪弹簧功能正常。
哭也不是软弱的表现。
哭完,我们就来迎接新的一个月吧。

另外,明天是我回归入职这家公司4周年。
这四年,弹指一挥间。
很幸运见证了它的一次次震撼。
继续加油呀~

他刚才跟我说,SH的樱花开的很美。

再见,三月;
你好,四月。
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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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