阑珊珊珊-CSDN博客

原创【Ubuntu命令】Terminal commands

Ubuntu commandshtopnvidia-smigit clonetarrebootsudo apt-get install/remove XXsudo apt-get update/upgradesudo apt-get install python3-pip/ python3-dev/ python-virtualenvvirtualenv -p python3.X ~/venv_folder/venv_namesource ~/venv_folder/venv_name/bin/activa

2020-05-29 10:34:03 1972 1

原创 PDF转PPT的一些技巧——批量去水印/批量改字体/转PPT需要密码

3、传统从pdf中去除水印方法不通用，未找到有效去除课件pdf方法。已经有效去除几乎全部水印。在ppt中【Ctrl+H】：如将水印“中国大学MOOC”替换为空，如下图所示。

2024-03-06 14:44:52 681

原创【pm4py】process mining 读取log生成model/net/tree

此时可查看log，可看出log包含25个eventlog（即ProM中的cases），第一个eventlog包含92个traces（即Prom中第一个case包含92个event），第2个eventlog包含62个traces；这25个eventlog包含的traces数目最大为92，最小为34。其中第一个eventlog的第一个trace（即ProM中第一个case的第一个event），concept:name为Start，lifecycle:transition为start……【pm4py 官网】...

2022-08-27 11:42:16 1192 2

原创【viewbpmn / SpiffWorkflow / TimeAwareBPMN-js】Quick Start

viewflow quick start；Spiffworkflow Quick start，TimeAwareBPMN-js

2022-08-21 16:18:26 825

原创【MHA】之 Attention Mask (with back & forward trace) / Causal Mask (with back trace)

文章目录1. Attention Mask or Causal Mask2. Causal Mask (with n_backtrce)3. Attention Mask with backstrace and forwardtrace4. Customized Mask在multihead attention 中可添加attention mask,对输入进行范围限定,如因果mask (causal mask):即可限定只看当前点前面的数据,不可看该点之后的数据.从矩阵上看,causal mask类似

2021-11-20 13:55:14 3965

原创【音频处理】之Python的webrtcvad

文章目录ref代码及使用示例基于webrtc的vad做语音截取ref代码及使用示例创建虚拟环境,并安装webrtcvad代码:#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2021/10/26 上午9:57# @Author : me# @File : test_webrtcvad.py# @Version : # @Software: PyCharm# @Description : 'This is ...'i

2021-11-06 12:07:48 1665

原创【Python】管道 pipes

文章目录参考管道简介使用示例tr 转换sox 截取文件参考pipes — 终端管道接口：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pipes.html用Python管道SoX-替代子流程？：http://www.cocoachina.com/cms/wap.php?action=article&id=107492管道简介pipes 定义了一个类用来抽象 pipeline 的概念 — 将数据从一个文件转到另一文件的转换器序列。由于模块使用了 /bin/

2021-11-02 15:40:57 535

原创【语音降噪】Denoiser（Pytorch）

文章目录ReferenceGit CloneInstallationDenoisingTrainL1 -> SiSNRReference【Denoiser Github主页】https://github.com/facebookresearch/denoiser#4-denoising【Denoiser论文】Real Time Speech Enhancement in the Waveform Domain: https://arxiv.org/pdf/2006.12847.pdfGit C

2021-07-10 13:48:31 1861 1

原创【损失函数】Keras Loss Function

文章目录ReferanceSNR (Signal-to-Noise Ratio)Si-SNR (Scale invariant Signal-to-Noise Ratio)PIT (Permutation Invariant Training)uPIT (utterance-level PIT)uPIT-SiSNR损失函数，也是模型训练中非常重要的一块。常见损失函数：语音分离： uPIT-SiSNR语音增强：l1, mseReferance关于uPIT Si-SNR https://blo

2021-07-01 11:26:07 3691 3

原创【python读写wav文件】torchaudio/tf.audio读写/重采样wav文件、调整dBFS、以SNR混合音频

文章目录ref1. 读取wav文件 (-->pcm)torchaudiotensorflow.audio2. 保存pcm数据为wav文件torchaudiotensorflow.audio3. 重采样torchaudiotensorflow.audio4. 调整语音dBFS5. 以一定SNR混合语音6. pcm切分7. pcm-->mfcc在此，总结tensorflow和pytorch中读取wav文件（生成pcm数据），以及重采样、调整dBFS、以SNR混合音频等常见wav语音文件处理程序。

2021-06-05 14:58:24 1479

原创【语音降噪】Conformer 模型结构（TensorFlow2）

import mathimport collectionsimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras.layers import LayerNormalization, SeparableConv1D, ReLU, Dense, Dropout, BatchNormalization, \ Lambda, Add, Conv1D, Masking, Layer, Inputfrom

2021-05-29 18:37:45 1422

原创【语音分离】SpeechBrain 之 SepFormer (TensorFlow 2.4.0)

