再见!西门子宣布彻底退出家电市场

博世集团宣布以30亿欧元的价格收购西门子持有的博西家电50%股份,使其成为全资子公司。博西家电为欧洲最大家电生产商,此次收购标志着西门子专注于电气化、自动化和数字化战略,将家电业务彻底退出。
再见!西门子宣布彻底退出家电市场

  继本月初通用电气将家电业务出售给伊莱克斯后,西门子也宣布彻底退出家电领域。昨日,记者获悉,同为德国企业的博世集团和西门子股份公司达成协议:罗伯特·博世公司将收购西门子所持有的合资企业博世和西门子家用电器集团(简称博西家电)50%的股份,交易总价为30亿欧元。

  据了解,该项收购已获双方董事会和监事会批准,有望于2015年上半年完成。

  届时,博西家电将成为博世集团的全资子公司,不过博西家电已获准继续长期使用西门子品牌生产和销售家用电器。1967年,博世和西门子将双方家用电器业务合并成立了博西家电,此后西门子家电产品一直由博西家电独立生产、销售,并提供售后服务,西门子作为投资方并不参与运营。2013年,博西家电营收达105亿欧元,为欧洲最大的家电生产商。

  下个月起调整组织架构

  而对西门子这家老牌电子电气工程巨头来说,出售家电业务正是其专注于电气化、自动化和数字化战略的体现之一。记者获悉,今年5月,西门子对外发布了名为“2020公司愿景”的新战略,决定把自己的核心竞争力放在数字化等最具长期潜力的增长领域。为此,从今年10月起,西门子将对组织架构进行大幅调整,包括取消“业务领域”层级,将现有的16 个业务集团合并为9 个等。

  “下个月起新架构就会正式生效,我们希望透过内部改造更加贴近客户、了解客户需求。”西门子(中国)有限公司副总裁许国祯告诉记者,虽然中间的业务领域层级拿掉了,但西门子的业务大方向并不会改变。据悉,目前西门子的业务主要分布在工业、能源、楼宇、交通和医疗等领域。

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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