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原创 RNNoise续

RNNoise 最后要导出模型

2021-03-05 00:49:15 178 1

原创 pytorch torchvision.transforms.Normalize()源码

代码get_mean_std.py:# coding:utf-8import osimport numpy as npfrom torchvision.datasets import ImageFolderimport torchvision.transforms as transformsfrom dataloader import Dataloaderfrom options import optionsimport pickle""" 在训练前先运行该函数获得数据的均值和标准

2020-06-23 17:57:15 1179 1

原创 韩老师计算机网络-5传输层

一 传输层概述二 传输层和应用层之间的关系端口复用。网络层用协议号NSAP去区分上一层,传输层用端口号区分上一层2.1 端口登记端口:开发程序的人注册端口,不让其他人用端口号:0-65535http—TCP+80端口https–TCP+443端口ftp–TCP+21端口SMTP–TCP+25端口POP3–TCP+110端口RDP–TCP+3389端口SQL–TCP+1433端口DNS–UDP+53端口 OR TCP+53端口共享文件夹–TCP+445端口应用层

2020-06-07 20:50:50 521

原创 韩老师计算机网络-4网络层笔记

差错报告报文共有5种:终点不可达、源点抑制、时间超过、参数问题、改变路由(重定向),如下图​终点不可达:源点抑制:时间超过:参数问题:改变路由(重定向):注意,以下情况不应发送ICMP差错报告报文:ICMP询问报文常用的ICMP询问报文有以下两种:回送请求和回答- ICMP回送请求报文是由主机或路由器向一个特定的目的主机发出的询问- 收到此报文的主机必须给源主机或路由器回送回答报文- 这种询问报文用来测试目的站是否可达及了解其有关状态时间戳请求和回答...

2020-05-10 19:25:21 1591 1

原创 韩立刚老师计算机网络-3数据链路层

3. 数据链路层3.1 数据链路层的基本概念帧:数据链路层传输的数据单元是帧。帧就是在网络层传下来的信息上加上帧头和帧尾,物理层地址(MAC地址)、校验值帧就好比一列火车,有车头、车尾-->定界:帧头帧尾。当火车进站时要检查这列火车车厢是不是全到齐了-->校验,如果到齐了就让他进站,否则就抛弃。3.2 数据链路层的三个基本问题 封装成帧 透明传...

2020-05-03 23:03:08 426

原创 韩立刚老师计算机网络-2物理层

第二章 物理层目录第二章 物理层2.1物理层的基本概念2.2数据通信的基础知识2.2.1相关术语2.2.2通信方式2.2.3调制方法2.2.4常用编码2.2.5信道的极限容量:奈氏准则和香农公式2.3物理层下面的传输媒体2.3.1导向传输媒体2.3.2非导向传输媒体2.3.3集线器2.4信道复用技术2.4.1频分复用2.4.3波分复用...

2020-04-30 21:54:43 336

原创 详解Spring中Bean的生命周期

实例化Bean:容器通过获取BeanDefinition对象中的信息进行实例化。并且这一步仅仅是简单的实例化,并未进行依赖注入。实例化对象被包装在BeanWrapper对象中,BeanWrapper提供了设置对象属性的接口,从而避免了使用反射机制设置属性 设置对象属性(依赖注入):实例化后的对象被封装在BeanWrapper对象中,并且此时对象仍然是一个原生的状态,并没有进行依赖注入。紧接着...

2020-04-04 16:18:07 153

原创 由于工程中数据集过大导致pycharm启动时间长的解决办法

由于常将数据集放入工程中,而深度学习需要的数据集往往很大,从而导致pycharm在启动工程时对数据集也进行了indexing,这使得项目启动变得非常慢,无法运行项目中的程序。解决办法:将数据集所在文件夹设置为excluded。右键点击数据集所在文件夹→make directory as →Excluded。...

2019-07-31 19:00:15 2013 1

原创 arxiv文献查看

最近一周的文献https://arxiv.org/list/cs.SD/recent某一个月的文献https://arxiv.org/list/cs.SD/1906(以2019年6月为例)某一年的文献https://arxiv.org/list/cs.SD/19(以2019年为例)其中,cs是指计算机科学(computer science),SD是指计算机科学下的语音(sou...

