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最新推荐文章于 2025-02-12 10:03:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-12 10:03:58 发布 · 239 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了远场语音识别技术面临的挑战,包括噪声抑制、回声消除、麦克风阵列信号处理等关键技术问题,并分析了这些难点对识别率的影响。

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python3案例和总结-专栏介绍和目录
数据知道的博客
03-17 6619
本专栏专注于Python基础和进阶的系统讲解，逐步深入实际应用场景到python高级特性，让你轻松学会用Python解决各种实际问题。不管是零基础还是有经验的开发，相信都能从本专栏获益。
【NLP】文本关键词提取的两种方法-TFIDF和TextRank
让算法融入生活，改变生活！
10-04 2523
背景 前两天看到论文《Chinese Poetry Generation with Planning based Neural Network》中使用TextRank进行关键词提取。在阅读文章时也想到了除了TextRank之外，经常还使用TFIDF进行关键词提取。 一些算法的使用取决于业务场景和算法的特性。关键词提取是干什么的呢？关键词抽取的任务就是从一段给定的文本中自动抽取出若干有意义的词语或词组。 那么这个有意义的就会和算法的特性结合在一起了。 补充一句：这两种方案是无监督的，当然也可以使用分类的方式进
android 必读的文章- 收藏集 - 掘金
hzy670800844的博客
05-06 4976
写给 Android 开发者的混淆使用手册 - Android - 掘金 本文转自：点击打开链接 毫无疑问，混淆是打包过程中最重要的流程之一，在没有特殊原因的情况下，所有 app 都应该开启混淆。 首先，这里说的的混淆其实是包括了代码压缩、代码混淆以及资源压缩等的优化过程。依靠 ProGuard，混淆流程将...
必读的android 文章- 收藏集 - 掘金
christyleylh的博客
12-08 4699
写给 Android 开发者的混淆使用手册 - Android - 掘金 本文转自：点击打开链接 毫无疑问，混淆是打包过程中最重要的流程之一，在没有特殊原因的情况下，所有 app 都应该开启混淆。 首先，这里说的的混淆其实是包括了代码压缩、代码混淆以及资源压缩等的优化过程。依靠 ProGuard，混淆流程将主项目以及依赖库中未... 高效Android开发者的工具库（译） - 掘金 这篇文章介
语音识别笔记
zh515858237的专栏
11-09 2907
声学模型其实就是可以识别单个音素的模型（音素a的模型可以判定一小段语音是否是a）；语言模型表示一个个词串（如何结合了词典，就可以成为一个个音素串）它们在语料库中出现的概率大小（比如，不合语法的词串（句子）概率接近0，很合乎语法的词串概率大）；解码器就是基于Viterbi算法在HMM模型上搜索生成给定观测值序列（待识别语音的声学特征）概率最大的HMM状态序列，再由HMM状态序列获取对应的词序列，得到结果结果。如果你只做单个音素识别，（语音很短，内容只是音素），那么只用声学模型就可以做到，不用语言模型。
iOS资料-插件&第三方&文章
zww学习笔记
04-05 2288
文／零距离仰望星空（简书作者） 原文链接：http://www.jianshu.com/p/f6cdbc8192ba 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权，并标注“简书作者”。原文出处：codecloudUI 下拉刷新 EGOTableViewPullRefresh – 最早的下拉刷新控件。SVPullToRefresh – 下拉刷新控件。MJRefresh – 仅需一行代码就可以为UI
英语-新概念-第一册
m0_73835569的博客
02-12 2862
Yes, it is. / No, it isn't. （是的，它是。Yes, it is. / No, it isn't. （是的，它是。Yes, it is. / No, it isn't. （是的，它是。Yes, I am. / No, I am not. （是的，我是。No, it's not my... （不，这不是我的……What colour is...……He's/She's very... （他/她非常……Is this your...……（你的工作是什么……Are you...
2021-07-02 swift大礼包
一个帅气潇洒的豆子
07-02 7090
全面的Swift学习资料整理_walkerwqp的博客-优快云博客 全面的Swift学习资料整理 ...
Agent调研--19类Agent框架对比
python1234_的博客
08-06 2133
代理（Agent）指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体，即AI作为一个人或一个组织的代表，进行某种特定行为和交易，降低一个人或组织的工作复杂程度，减少工作量和沟通成本。背景目前，我们在探索Agent的应用方向，借此机会调研学习了一下现在主流的Agent框架，这篇文章也是我们调研过程的记录。
C++ 并行编程(thread)---多线程
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泠山的博客
10-31 1万+
进程：指在系统中正在运行的一个应用程序；程序一旦运行就是进程；进程——资源分配的最小单位。线程：系统分配处理器时间资源的基本单元，或者说进程之内独立执行的一个单元执行流。是程序执行的最小单位。
Python 实时语音识别
TEDxPY
08-01 6195
Python 实时语音识别语音识别语音识别API语音识别步骤效果展示代码下载 最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功，就将二者结合，简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。 语音识别 语音识...
