262day(python类与对象补充)

本文详细介绍了Python中类与对象的概念及其与C++和Java的不同之处。重点讲解了类的定义方式、私有属性的设置、鸭子类型的运用以及如何获取对象信息等内容。

《2018年6月29日》【连续262天】

标题:python类与对象补充;

内容:

之前写过python类的实例,与c++和java还是有些不同的,下面补充一些不同:

1.类用class定义,参数为object,object一般是父类,表示继承关系;

class Student(object):
    pass

2.__init__方法(两条下划线),第一个参数必须是self(有点像this指针,应该是一个意思)

class Student(object):

    def __init__(self, name, score,grade):
        self.name = name
        self.__score = score
        self.__grade__=grade

init有点像构造函数,这里定义了类的三个变量,其中,name是共有的

可通过Student的一个对象s直接访问,s.name;

而socre不能直接访问,但也可以通过s._Student__socre(有的解释器不行)直接访问,建议千万别这样做,因为

加两个下划线是为了定义私有变量;

__name__,这种前后都有双下划线的叫做特殊变量,可直接访问;

_name,只加一条下划线的也可直接访问,但一般约定把它当做私有变量;


3.由于python是动态语言,所以它的继承中有一个”鸭子类型“,有点像java的接口,

即继承的子类需要鸭子的run()和scream()两个方法,那么只要有这两个方法,都可以看作是鸭子;


4.获取对象信息

a.判断对象类型,使用type()函数;

b.判断class的类型,可以使用isinstance()函数;

c.获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list;


5.实例属性和类属性:

这两个感觉是python与c++最不相同的地方;

实例属性:实例对象可任意绑定属性;

例如:Student的对象s,

s.school ="JKD"

对象s 就有一个school属性了;

类属性:

class Student(Object):
      tt="tt"

任何一个实例对象都可以访问它,

如果实例本身绑定了一个tt属性:

s.tt="ss"
那么它的tt就是"ss",便屏蔽了类属性,否则就访问类属性,即"tt"


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音频集合,整合了丰富的视觉听觉信息,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完备的编程环境,成为处理此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评估提供了重要平台。其高质量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关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征视觉特征相结合,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,并通过交叉验证超参数调整来优化模型性能。 5. 评估应用: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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