IT产业的70:20:10规律

在IT行业中存在着一种独特的70:20:10市场分配规律,即行业领导者占据70%市场份额,第二大公司占据20%,其余10%由其他竞争者瓜分。这种现象体现了科技巨头们为避免反垄断诉讼而采取的策略。

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IT产业的发展是迅速而无法抗拒的,一家技术优秀、管理正规的互联网公司从奠基到上市往往只需要很少的时间。例如英特尔和微软从上市起用了十年的时间确立了它们在微机领域的霸主地位,并达到百亿产值,而思科上市后只用了五年左右的时间就主导了网络硬件的市场,并达到百亿产值。Google 更是在上市的第二年就超过了雅虎一跃成互联网的老大,第三个年头就进入了百亿俱乐部。

所以,虽然理论上讲,取得市场主导地位的公司可以通过恶意竞争和收购几乎百分之百地占领一个市场,但是当它占到 60-80% 的市场时,它的扩张基本上就到头了。这里面固然有作为第二名(和第三名)的公司在某个局部领域( Niche Market )做得比主导公司好的原因,比如苹果的图形界面和动画制作软件对艺术家来讲远比微软的同类产品好,更主要的是各大科技公司自觉遵守的风险控制原则和美国联邦政府对商业垄断行为的严格限制。

作为一种技术产品下家的公司,比如惠普和戴尔是英特尔的下家,为了保证自己的长期货源不会被一家公司所垄断,通常会按一定比例同时采购两个上家的产品,即使一个上家给出的条件比另一个好。因此,我们看到惠普、戴尔和联想等公司总是既卖采用英特尔 CPU 的计算机,也卖 AMD 的。有些时候,一种产品无法同时选用两个公司的器件,比如苹果的 iPhone 每一代只能有一种处理器芯片。这时,公司就会在这一代产品中选某个供货商的,下一代选它竞争对手的。大部分公司和政府部门在大宗采购的选型中,常常是这一次选择公司甲的(比如思科的),下次选择公司乙的(比如 Juniper 的)。

而当下家公司大势已成,产品价格水涨船高时,无奈的竞争对手与买家就只好求助于美国的司法部和欧盟的反托拉斯委员会出面解决问题了。因此,聪明的主导者会让出一些市场给第二、三名,以免惹上反垄断的麻烦。通常 70% 是一个魔法数字。一个主导者愿意强调自己是行业的领导者,这样可以给投资者和用户信心,但是永远会否认自己有垄断地位,以免给自己找麻烦。它们在提交到证监会和其它政府部门的官方文件中甚至会列举一些小的不能再小的竞争对手,表示自己在公平竞争。比如微软在 2008 财政年度的年报中,居然把盈利只有它二百分之一的 Earthlink 公司(估计 99% 的中国读者都没听说过这家小公司)列为它的竞争对手写入到它给证监会的文件中。

这样,在多方面扶植下,尤其是IT业界人为的帮助下,扶植出一个能稍微制约主导公司的老二(或者还有老三),它甚至可能占到 20 - 30% 的市场。再剩下的一点市场就给众多小公司去瓜分了。于是龙头老大70%~老二20%~其他竞争者总共10%的局面就形成了~挺有趣的现象。

而这,就是IT产业的70:20:10规律了。
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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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