voice-emotion-seq2seq调试记录

最新推荐文章于 2025-12-04 22:56:41 发布
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#python

博客记录了在运行过程中遇到的source.txt和target.txt文件中无效空行及多余空格导致的错误，通过逐个删除解决了问题，最终成功生成所需文件。内容主要涉及数据清理和错误排查。

第一部分运行完成，source.txt target.txt里面数据加入了无效空行，会报错，利用word一键删除了

数据后面有多余的空格，也会报错，一个一个删了，最后终于运行过了，生成了文件

 

 记录输出数据，其余全部为done

 

 

语音识别技术在社交领域的AI原生应用
大模型应用工坊
07-27 715
在数字社交的早期阶段，我们的指尖是表达自我的主要媒介。从最初的IRC聊天室到如今的社交媒体平台，文字输入长期以来一直是线上社交的主要交互方式。然而，人类天生就是语音交流的生物——我们的声音中蕴含着比文字丰富得多的情感、意图和个性。想象一下，如果我们回到20年前，告诉当时的互联网用户，未来人们会通过对着手机说话来社交，他们可能会觉得这是科幻电影中的场景。但今天，这已经成为现实：语音消息在微信上占据了35%以上的消息量，Clubhouse等语音社交平台在全球掀起热潮，语音助手已成为智能设备的标配交互方式。
Seq2seq学习记录（三）
weixin_73989383的博客
12-06 1088
每次进行预测时，都会把所有输入序列的隐藏层信息都看一遍，决定当前预测的词和输入序列的哪些词最相关，从而提高预测的质量。Attention机制表示在解码Decoder阶段，有三个输入，S(i-1)为解码上一阶段的隐藏状态，yi为上一阶段的预测输入，Ci为本次预测所对应的编码阶段上下文向量。seq2seq即序列到序列模型，为Encoder-Deconder结构，是将输入序列通过特定方法生成另一个序列的模型，输入和输出的序列可以不等长，解决了RNN中要求序列等长的问题。
Limited Data Emotional Voice Conversion Leveraging Text-to-Speech: Two-stage Seq2Seq Train
林宋的搬砖流水账
09-15 312
作者：Kun Zhou, Haizhou Li 会议：2021 interspeech 单位：新加坡国立 文章目录abstractintroductionmethod abstract emotional VC：只变情感，不变说话人音色和内容 和情感TTS很像，都是生成high-qualiyu emotional speech。 stage 1:使用说话人的数据进行风格初始化，解耦speaking style和linguistic content； stage 2:使用少量情感数据对模型进行ft，让模型解耦
李宏毅NLP-9-语音转换
uncle_ll的博客
07-09 1414
可从。
AI原生应用领域语音合成的前沿研究
AI天才研究院
07-05 945
语音合成技术正经历从可懂度向自然度、从功能性向情感化、从标准化向个性化的范式转变，成为AI原生应用的核心交互界面。本分析系统梳理了神经网络革命驱动下语音合成技术的演进轨迹，深入剖析了端到端架构、神经声码器、韵律建模等核心技术突破。通过构建"语音合成技术成熟度模型"，本文系统评估了当前技术边界与挑战，并前瞻性探讨了多模态融合、情感智能、边缘部署等前沿方向。特别关注了AI原生应用对语音合成提出的独特需求，包括低延迟响应、上下文感知、个性化表达和跨模态交互等能力要求。
歌唱转换2019-2020文章
林宋的搬砖流水账
02-03 1031
文章目录2021 icassp【singer conversion】PPG-base singing voice conversion with adversarial representation learning2020 icassp1. [2020 icassp] 【singer conversion】PitchNet-Unsupervised Singing Voice Conversion with Pitch Adversarial Network [2020 icassp]2. Singin
VID PID -List of USB ID's(一)
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阿Sir问道
02-29 9万+
# # List of USB ID's # # Maintained by Stephen J. Gowdy <linux.usb.ids@gmail.com> # If you have any new entries, please submit them via # http://www.linux-usb.org/usb-ids.html # or send entrie...
awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
qq_37175369的博客
11-16 721
传送门https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers automatic speech recognition/speech synthesis paper roadmap, including HMM, DNN, RNN, CNN, Seq2Seq, Attention Introd...
【transformer理论+实战（二）】Lora本地微调实战 --deepseek-r1蒸馏模型
造梦先森Kai的专栏
03-15 786
Huggingface是一个开放的人工智能模型库，提供了大量经过预训练的模型供用户下载和使用。
语音情感识别：让AI听懂你的情绪
AI天才研究院
05-04 1258
随着智能语音交互技术的普及（如智能音箱、客服机器人），让机器理解人类语音中的情感信息成为关键需求。本文聚焦语音情感识别的核心技术体系，涵盖传统信号处理方法到深度学习模型，包括特征工程、模型架构、训练策略和实际应用，旨在构建从理论到工程落地的完整知识体系。核心概念：建立语音情感识别的技术框架特征工程：详解声学特征提取的数学原理与实现模型架构：对比传统机器学习与深度学习模型差异项目实战：基于真实数据集的端到端开发案例应用场景：分析行业落地的典型场景与价值未来展望：探讨技术瓶颈与前沿研究方向。
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
最新发布
HIT_Weston的博客
12-04 721
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 988
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
12-03 372
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
12-03 570
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
Q_Q1963288475的博客
12-04 470
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
python+django/flask+vue基于web的产品管理系统
Q_Q511008285的博客
12-04 400
在信息化和全球化加速发展的背景下，企业面临着产品种类不断增加、市场需求变化加快、供应链协作日益复杂的挑战，传统依赖Excel表格、纸质文档和孤立系统的产品管理方式已难以满足高效、精准、协同的管理需求，常常导致信息更新不及时、数据不一致、审批流程冗长、库存与销售脱节等问题，制约了企业的市场响应速度与决策质量。
API接口地址解析地区码操作指南
z1205338073的博客
12-03 252
推荐使用高德/百度/腾讯地图的地理编码API，三者均支持地址→行政区划代码的直接解析，且提供免费额度。通过上述步骤，可实现通过API接口精准解析地址对应的地区码，适用于物流分单、区域统计、位置服务等场景。
Flask项目：从零到一搭建一个二维码生成器与扫描器web系统
数据知道的博客
11-30 251
本文介绍了一个基于Flask框架的二维码生成与扫描Web应用。该项目具有美观界面和强大功能，支持二维码生成（可自定义颜色、尺寸、边框）、Logo添加、图片上传扫描、批量生成、实时摄像头扫描等功能。采用Bootstrap 5实现响应式设计，适配PC和移动设备，并包含流畅的页面动画效果。技术栈包括Flask、OpenCV、Pillow等库，提供完善的错误处理机制。文章详细介绍了项目结构、环境准备（依赖安装）、后端核心代码实现（二维码生成与扫描类）以及部署方法，是一个可直接使用的完整Web应用解决方案。
深入探究gatsby-starter-emotion：React项目的最佳实践
`gatsby-starter-emotion-master` 这个文件名称暗示了一个压缩包，可能包含了Gatsby的初始模板（starter）。在使用Gatsby时，starter可以看作是预设的项目模板，它包括了预先配置好的各种插件、主题和结构。这可以...
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