<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[tobefans的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; tobefans]]></copyright><item><title><![CDATA[【语音算法】Montreal Forced Aligner教程（MFA，中文语音文本对齐）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/130625238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/130625238</guid><author>tobefans</author><pubDate>Thu, 11 May 2023 18:31:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[Montreal Forced Aligner（MFA）是一种强制对齐工具，可以将音频文件和其对应的文本，转换为音频文件在word、phone等级别的时间对齐的标注。这个工具在语音识别、音频标注和语音合成等领域得到了广泛的应用。本文将为大家介绍如何使用MFA完成音频文件的强制对齐。Montreal Forced Aligner是一种非常有用的工具，可以帮助我们完成音频文件和文本之间的强制对齐，为语音识别、音频标注和语音合成等应用提供了基础的支持。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/129728036</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/129728036</guid><author>tobefans</author><pubDate>Thu, 23 Mar 2023 14:58:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模型，并可以得到高质量的生成效果。本文以下讲解主要基于DDPM，并适当地增加一些目前有效的改进内容。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习模型】ChatGPT原理简述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/128981087</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/128981087</guid><author>tobefans</author><pubDate>Sat, 11 Feb 2023 12:45:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenAI推出人工智能聊天模型ChatGPT，很快引起百万用户注册使用，公众号和热搜不断，迅速火出圈，甚至引起各大公司在聊天对话机器人上的军备竞赛。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【C++】cMakeLists介绍（以简单的OpenCV展示图片为例）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/127780121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/127780121</guid><author>tobefans</author><pubDate>Wed, 09 Nov 2022 23:39:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[编写CMakeLists.txt可以调用其他的.h头文件和.so/.a库文件，通过跨平台编译工具CMake，将.cpp/.c/.cc文件编译成可执行文件或者新的库文件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【服务器】NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/127510588</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/127510588</guid><author>tobefans</author><pubDate>Tue, 25 Oct 2022 11:49:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【服务器】root用户修改其它用户的用户名及用户目录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/126050858</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/126050858</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 29 Jul 2022 10:48:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[root用户修改其它用户的用户名及用户目录]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习算法】Contrastive Learning]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125593669</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125593669</guid><author>tobefans</author><pubDate>Mon, 04 Jul 2022 15:58:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[对比学习是近几年逐渐火起来的方向之一，尤其是自监督学习的崛起以来，受到了广泛的关注。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【语音算法】wav2vec系列原理和使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434796</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434796</guid><author>tobefans</author><pubDate>Sat, 25 Jun 2022 16:42:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[wav2vec系列工作由facebook AI Research团队提出，包括wav2vec、vq-wav2vec、wav2vec2.0，效仿nlp上的word2vec，是语音的一种通用特征提取器。本文重点讲解wav2vec2.0模型及其使用方法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【音频特征】语音特征小结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434643</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434643</guid><author>tobefans</author><pubDate>Sat, 25 Jun 2022 16:42:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文汇总了一些常见或不常见的语音特征。包含语音中音高、语调、能量、节奏变化等重要信息，表现为人昕觉系统感知到的“抑扬顿挫”，在语音信号处理的许多领域都有应用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【语音算法】语音的预处理--端点检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434398</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434398</guid><author>tobefans</author><pubDate>Sat, 25 Jun 2022 16:41:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[语音的实际应用场景中，经常是给定一段包含多句句子的长语音，这就产生了语音端点检测的需求，从而实现对句子的分割。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【语音算法】语音的预处理--去噪]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434348</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434348</guid><author>tobefans</author><pubDate>Sat, 25 Jun 2022 16:41:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[在人工智能中，算法固然很重要，但语音的预处理却直接地决定了算法的性能上限，因此有必要对语音进行去噪处理。通过截取音频中的已知噪音部分，根据该噪音样本对整个音频进行降噪。截取噪音使用ffmpeg，降噪使用sox。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【服务器】nvidia驱动重装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434718</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434718</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:33:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[在重启服务器的时候，发现nvidia驱动自动升级，使用 nvidia-smi 命令会报错如下，故重装nvidia驱动]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【软件使用】VSCode的服务器和github同步]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434447</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:32:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[近期发现VSCode是一个非常强大的IDE，可以替换掉诸如xshell、winscp等多款软件，实现很好的本地、服务器、甚至github的同步。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习框架】深度学习主流框架的代码实例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433591</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433591</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:32:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习框架从一开始的 Theano、TensorFlow，到后来封装程度更高的Pytorch、Keras等，层出不穷。此文通过一个简单的分类任务，综合进这些框架的代码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【语音识别】详解kaldi的数据和模型文件——librispeech]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434241</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:29:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一次编译kaldi很可能会缺各种东西，最好有管理员权限来安装。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【语音识别】kaldi的安装和使用案例(librispeech)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125434121</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:29:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[按照官网教程，kaldi的安装首先通过git获取项目，再进行编译。
如果报错，则可能是相关的依赖项没有安装，可按照提示一步步安装(需要root权限)。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【语音识别】基于keras的简易语音识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433770</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433770</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:28:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近忽然看到不是基于kaldi的ASR代码，尝试了一下发现效果还不错，搬上来记录一下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【语音算法】使用端点检测和百度语音识别技术实现视频的字幕生成]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433832</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433832</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:28:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[字幕文件中包含很多段信息，每一段表示了一句话的起始结束时间和内容，因此便涉及到了端点检测技术和语音识别技术。

3. 字幕生成的其他方式
3.1 通过双门限法进行端点检测
双门限法的原理是浊音的能量高于清音，清音的过零率高于无声部分。因此，其核心在于：先利用能量，将浊音部分区分出来，再利用过零率，将清音也提取出来，就完成了端点检测。SpeechRcognition 可以说是一款语音识别集合器，共包含了谷歌、必应、IBM等七个识别器：基本使用方法如下：
但好像需要翻墙才能用…autosub是一个直接可以生成字]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习模型】了解一下Faster RCNN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433926</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433926</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:28:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[Faster RCNN 由 论文提出，是继R-CNN和Fast RCNN之后的目标检测上的又一力作。R-CNN提出selective search(SS)来搜索region proposal(RP)；Fast RCNN指出不必对每个RP各自提CNN特征，可以对原图提好CNN特征，再将SS找到的RP映射到CNN特征层上；Faster RCNN则提出了RPN层，将特征提取，proposal提取，bounding box整合在了一个网络中，极大地提高了检测速度。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【界面】使用QT designer、python搭建界面程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433657</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tobefans/article/details/125433657</guid><author>tobefans</author><pubDate>Fri, 24 Jun 2022 10:27:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[PyQt 是Python语言的GUI编程解决方案之一，是类似于 Tkinter 的一个高级库。 为了更好的辅助PyQt界面的搭建，可以通过Qt Designer完成GUI界面设计。 使用Qt Designer可以通过拖拽、点击完成GUI界面设计，并且设计完成后生成的.ui程序可以通过 pyuic5 命令直接转换成.py文件以供python程序调用。 搭建完界面并写好逻辑后，还可通过 pyinstaller 将.py文件封装成.exe文件，以供没有python解释器的用户使用。 ...]]></description><category></category></item></channel></rss>