2019-06-29 16:46:25 4533

转载 caffe-源码学习——只看一篇就够了

caffe-源码学习——只看一篇就够了网络模型说caffe代码难懂,其实关键点在于caffe中有很多基础的数学运算代码,如果能够对掌握这些数学运算,剩下的就是推公式了。激活函数sigmoid看softmax函数之前先看一下简单的sigmoid, 这个sigmoid layer的cpp实现是非常简洁的。 sigmoid的cpp文件里主要给了三个函数的实现,分别是sigmoid函数...

2019-06-01 21:08:12 450

转载 学术论文的word排版

转载自知乎,作者:阿建链接:https://www.zhihu.com/question/28122209/answer/73118608来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。【8个问题版】本科生研究生学位论文一般还是使用Word来撰写的。学位论文存在以下特点:章节多、页码多、图表多、文献多、编号多因此如果不掌握一些Word特技,那么dirty...

2019-04-02 16:51:21 1561

原创 CTex+TexStudio安装

1.环境:windows7;CTex:2.9.2.164_Full,TexStudio2.CTex安装网址:【清华镜像】https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ctex/legacy/2.9/【中科大镜像】http://mirrors.ustc.edu.cn/ctex/legacy/2.9/选择CTex_2.9.2.164_Full.exe...

2019-04-02 14:22:17 8001 1

原创 LeetCode2 addTwoNumbers

题目描述给出两个非空链表用来表示两个非负整数。其中他们各自的位数按照逆序的方式存储,并且每个节点只存储一位数字。如果将两个数加起来,则返回一个新的链表来表示它的和。Example:Eg1:(2 -> 4 ->3) + (5 -> 6 -> 4)(7 -> 0 -> 8)342 + 465 = 807Eg2:(1 -> 8) + (0)...

2018-12-21 15:36:02 134

原创 python绘制语谱图(详细注释)

用python 绘制语谱图1.步骤:1)导入相关模块2)读入音频并获取音频参数 3)将音频转化为可处理形式(注意读入的是字符串格式,需要转换成int或short型)代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport wave#读入音频。path = "E:\SpeechWare...

2018-12-07 14:37:37 27153 22

原创 Matlab Notebook的配置

电脑配置:Win10_64bit,matlab2014a,office2016下word目的:使用matlab notebook操作步骤:1.打开matlab,在命令行中输入:notebook -setup等待notebook安装成功的提示。在命令行内输入notebook即可打开notebook也可以通过word打开notebook,方法如下:1. 文件 -&...

2018-12-05 12:16:22 2606

原创 GraphViz's executables not found

在绘制决策树时报错:GraphViz's executables not found已经安装GraphViz,已经pip install pydotplus,win10,jupyter notebook解决方案:将GraphViz下的bin目录添加到环境变量,并且重启IDE...

2018-12-04 21:09:52 885

转载 各领域公开数据集下载

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563 金融美国劳工部统计局官方发布数据房地产公司 Zillow 公开美国房地产历史数据沪深股票除权除息、配股增发全量数据,截止 2016.12.31上证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、后复权价,1260支股票深证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、...

2018-11-30 13:31:12 1158 1

转载 Python: sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别

转自:https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/72517053敲《Python机器学习及实践》上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下:涉及到这两个函数的代码如下:# 从sklearn.preprocessing导入...

2018-11-29 15:57:01 267

原创 Anaconda (conda 4.5.11,python3.7版本)安装tensorflow经验

Anaconda (conda 4.5.11,python3.7版本)安装tensorflow经验目录一 问题描述二 解决方法三 在Anaconda Prompt上运行tensorflow确定成功四 jupyter notebook的相关配置 一 问题描述目前(2018年11月)tensorflow是只支持到python3.5的,而anaconda最新版本已经到pyth...

2018-11-24 17:25:16 24671 10

原创 hmmlearn安装(pyhcarm+Anaconda+python3.7+hmmlearn0.2.1+win10)

要求:- Python >= 2.6 - NumPy (tested to work with >=1.9.3) - SciPy (tested to work with >=0.16.0) - scikit-learn >= 0.161.在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中下载对应版本的hmmlearn包...

2018-11-13 15:58:12 4326

原创 Jupyter Notebook如何修改默认路径

Jupyter Notebook如何修改默认路径目录jupyter notebook如何修改默认路径一 网上教程方法(我没成功)二. 解决方法(成功)系统:windows10安装:Anaconda 时附带的jupyter notebook环境:已将anaconda目录下的Scripts加入PATH路径中一 网上教程方法(我没成功)按很多网上教程(网上的那三种...

