終端亂碼和無法輸入中文這個問題很煩人贸人,對語言設(shè)置不是很明白簡直就是無頭蒼蠅构舟。度娘之县爬,然后終于找到了解決方案寂纪。 方案一藏澳、修改中文支持 1兄朋、首先徐块,安裝中文支持包language-...
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一直沒有搞明白 hmm-gmm 之間是通過什么聯(lián)系起來的颈嚼,花了些時間查代碼毛秘,看到最直觀聯(lián)系的就是 gmm-init-mono 工具。 通過上述看到阻课,主要的配置都是 在 top...
閱讀本文的前置條件: 掌握基本的 Markdown 語法 用過 Typora叫挟,或者至少知道 Typora 是干嘛用的 如何在 Typora 中插入圖片 在 Typora 中插...
這節(jié)介紹一下如何修改生成適合自己場景的語言模型抹恳。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
前言 Keras中,直接利用API可以快速的實(shí)現(xiàn)一些功能簡單的自定義損失函數(shù): 然而任何的簡單都是有代價的晰骑,通過這個內(nèi)置方法定義的損失函數(shù)有且只能有y_true和y_pred...
總結(jié): 近期的工作一直圍繞《AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data》和《SpecAugment: A S...
工作總結(jié) 這半個月主要圍繞組會要講的內(nèi)容進(jìn)行展開适秩。組會的整體框架: DCASE2019的任務(wù)介紹 McDonnell的技術(shù)報告 mixup的方法 谷歌大腦AutoAugmen...
總結(jié): 數(shù)據(jù)集:聲學(xué)場景分類任務(wù),使用DCASE2019_task_1b的數(shù)據(jù)集硕舆,共10000個訓(xùn)練集和5000個驗證集秽荞,做好了數(shù)據(jù)的處理工作。 特征提雀Ч佟:特征提取采用pyt...
殘差 殘差在數(shù)理統(tǒng)計中是指實(shí)際觀察值與估計值(擬合值)之間的差扬跋。在集成學(xué)習(xí)中可以通過基模型擬合殘差,使得集成的模型變得更精確凌节;在深度學(xué)習(xí)中也有人利用layer去擬合殘差將深度...
Transformer模型是在Attention Is All You Need中提出的模型钦听。講解Transformer模型最好的博客當(dāng)然是這篇The Illustrated...
一朴上、MFCC 幾乎照搬語音特征參數(shù)MFCC提取過程詳解參考CSDN語音信號處理之(四)梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC) 1.定義MFCCs(Mel Frequency Cepst...
SVM! 參考資料支持向量機(jī)通俗導(dǎo)論(理解SVM的三層境界)參考資料支持向量機(jī)(SVM)從入門到放棄再到掌握 支持向量機(jī)(Support Vector Machine)是Co...
BatchNormalization介紹 參考知乎深度學(xué)習(xí)中 Batch Normalization為什么效果好卒煞?參考CSDN對Batch_Normalization的理解 ...
在耪Ч梗客網(wǎng)上的好資源真的很多,根據(jù)趴傅悖客網(wǎng)算法面試寶典寫份總結(jié)哥遮,希望在面試過程中能好好表現(xiàn)。 1. 微積分 SGD,Momentum,Adagard,Adam原理 SGD為隨機(jī)梯...
訊飛一個麥克風(fēng)陣列簡介 語音信號的采集: 語音信號計算機(jī)中是采用PCM編碼按時間序列保存的一連串?dāng)?shù)據(jù)占键。計算機(jī)中最原始語音文件是wav昔善,可以通過各種錄音軟件錄制,錄制是包括三個...
最近在學(xué)習(xí)CTC畔乙,這位作者的文章寫的非常好君仆,對我入門CTC非常有幫助,抱著向前輩學(xué)習(xí)的態(tài)度來寫一篇學(xué)習(xí)筆記牲距,這里附上原文鏈接:CTC Algorithm Explained ...
1.find和cp結(jié)合 想要復(fù)制當(dāng)前文件夾下符合條件的文件到另一個文件夾中返咱,例如將本文件夾中所有.txt文件復(fù)制走,可以用如下命令: 2.批量重命名 來源:誰不小心的CSDN...
標(biāo)簽:ASR牍鞠, Python咖摹, Keras, CTC 最近在自己動手搭建一個中文語音識別系統(tǒng)难述,因為也是入門階段萤晴,所以比較吃力腹鹉,直到在GitHub上找到了一個已經(jīng)在做的開源工程...