动态装载与反射机制

动态装载

   程序运行的过程  

 

 二 classLoader类加载机制

            1 并非一次性加载 

            2 需要的时候加载即运行期间动态加载

            3 static语句块在加载后执行一次

            4 dynamic语句块每次new新的对象都会执行(等同与构造方法中的语句,少用)

  说明

       1,2点是说程序在加载类时,并不是一次性把所有用到的类都加载进去,而是运行到哪里就加载到哪里,是动态的。

  

 三JDK中classloader的分类

      classLoader具体来说有四个

           bootstrap classloader 负责核心类的加载

           extension classloader 负责扩展类的加载 

           application classloader  负责自定义类的加载 

           other classloader

  说明:

           bootstrap classloaderextension classloader由c或汇编语言或c++操作系统本地语言写的。其他的classloader是用java写的。所以其他的classloader也需要loader进来

 

  四JDK中classloader的层次关系

     如图:  
 

        classloader存在着层次关系,但不是继承。一个classloaderload class时会向上一层报告查看是否已经load,如果load了就不会再次load

 

 

 

 

反射机制

 

  什么是反射?

     反射机制就是我们可以通过反射的API接口可以探索运行期间的一个class的内部结构,并且根据他的内部结构来决定方法怎么样调用。

 

 反射机制的核心类

        类加载到内存中后就是一个个对象,其方法,属性等等也可以看作是一个对象。

       class       类的类型对象,即每个类都有这样的一个属性表示类型。例如:Object.getClass()就可以得到该类的对象,相当于类名.class

       constructor  代表类中的构造方法

       field       代表类中的成员变量

       method     代表类中的方法

       modifier    代表类中的修饰符

    这几个类就是我们实现反射机制的关键,首先我们要通过class.forName("XXX")得到加载到内存中XXXclass对象,然后再得到他的方法,成员变量来调用对象的方法。

 

 

实现反射的核心代码

 

package Reflect;

import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;

public class Reflect {
	
	public Object invokeTest(String className,String fieldName,Object args){
		Object obj=null;
		try {
			//得到内存中的class对象
			Class<?> classObj=Class.forName(className);
			//将class对象示例出来
			obj=classObj.newInstance();
		     //得到指定的属性对象
			Field field=classObj.getDeclaredField(fieldName);
			//拼接处要调用的方法名称
			String methodName="set"+fieldName.substring(0,1).toUpperCase()+fieldName.substring(1);
			//得到指定的方法对象
			Method method= classObj.getDeclaredMethod(methodName,field.getType());
			//调用该方法
			method.invoke(obj, args);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return obj;
	}
}

  

 

 

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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