文章目录Debug with pytorch基于TF2的SepFormertf.data.datasetloss (SI-SNR)Debug with pytorch在重写sepformer之前，可对原pytorch版本的模型进行debug，查看其所有的模型层及参数等。主要基于train.py进行debug，方式有：在speechbrain.lobes.dual_path.py的相关模块，如SepformerWrapper中的Encoder，SBTransformerBlock，Dual_Path_

2021-05-29 18:29:20 790

原创【Vmware】对Ubuntu扩展磁盘容量

文章目录参考Step 1：虚拟机扩展内存Step 2： Gparted分配安装Gparted打开Gparted删除/dev/sda5和/dev/sda2调整/dev/sda1 大小参考【VMware下对Ubuntu进行扩充磁盘大小】：https://www.cnblogs.com/yongdaimi/p/9050155.htmlStep 1：虚拟机扩展内存关闭ubuntu系统Step 2： Gparted分配安装Gpartedsudo apt-get install gparted

2021-05-25 14:00:27 170

原创【Matlab】根据excel画折线图和柱状图

文章目录准备excel数据从excel不同sheet载入数据（xlsread）折线图（plot）柱状图（bar）横纵坐标：坐标轴名称、取值范围、间隔、倾斜显示横坐标坐标轴名称（xlabel）坐标轴示数范围（xlim）坐标轴示数间隔（set(gca, ‘Xtick’, [min:interval:max])）坐标轴其他示数（set(gca, 'Xticklabel', {...})）坐标轴示数方向- 如倾斜45度（set(gca,'XTickLabelRotation',rotation_angle)）纵坐

2021-05-23 12:09:15 4159 1

原创【卷积】分类：因果、depthwise、pointwise、空洞、转置卷积等

文章目录Conv1D因果卷积空洞卷积因果空洞卷积SeparableConv1DConv2D单通道与多通道卷积单卷积核与多卷积核卷积DepthwiseConv2DPointwise ConvolutionSeparableConv2D空洞卷积Conv2DTranspose常见的卷积有：因果、depthwise、pointwise、空洞、转置卷积等，如何区分它们呢？首先卷积可以分为一维卷积和二维卷积Conv1DConv2D还可包括Conv1DTranspose, Conv2DTranspo

2021-03-26 17:46:37 803

原创【卷积】Conv与Depthwise Seperable Conv

参考卷积计算方式：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286Depthwise卷积与Pointwise卷积：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80041030卷积ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286单通道单卷积核单通道多卷积核多通道单卷积核多通道多卷积核2. Conv3. Depthwise Seperable Convref: https://zhuanlan.zhihu.co

2021-03-01 18:57:12 1442

原创【MySQL】启动、数据库/数据表创建/查看/删除

MySQL数据库安装参考：https://blog.csdn.net/u010637291/article/details/1121012691. 启动数据库以管理员身份打开 cmd 命令行工具，切换目录；# 以管理员权限打开cmd命令行工具cd E:\Program\MySQL\mysql-8.0.22-winx64\bin# 注：由于命令行没有跳转到相应目录，此时我再输入e: 才跳转。通常情况下不需输入e:如果我们要登录本机的 MySQL 数据库，只需要输入以下命令即可：mysql -u

2021-02-21 23:04:47 127

原创【Matlab】文件遍历、查找、正则替换

遍历文件夹内某一类型全部文件如遍历某一文件夹内的所有wav文件:dir(fullfile(dir, '*.wav'))file_dir = 'E:\tmp';filelist_wav = dir(fullfile(file_dir, '*.wav'));遍历某一文件夹及其子文件夹内的所有wav文件：file_dir = 'E:\tmp';filelist_wav = dir(fullfile(file_dir, '\*\', '*.wav'));某一文件夹内查找某一文件file_nam

2021-02-03 15:55:04 1706

原创【Eager & Graph Execution】EagerTensor与Tensor，tf.function / tf.py_function / tf.numpy_function

Tensorflow 的执行方式可分为：Eager executionGraph execution, 也叫静态图执行方式Graph execution早于Eager execution：在TensorFlow v1.5之前，tensorflow都是通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型。这种静态图的执行模式最主要的特点是快速。但是在debug时非常不方便，无法类似于对编译好的Python语言程序调用，也无法对其进行内部的调试。因此有了Eage

2021-02-01 19:07:40 5645 2

原创【卷积】一维/二维、因果、空洞卷积

1. 二维卷积1.1. 定义1.2 使用示例2. 一维卷积2.1 定义2.2 使用示例3. 一维因果卷积3.1 定义3.2 使用示例4. 空洞卷积4.1 定义4.2 使用示例

2021-01-29 12:11:23 5336 7

原创【Ubuntu】多版本Python管理

文章目录1. 查看python版本2. 安装pythonX.X3. 使用特定python3.1 创建虚拟环境3.2 激活虚拟环境3.3 安装包1. 查看python版本系统一般默认带有python2和python3版本，可通过如下方式查看：python2 --versionpython3 --version注意：上述为查看ubuntu系统自带的python2和python3版本。当我们创建虚拟环境后，在激活虚拟环境后，进行同样的命令查看python2和python3版本，查看到的是该虚拟环