2018-10-24 22:32:27 238

原创 JAVA eclipse 提示:polling news feeds has encountered a problem 解决方案

错误信息如图解决方案:window -> preferences -> general -> news -> Enable automatic news polling取消勾选 Enable automatic news polling项操作步骤如下图所示: ...

2018-10-18 16:01:53 14667 4

转载 语音识别相关会议期刊、研究机构、工具包、主页博客

目录一.会议1.1国际最顶尖会议1.2其他二. 期刊2.1国内2.2国外:三.国际语音识别技术研究机构四.国际语音识别技术评测五. 语音识别技术工具包六.主页和博客转载自https://blog.csdn.net/tbl1234567/article/details/70173330          https://blog.csdn.net/xi...

2018-10-13 19:27:38 4843 1

原创 java错误: 编码 GBK 的不可映射字符 (0x9C)

java错误: 编码 GBK 的不可映射字符 (0x9C)目录java错误: 编码 GBK 的不可映射字符 (0x9C)错误情况示例:解决办法:错误情况示例:E:\myJavaCode>javac Welcome.javaWelcome.java:3: 错误: 编码 GBK 的不可映射字符 (0x9C) System.out.pri...

2018-10-03 16:26:07 8470 4

Effective C++中文版(第三版)

Effective C++中文版(第三版)3 C++进阶经典著作 .....

2019-07-18

宽带阵列信号波达方向估计理论与方法 高清 电子书 pdf 下载 [赵拥军著][国防工业出版社][2013.08][267页]sample.pdf

高清 电子书 [赵拥军著] [国防工业出版社] [2013.08] [267页]

2019-05-28

图像处理及模式识别

图像处理及模式识别

2019-04-15

Python高级编程

Python高级编程 作者: 夏海轮 [ 中文 pdf ] 《Python高级编程》首先介绍如何配置最优的开发环境,然后以Python敏捷开发方法为线索,告诉你如何将经过验证的面向对象原则应用到自己的设计中。《Python高级编程》是关于Python最佳实践以及适用于Python应用程序的敏捷开发方法的权威说明,用实例展示了设计、编码和交付Python软件的实践过程。 你将从《Python高级编程》中学到以下技能:配置高效的开发环境;自定义Python提示符和用于部署的setlJptools;编写高效语法iterator、generator和decorator;根据设计设置参数,遵循设计API的最佳实践;构建、发布和交付应用程序;编写基于多个egg的应用程序;使用zc.buildout交付、部署应用程序;构建并发布软件包,安排开发周期;使用版本管理系统和持续集成策略管理代码;实践测试驱动开发;对代码进行监测与优化。提高软件运行速度;在应用程序中使用设计模式。

2019-04-09

使用Python进行自然语言处理

Python自然语言处理(影印版) 作者: 洛普(Edward Loper) [ 英文 pdf ] 东南大学出版社出版。

2019-04-09

《代码大全(第2版)》

《代码大全(第2版)》 史蒂夫•迈克康奈尔 (Steve McConnell) 《代码大全(第2版)》中所论述的技术不仅填补了初级与高级编程实践之间的空白,而且也为程序员们提供了一个有关软件开发技术的信息来源。《代码大全(第2版)》对经验丰富的程序员、技术带头人、自学的程序员及没有太多编程经验的学生都是大有裨益的。可以说,只要您具有一定的编程基础,想成为一名优秀的程序员,阅读《代码大全(第2版)》都不会让您失望。

2019-04-09

Learn_Keras_for_Deep_Neural_Network(英文版)

学习深度神经网络的Keras:利用Python进行现代深度学习的快速方法 Jojo John Moolayil

2019-04-09

Noise92噪声数据库

Noise92噪声数据库

2019-04-04

神经网络CPU、显存分析

神经网络参数、计算量分析 神经网络CPU、显存分析 神经网络CPU、显存分析 神经网络CPU、显存分析 神经网络CPU、显存分析

2019-04-04

Multichannel Sound Event Detection

Multichannel Sound Event Detection Using 3D Convolutional Neural Networks for Learning Inter-channel Features 深度学习在声学事件(单声源/双声源/三声源)检测领域的优秀论文

