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循环神经网络介绍 结构介绍 循环神经网络 RNN 的基本结构是 BP 网络的结构，也是有输入层，隐藏层和输出层。只不过在 RNN 中隐藏层的输出不仅可以传到输出层，并且还可以传给下一个时刻的隐藏层，如下图所示：

文章目录 1. RNN的原理1.1 结构

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Web Speech API（Web语音API）是一个JavaScript API，用于在浏览器中实现语音识别（将人声转换为文本）和语音合成（将文本转换为人声）。它包含两个主要的接口： SpeechRecognition：用于实现语音识别。SpeechSynthesis：用于实现语音合成。 使用Web Speech API需要满足以下条件： 需要在支持Web Speech API的浏览器中使用，如Google Chrome，Mozilla Firefox等。需要允许浏览器访问麦

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网站原来运行正常，突然出现 “502 Bad Gateway”页面，可能因为phpcgi进程不够用而造成502，一般php-cgi默认进程是5个，不够则需要修改/usr/local/php/etc/php-fpm.conf文件。 1、先查看php fastcgi的进程数，及max_children的值。 执行命令 netstat -anop | grep php-cgi | wc -l netstat -anpo | grep php-fpm | wc -l 2、查看当前程有多少个。 执行命

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1、whisper简介 Whisper是一个通用的语音识别模型。它是在不同音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。 whisper有五种模型尺寸，提供速度和准确性的平衡，其中English-only模型提供了四种选择。下面是可用模型的名称、大致内存需求和相对速度。

vosk开源语音识别 Vosk是开源的语音识别工具包。Vosk支持的事情包括： 支持十九种语言 - 中文，英语，印度英语，德语，法语，西班牙语，葡萄牙语，俄语，土耳其语，越南语，意大利语，荷兰人，加泰罗尼亚语，阿拉伯, 希腊语, 波斯语, 菲律宾语，乌克兰语, 哈萨克语。 移动设备上脱机工作-Raspberry Pi，Android，iOS。 使用简单的 pip3 install vosk 安装。 每种语

🍬 博主介绍 👨‍🎓 博主介绍：大家好，我是 _PowerShell ，很高兴认识大家~ ✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】 【通讯安全】 【web安全】【面试分析】 🎉点赞➕评论➕收藏 == 养成习惯（一键三连）😋 🎉欢迎关注💗一起学习👍一起讨论⭐️一起进步📝文末有彩蛋 🙏作者水平有限，欢迎各位大佬指

前言 本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLoss，对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接，除此之外，还支持AMLoss、ARMLoss、

需要明白一点，mel帧数 * 帧移 = 音频长度（采样点个数，可换算为音频时长，具体怎么做不用说了吧） 因此，对于22050采样率， hopsize大小设置为256， 那么对应的mel-spectrogram需要上采样 256倍 如果是16000采样率呢？ 使用帧长是50ms,帧移 12.5ms 那么hop_size就是200（16000*12.5/1000=200）啦，所以上采样倍数就是200倍啦. 一、采样率（采样频率）：每秒内进行采样的次数 每秒内进行采样的次数。符号是 fS，单位是 Hz。采样率

基于递归最小二乘RLS算法的语音去噪方法及其Matlab实现 语音信号在传输中易受到噪声的干扰，为了提高语音信号的质量，需要对其进行去噪处理。本文介绍了一种基于递归最小二乘RLS算法的语音去噪方法，并给出了Matlab实现的源代码。 递归最小二乘RLS算法原理 递归最小二乘RLS算法是一种经典的自适应滤波算法，可以在不知道干扰信号的情况下，仅利用输入信号和参考信号的相关性，对信号进行去噪处理。其原理是通过不断的迭代计算预测误差权值系数，从而得到最优的滤波器系数。 基于递归最

WhisperX 是一个优秀的开源Python语音识别库。 下面记录Windows10系统下部署Whisper 1、在操作系统中安装 Python环境 2、安装 CUDA环境 3、安装Annaconda或Minconda环境 4、下载安装

缘起 上一篇【1】我们学习了SAM的基本概念. 通过转移函数知道了SAM的工作原理.现在来进一步做题.  hihocoder  #1445 : 后缀自动机二·重复旋律5 , 注意, 为保证循序渐进, 墙裂推荐先学习【1】再来看本文. 会发现本文是那么的自然. 分析 本题其实就是告诉你一个字符串S,  然后问你S的所有不同子串的个数.  而根据【1】的学习, 我们知道答案就是

文章目录 前言TLS指纹

照片链接：6种花卉 每种200+张

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目8- BERT模型的搭建，训练BERT实现实体抽取识别的任务。BERT模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它可以通过训练来理解单词之间的上下文关系，从而为下游任务提供高质量的语言表示。它的结构是由多个Transformer编码器组成的，而Transformer编码器是由多个自注意力机制组成的。在训练中，模型通过预测遮盖的单词和判断两个句子之间的关系来提高语言表示的准确性。在实体识别任务中，BERT模型可以作为特征提取器使用，将每个单词的上下文相关的向量表示输入到分类器中完成实体识别。 一、BERT模型的框

