Semaphore

本文介绍了Java.util.concurrent.Semaphore类,一种用于控制并发访问的计数信号量,包括其acquire()和release()方法的应用,以及公平性和更多高级方法。重点讲解了信号量在保护临界区和线程间通信中的作用。

本文翻译自http://tutorials.jenkov.com/java-util-concurrent/semaphore.html,人工翻译,仅供学习交流。

Semaphore

java.util.concurrent.Semaphore类是一个计数信号量。这意味着他有两个主要的方法:

  • acquire()
  • release()
    计数信号量被初始化为给定数量的“许可”。每次调用acquire()时,调用线程都会获得一个许可。每次调用release()都会返回一个许可给信号量。如果N是初始化信号量时的许可数时,最多有N个线程可以在不调用release()的情况下传递acquire()方法。许可证只是一个简单的计数器。这里没有什么特别的。

信号量使用

信号量通常有两种用途:

  • 防止一个临界区同时被超过N个线程进入。
  • 在两个线程之间发送信号。

保护临界区

如果你使用信号量来保护临界区,试图进入临界区的线程通常首先尝试获得一个许可,进入临界区,然后再次释放许可证。像下面这样

Semaphore semaphore = new Semaphore(1);

//critical section
semaphore.acquire();
...
semaphore.release();

线程间发送信号

如果在线程之间使用信号量发送信号,通常会让一个线程调用acquire()方法,而让另一个线程调用release()方法。如果没有可用的许可,acquire()调用将被阻塞,直到另一个线程释放一个许可。类似地,如果没有多余的许可被释放到信号量中,release()调用就会被阻塞。
可以协调线程。如果在线程1插入一个对象到共享列表之后调用acquire,线程2在从列表中获取对象之前调用了release(),你实际上创建了一个阻塞队列。信号量中可用的许可数将对应于阻塞队列可以容纳的最大元素数。

公平性

不保证线程从Semaphore获取许可的公平性。不能保证第一个调用acquire()的线程也是第一个获得许可的线程。如果第一个线程在等待许可时被阻塞,然后第二个线程检查许可,许可被释放,实际上可能在线程1之前获得许可。
如果你想实行公平,Semaphore类有一个构造函数,该构造函数接受一个布尔值,告诉信号量是否应该强制执行公平性。强制执行公平性会带来性能/并发性的损失,所以除非需要,否则不要启用它。下面是如何在公平模式下创建一个信号量:

Semaphore semaphore = new Semaphore(1, true);

更多方法

java.util.concurrent.Semaphore类还有其他许多方法。例如:

  • availablePermits()
  • acquireUninterruptibly()
  • drainPermits()
  • hasQueuedThreads()
  • getQueuedThreads()
  • tryAcquire()
  • 等等.
    查看JavaDoc以获得关于这些方法的更多细节。
下一章:Java ExecutorService
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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