剪切一个非空文件夹

package com.lianxi;

import java.io.File;

public class Dome5 {

	//保存要复制粘贴路径
	static File fileNew;
	
	public static void main(String[] args) {
		// 剪切就是先复制粘贴再删除(后面我就用转移来代替剪切吧)
		
		//第一个参数是要被剪切的文件夹和文件
		//第二个参数是要被粘贴的文件夹
		fuZhi(new File("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\违法"),new File("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\宇宙"));
		
		//这是删除要被剪切的文件夹
		shanChu(new File("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\违法"));

	}
	
	//file1是要被剪切的文件夹和文件
	//file2是要被粘贴的文件夹和文件
	public static void fuZhi(File file1,File file2){
		
		//这是保存要复制粘贴的文件夹和文件的路径
		fileNew=new File("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\宇宙");
		File[] file=file1.listFiles();
		
		for(File is:file){
			//如果是文件夹,就在file2的位置创建一个文件夹
			if(is.isDirectory()){
				
				fileNew=new File(file2+"\\"+is.getName());
				fileNew.mkdirs();
				fuZhi(is,fileNew);
				
			}else if(is.isFile()){
				
				//文件可以直接的重命名路径,直接移动到指定的路径去
				//文件夹不可用
				fileNew=new File(file2+"\\"+is.getName());
				is.renameTo(fileNew);
				
			}
			
		}
		
	}
	//删除文件夹,因为文件都被转移了,所以只剩文件夹了
	//1。先拿到文件夹路径
	public static void shanChu(File file){
		
		//2.把此文件夹的子目录转换为File类的数组路径目录
		File[] file1=file.listFiles();
		
		//5.我想这的条件是当没有此路径的时候就不进入吧(我不太确定)
		for(File is:file1){
			
			//3.这是显示是什么目录
			System.out.println("---"+is.getName());
			
			//4.递归,把这个目录的路径再传回来看看里面有没有子目录
			//3,4反复直到再也没有子目录了
			shanChu(is);
			
			//10.显示is的现在的目录文件夹名
			System.out.println("???"+is.getName());
			
			//11.因为数组中还有一个路径 ,还在for循环中 ,就算这个数组的路径没了。
			//还是回到4步骤中,因为还是它掉的这个方法,  再次的5~11的步骤  , 而上次的路径数组和这次的路径数组是不一样的
			//直到父目录中的文件夹都删除空了,才回到第一次调用此方法的方法中
		}
		
		//6.显示没有子目录的目录的文件夹名
		System.out.println("!!!!!!"+file.getName());
		
		//7.删除目录
		file.delete();
		
		//8.显示要删除的目录
		System.out.println(file.getName());
		
		//9.回到4步骤中,因为是它调用的方法
		
	}

}
//我也不知道删除的方法的注释是否是这样的

因为删除的那个方法的递归实在是太绕了,

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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