贝叶斯 贝叶斯决策几个概率

谁能帮我看看  这段代码  我qq526874591   谢了 %csig混合前 %noise噪声 %nsig混合后 clear all; Fs=20000; csig=wavread('nsh.wav'); %sound(csig); csig=csig(1:Fs); noise=wavread('m109.wav');%read noise signal %sound(noise); nsig=saddn(csig,n

《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》：第9章 共振峰的估算方法 前言1. 数据与函数路径设置

作者 | Amit Dua 译者 | 王强

模块、组件 概念组件化编程

React 入门实例教程   现在最热门的前端框架，毫无疑问是 

React 事件 不同于原生的DOM事件案例

将展示八个最好的 React UI 组件库和框架，如下表所示：（星标加关注，开车不迷路） 「React Bootstrap：」一个与 Bootstrap 框架集成的实用的 React UI 库。「Grommet：」如果您想在设计中实现可访问性，这个 React UI 组件库非常有用。

一、基础入门 > x<-c(1,2,4)   > q<-c(x,x,8) #x为向量（1,2,4），q为向量（1,2,4,1,2,4,8） 这里的<-相当于Java里面的

API Session作用：应用于已存在的会话（Sessions） 目录浏览： API Sess

输入数据类型 向量：sum,mean,sd,rang,median,sort,order矩阵或数据框：cbind,rbind数字矩阵：heatmap 函数的选项参数 1. 输入控制部分 file：接一个文件 data：一般指要输入

维基百科R语言定义： R is a programming language and software environment for statistical computing and graphics supported by the R Foundation for Statistical Computing. The R language is widely used among statisticians and data miners for developing statistical software and data an

plot(X1,X2)     绘制X1 X2的散点图 hist（X1）  绘制X1的频率直方图 read.csv("文件路径/文件名.csv",head=TRUE) head=TRUE 表示的文件中的第一行为文件的头，否则文件中的第一行作为数据处理 lm.sol<-lm(Y~X,data=rt)   对数据rt中的Y与X做线性回归，其结果放置在变量lm.sol中 summary(lm.sol)   显示变量中的详细内容 5%/%3 为1  表示整除除法    5%%3为2      %% 表示求余数

R 还提供了相关工具来计算累计概率分布函数P(X •x)，概率密度函数和分位数函数(给定q，符合P(X • x) > q 的最小x就是对应的分位数)，和基于概率分布的计算机模拟。 概率分布R 对应的名字 附加参数 β分布 beta shape1, shape2, ncp 二项式分布 binom size

命令： 查看版本：licensed（） 退出R：quit（） 安装包：install.packages("BayesLogit")-----(贝叶斯) install.packages("mir"): package ‘mir’ is not available (for R version 3.2.4 Revised) 查看工作空间：getwd（） 设置工作空间：set(“D://R”) 查看当前工作空间的对象：ls（） 删除当前工作空间的对象：rm（） 保存当前的工作

文章目录 矩阵一、矩阵的创建

在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample： > x=1:10 > sample(x=x)  [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10，第二行代码表示对x向量进行随机抽样。结果输出为每次抽样抽得的结果，

R语言更新版本   install.packages("installr")   library(installr)   updateR() 清除所有对象   rm(list=ls()) 读取数据：   mydata<-read.table("clipboard",header = TRUE,sep="") 编码缺失值   mydata$Phthalimide[mydata$Phthalimide==0.01012500]<-NA 选入观测子集   data&l

ASR（Automatic Speech Recognition）自动语音识别技术是一种将人的语音转换为文本的技术。 一、freeswitch如何使用asr freeswitch提供两个app功能detect_speech和play_and_detect_speech给用户调用，detect_speech是异步的，play_and_detect_speech是同步的。 1、detect_speech 1.1语法：detect_speech <mod_name&g

至于怎么安装就不说了，网上一搜一大堆，一般建议源码安装，源码安装模块都比较全，加模块也比较方便。下面简单的说一下各个模块 在使用ivr的时候，一般都是lua实现ivr。虽然fs提供了menu的配置，但是感觉不太灵活。要使用lua的ivr首先得 写一个lua的脚本。 --打印日志 session:consoleLog("info","--------------进入欢迎的语音菜单"); --要执行answer才能给对方播放语音菜单 session:answer(); --设置这一行才会在lua执行完毕之后不

问题：现在移动开发各种必须，而移动开发纠结在于怎样快速高效的开发出来。 做web开发有些年头了，成熟的前端套件（easyui，extjs，jqueryui）很是方便，可以开发出来规范一直的产品，各种组件也是很完整的，不用单独找日期控件或者验证控件等等。 毕竟不是做美工的，要知道做出来一直的产品是很重要的。现在后端技术无可厚非的成熟了，所有的开发都集中到了全端UI上面。 移动端有几个参考呢？ 1、jquery mobile