2019-02-24

voicebox matlab语音信号处理工具箱

voicebox语音信号处理工具箱 工具箱内容 音频文件输入/输出 读写WAV和其他语音文件格式 频率标度 在Hz,Mel,Erb和MIDI频率刻度之间转换 傅立叶/ DCT / Hartley变换 各种相关的变换 随机数和概率分布 生成随机向量和噪声信号 矢量距离 计算矢量列表之间的距离 言语分析 有源电平估计,频谱图 LPC语音分析 线性预测编码例程 语音合成 文本到语音合成和声门波形模型 语音增强 光谱噪声减法 语音编码 PCM编码,矢量量化 语音识别 用于识别的前端处理 信号处理 其他信号处理功能 信息论 熵计算和符号代码的例程 计算机视觉 3D旋转的例程 打印和显示功能 用于打印和图形的实用程序 语音箱参数和系统接口 获取或设置VOICEBOX和WINDOWS系统参数 效用函数 其他实用功能 音频文件输入/输出

2018-12-29

Noise-92噪声数据库,matlab

噪音数据 包含由英国荷兰Perception-TNO研究所的语音研究单位(SRU)在项目编号2589-SAM(1990年2月)下在现场测量的不同噪声数据。 下面列出的所有文件参数均为: 持续时间,235秒 采样率,19.98KHz 模数转换器(A/D),16位 抗混叠滤波器,有 预加重,无 * 白噪声(White Noise)-White.mat * 粉红噪声(Pink Noise)-Pink.mat * 食堂嘈杂人声(Speech Babble)-Babble.mat * 工厂车间噪音1(Factory Floor Noise 1)-Factory1.mat * 工厂车间噪声2(Factory Floor Noise 2)-Factory2.mat * 驾驶舱噪音1(Cockpit Noise 1)-Buccaneer1.mat * 驾驶舱噪音2(Cockpit Noise 2)-Buccaneer2.mat * 驾驶舱噪音3(Cockpit Noise 3)-f16.mat * 高频信道噪声(HF Channel Noise)-hfchannel.mat

2018-12-27

Python编程

Python编程:从入门到实践.pdf Python书籍.

2018-12-26

肯塔基大学分布式音频阵列工具箱matlab源码

肯塔基大学分布式音频阵列工具箱matlab源码 麦克风阵列是空间分布的麦克风系统,其在感兴趣的区域上相干地收集声学数据。主要应用包括: 声源位置 检测并定位声源,例如说话的人,机器嗡嗡声和来自风障的湍流点。 信噪比增强 通过所有通道上的延迟和求和将所有麦克风聚焦在房间中的特定兴趣点上,从而在感兴趣点处产生相长干涉,并在其他空间产生破坏性(或至少很少建设性)的干扰。位置。 在过去的半个世纪中,已经为阵列处理开发了许多有趣的工作和想法。此工具箱(仍在开发中)是Matlab函数的集合,可用于模拟和处理音频阵列系统收集的数据。这些课程是在肯塔基大学的音频系统实验室开发的。工具箱中程序的贡献者包括: Phil Townsend,ArulKumaran Muthukumarasamy,Satoru Tagawa和Jens Hannemann。 在阵列系统中,相对于麦克风和源的空间几何形状处理信号。因此,除了音频源和接收器的典型时间和频率特征之外,还必须知道位置和空间路径并将其合并到处理中。此工具箱中的Matlab函数具有提供位置信息的矢量和矩阵的标准约定。围绕这些约定开发的函数允许有效地重用,兼容和修改工具箱函数。 以下矩阵和向量约定适用于所有适用的工具箱函数: 与阵列相关联的信号的集合(例如,来自麦克风的数据)以列方式存储在矩阵中,并且行索引对应于随时间采集的样本。较大的行索引对应于更近的时间样本(行索引1是记录的第一个和最旧的样本)。 数组元素(麦克风),源和其他元素在空间中的位置用列向量表示或在矩阵中用列表示,其中每列对应于空间中的对象位置,行对应于x,y和z坐标的位置。如果仅给出2个维度(2行),则算法将在平面(2D)中工作。如果给出一个维度,则算法将沿着一条线工作,这可能适用于诸如端射阵列的校准程序或声音测量速度的应用。 视场(FOV)定义分析或成像的空间限制。FOV限于矩形/立方体尺寸,并且是表示相对角点的坐标的2列矩阵。阵列元素和FOV的坐标必须相对于相同的空间参照系。 上述约定简化了工具箱功能的编程和使用,几乎没有限制。请注意,对数组元素的数量或数组元素的几何形状没有限制。

2018-12-26

空空如也

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