从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析[Multi-Agent 框架详解]
丨汀、的博客
07-15 1719
从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析
知识点1--认识SSM框架并准备项目
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
01-05 1万+
SSM框架，分为Spring、Spring-MVC、Mybatis，是一个比较老的Web开发框架，不过现在很多地方任然在用，因为它虽然没有当下流行框架使用方便，但是请记住做开发必须要知道的一个道理，所有封装的框架使用越方便，所能实现的业务就越浅显，SSM同样遵循这个道理，因此它能实现的业务更深 下面介绍一下怎么用它的配置文件 首先是pom文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/
my project zradmin front
07-24
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FINEBI新的体会报告
07-24
FINEBI新的体会报告
基于S7-1200 PLC与TP700触摸屏的配方查询系统：SCL语言实现高效管理和扫码数据处理 v1.0
07-24
利用西门子S7-1200 PLC和TP700触摸屏构建的配方查询系统的实现方法。系统采用SCL语言编写，能够高效管理多达20组配方，支持扫码调用和存储扩展。文中展示了具体的编程思路和技术细节，如配方数据结构的设计、扫码处理函数、触屏交互以及存储空间预警等功能的实现。此外，还讨论了调试过程中遇到的问题及其解决方案，如扫码频率过高的处理方法。 适合人群：熟悉PLC编程和工业自动化领域的工程师，尤其是希望深入了解SCL语言和配方管理系统的人群。 使用场景及目标：适用于需要高效管理加工参数和扫码数据的企业生产环境，旨在提高生产效率和灵活性，减少人工干预，确保配方数据的安全性和准确性。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实用的经验技巧，帮助读者更好地理解和应用相关技术。
Hi3516CV610 SVB电压和寄存器对应关系
07-24
文档中详细列出了产品名称为 Hi3516C、版本为 V610 的相关内容，并对可能出现的标志及其含义进行了说明，还包含修订记录，显示该版本为第 1 次临时版本发布。其核心内容是表 1-1 “SVB 电压和寄存器对应关系表”，该表针对 DVDD 电源，电压范围在 0.8V-1.08V 之间，对应的寄存器地址为 0x11029000，调压时需按照特定步骤操作，即通过调节该地址中 0x0XXX19f5 的 XXX 部分（也就是 SVB_PWM 占空比）来设置 SVB 电压。 表中包含 29 组数据，每组数据均列出了寄存器值、对应的设置电压值以及容忍的误差范围（均为 ±0.030V），例如寄存器值 0x000019f5 对应的设置电压为 1.080V，寄存器值 0x010A19f5 对应的设置电压为 0.800V 等。同时，文档特别说明以上表格内容仅供参考，且仅限用于《Hi3516CV610 硬件设计用户指南 (BGA)》和《Hi3516CV610 硬件设计用户指南 (QFN)》中 “SVB 动态调压” 章节推荐的电阻电容参数 SVB 电路的验证，而用于产品的 SVB 电路解决方案则必须严格遵循这两份硬件设计用户指南中该章节的设计要求，任何自行修改 SVB 电路设计导致的问题，海思公司不承担责任。
微电网优化技术及其算法研究：从Yalmip+Cplex到粒子群与遗传算法的应用 指南
最新发布
07-24
内容概要：本文详细探讨了微电网优化技术及其相关算法的研究，涵盖多种优化方法和技术手段。主要内容包括：（1）使用Yalmip+Cplex进行微电网优化建模，涉及光伏、风电、蓄电池和电网的协调配置；（2）采用粒子群算法优化微电网及综合能源系统，通过群体智能算法优化能源分配；（3）介绍多目标算法优化综合能源系统，以及遗传算法在光伏出力预测和风光负荷典型场景生成中的应用；（4）讨论拉丁超立方抽样方法在生成代表性场景中的作用。每种方法均配有详细的代码分析，帮助读者深入理解其实现细节。 适合人群：对微电网优化技术和算法感兴趣的科研人员、工程师及相关领域的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化技术及其实际应用的人士，旨在提供理论与实践相结合的学习材料，帮助读者掌握不同优化算法的具体实现方式。 其他说明：本文不仅介绍了各种优化算法的基本原理，还提供了相应的代码实例，便于读者动手实践并加深理解。
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