构建你的下一个 React.js APP，有这些优秀的 UI 框架就够了。 1、Material-UI 一套实现 Google Material Design 的 React 组件 同时，它也是 React 的第一批 UI 工具套件之一。Material-UI 包含你需要的所有组件(甚至更多)。 Material-UI 预定义的调色板和 <MuiThemeProvider> 可配置性极高，允许为 APP 自定义颜色

React.js是什么 它是facebook开源的一个前端UI框架。专注于view的库，可以和其他的框架或者库一起使用。view是什么？MVC中的V。 前端系统架构模式-MVC 以下对MVC的了解都是基于这篇文章。全栈增长工程师指南

一、三大件 A通道里的三大件：数据清洗、数据分析、数据可视化 接下来要做的，则是实践标题中的内容：用几分钟了解R入门知识。 二、首先，你得保证你的电脑里已经安装了R 还没装的点这里去下载！！！！ 还有，R studio也必须安装。 三、R入门知识到底有哪些东西？ 我总结成以下四个标题： 命令行，数据对象，函数(function)，par 先记住这四个名字，本篇文章所有东西将围绕

支持数据库动态管理sip账户 安装数据库驱动: yum install -y unixODBC-devel mysql-connector-odbc 配置数据库连接 vi /etc/odbc.ini 配置数据库连接如下,注意红色配置,如果安装的是驱动5.x版本就是5a [call_center] Description=MySQL realtime database Driver=/usr/lib64/libmyodbc8a.so SERVE

本文主要记录如何在freeswitch的lua脚本中实现操作redis的环境搭建。 安装lua5.1 freeswitch V1.6默认集成的是lua5.1的版本，如果改用lua5.2的版本使用的时候会报如下的错误，具体原因不知道是什么： 2019-07-26 17:49:32.857665 [INFO

在FreeSWITCH中控制IVR流程或者处理IVR中的一些逻辑事务时，lua扮演着一个重要角色，有时我们需要向脚本中传递一些参数，并且lua脚本也支持该功能。但是在FS中使用lua向脚本传递参数的时候，有一点需要注意：lua脚本中的接收参数的表名是argv，而不是普通lua脚本中的arg。 我在调用脚本的时候，需要向脚本中传递一个音频的文件名，(下面是脚本中的部分内容) local fileName = arg[1]; --获取文件名 --freeswitch.consoleLog("IN

在linux下安装lua curl -R -O http://www.lua.org/ftp/lua-5.3.0.tar.gz tar zxf lua-5.3.0.tar.gz cd lua-5.3.0 make linux test make install cjson编译 Lua CJSON 是 Lua 语言提供高性能的 JSON 解析器和编码器，其性能比纯 Lua 库要高 10 到 20 倍。Lua CJSON

通过学习回顾freeswitch源码，来完善我们对音频处理，对话的理解 我们之前有说过，我们通过fs的media bug形式进行录音的监听，对话监听，做实时语音处理。当然除了使用mediabug还可以使用unimcrp形式进行对接。 这句话不够准确，理论上unimrcp也是使用了media bug进行音频流监听。 我们简单分析一下，unimrcp源码，我们发现 recog_load 方法里面 asr_interface->asr_feed = recog_asr_feed; 初始化了asr_fe

在FreeSWITCH中，Lua模块是默认加载的。在所有嵌入式脚本语言中，它是最值得推荐的语言。首先它非常轻 量级，mod_lua.so经过减肥（Strip）后只有272KB；另外，它的语法相对的简单。有人做过对比，在嵌入式的脚 本语言里，如果Python得2分，Perl得4分，JavaScript得5，则Lua语言可得10分 [2]，由此可见一斑。 另外，Lua模块的文档也是最全的。笔者在使用其他语言（如JavaScript）甚至写Event Socket程序时也经常 参考Lua模块的文档。 注意 FreeSWITCH完全内

引言 最近在搞基于GitLab的自动化部署的相关实践，经过几天的摸索，终于有些门道了。相比于Github的Actions，GitLab的CI/CD功能感觉更加灵活一些，同时也更加强大，这也就意味着门槛变高了。之前搞过基于Github Actions的自动化部署发版到pypi，相比于GitLab CI，Github的Actions的确省去很多麻烦的事情，大大减少人为出错的概率。关于Github Actions的用法可以去参考之前写过的博客：

CI篇：安装与配置 CI/CD简介 CI全称为Continuous Integration，意为持续集成，是在源代码变更后自动检测、拉取、构建和进行自动化测试的过程，属于开发人员的自动化流程。该解决方案可以解决在一次开发中有太多应用分支，从而导致相互冲突的问题。其基本思路是，自动化监测代码仓库的变化并拉取最新代码、编译构建和自动化测试。CI的触发方式可分为以下三种：