运营商掀终端争夺战 3G水货手机价格狂跌

随着三大运营商加速3G终端布局,包括中联通引入iPhone、中移动推出OPhone及中国电信洽谈黑莓,水货手机市场面临挑战。中关村水货手机价格出现大幅下跌,经销商担忧行货手机价格优势将压缩水货市场空间。
  三大运营商加快了3G终端布局,中联通宣布iPhone手机第四季度入华,中移动计划9月中旬推出智能OPhone手机,中国电信也积极洽谈黑莓手机欲争食3G终端市场。“正规军”一天天逼近,记者昨日走访水货手机市场发现,中关村水货手机价格已直跌数百元,尽管经销商否认价格下降与3G行货手机上市有直接关联,但仍旧担忧行货手机价格一旦低于水货,其水货手机销售将骤减,而多数水货销售渠道也开始谨慎拿货。   昨日,记者在中关村水货手机市场看到,虽然前来购买的人流量依然络绎不绝,但记者发现,很多3G水货手机价格正在暗跌。在海龙一水货手机店铺,iPhone 3G版8G的售价3200元,比一个月以前的价格狂跌了1000余元,黑莓9000元的价格也下降了300元,其他型号的3G手机价格均有下滑。   “目前出货量一天在500部左右。”一水货手机商户表示,尽管目前影响不大,但已经在控制进货量,如果行货3G手机价格低于3000元,水货手机的销售量预计会下降一半。也有经销商对未来持乐观态度,海龙电子卖场一位手机经销商表示,玩家最看重的WIFI功能联通iPhone手机没有引进,水货手机未来仍具优势。   据了解,由运营商主导的iPhone和OPhone手机市场售价约在5000元左右,运营商为打开市场,推出了相应的补贴措施,补贴后的价格在3000元左右。为弥补iPhone的APP STORE不能引进的缺失,中国联通正计划建立一个开放的平台,以丰富3G应用功能。为提升竞争力,据传中移动推出的OPhone手机部分将含有WIFI 功能。   业内人士表示,随着国家对手机终端无线功能限制的逐步放松,WIFI功能限制将逐渐被打破,水货手机只有价格优势才能立稳市场,而价格优势随着3G应用的不断推广也将被蚕食,在运营商的大力补贴下,前景不容乐观。(北京商报)
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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