2021-01-28 17:56:36 1291

原创【Ubuntu】网络重启

遇到Ubuntu网卡突然不能使用，无法连接wifi。进行网络重启即解决：# Step 1：进入/var/lib/NetworkManager，对原NetworkManager.state进行备份（以防万一）cd /var/lib/NetworkManagersudo cp NetworkManager.state NetworkManager.state_bak# Step 2：关掉network-manager服务，并删除NetworkManager.statesudo service ne

2021-01-21 15:47:25 1080

原创【keras模型查看】（卷积层、池化层、全连接层、Batchnorm层）参数个数、乘法次数

文章目录1. 卷积层1.1 输入参数1.2 输出维数1.2.1 padding=valid1.2.2 padding=same1.3 参数个数乘法次数1. 卷积层1.1 输入参数卷积的输入参数：指需要做卷积的输入图像/音频等，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape，具体图片的含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]，注意这是一个4维的Tensor，要求类型为float32和

2021-01-07 18:16:38 3625 1

原创【MySQL】安装

refMySQL 安装：https://www.runoob.com/mysql/mysql-install.html步骤windows上安装步骤：Step1：下载并解压进入下载页面：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/选择【microsoft windows】选择【windows（x86,64bit），zip archive】点击【No thanks，just start my download.】下载完后，我们将 zip 包解压到相应的目录

2021-01-02 16:29:24 1236 4

原创【keras模型查看】模型结构、模型参数、每层输入/输出

文章目录查看keras模型结构查看keras模型参数查看keras模型每层输出查看keras模型结构# 查看模型层及参数deepxi.model.summary()# 将模型结构保存为图片model_img_name = args.ver + '-' + args.network_type + '.png'keras.utils.plot_model(deepxi.model, model_img_name, show_shapes=True)查看keras模型参数# 给定keras模型

2020-12-05 10:14:52 13928 1

原创【模型函数】之 Activation 和 Softmax

文章目录激活函数 Activation functionsSigmoidTanhReluLinearSoftmax激活函数 Activation functions解决非线性问题。SigmoidTanhReluLinearReference:常见的激活函数: https://zhuanlan.zhihu.com/p/70810466Softmaxsoftmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！...

2020-11-28 16:24:21 4069

原创【Keras模型量化】之量化感知训练 Quantization Aware Training（tfmot）

文章目录Quantization aware training 简介ReferenceAPI兼容性使用示例实际遇到问题Quantization aware training 简介Quantization aware training 即量化感知训练，主要是使用tfmot.quantization.keras.quantize_model。相较于训练后量化（可参考之前的博客：），没那么易于使用，但量化感知训练在模型准确率方面的表现通常更好。个人理解：不是针对参数进行量化，而是在构建模型后，针对模型结

2020-11-28 15:10:42 2702

原创【Keras模型量化】之 Fake Quant（tf.quantization）

Fake Quant 简介为什么要做模型量化：Deep learning models are typically trained with floating point data but they can quantized into integers during inference without any loss of performance (i.e. accuracy).量化什么：Quantizing models includes quantizing both the weights a

2020-11-28 14:41:11 2932 2

原创【keras模型量化】之训练后量化 Post-Training Quantization（TFLite）

文章目录tflite概述生成tflite生成方式Converting a SavedModel to a TensorFlow Lite model.Converting a tf.Keras model to a TensorFlow Lite model.Converting ConcreteFunctions to a TensorFlow Lite model.示例说明未量化的keras model直接生成tflite未量化的模型保存文件（.pb）生成tflite模型量化量化方式Quantizati

2020-09-24 14:07:03 4857

原创深度学习-入门

文章目录1. What & Why: 什么是深度学习，为什么要用深度学习？常见类型常见应用2. How: 模型训练过程搭建模型3. Where: 存在问题过拟合与欠拟合正则dropoutearly stopping模型复杂度太高/模型太大模型压缩模型量化模型剪枝训练收敛太慢梯度optimizer1. What & Why: 什么是深度学习，为什么要用深度学习？计算机以类人脑的方式构建“神经网络”，通常包括输入层、中间层/隐藏层、输出层。这些隐藏层即“深度”：从”输入层“到”输出层“所经历

2020-08-27 16:31:33 475

原创【模型参数】tensorflow1.x (slim) 和tensorflow2.x (keras) 的查看模型参数方式

文章目录tensorflow1.x (slim)1. 查看模型所有参数 / 指定参数：2. 查看ckpt保存的所有模型参数 / 指定参数tensorflow2.x (keras)1. 查看模型所有参数 / 指定参数：2. 查看ckpt保存的所有模型参数 / 指定参数tensorflow1.x (slim)1. 查看模型所有参数 / 指定参数：tf.trainable_variables()sess.run(variable_names)import tensorflow as tf # v 1.

2020-08-21 11:19:13 1333 1

原创【音频处理】之Ubuntu sox / faad / ffmpeg 使用

文章目录参考sox 安装sox 查看sox 播放sox 提取左右通道sox改变音量sox改变采样率sox其它功能参考https://www.cnblogs.com/zhuminghui/p/11971311.htmlhttp://manpages.ubuntu.com/manpages/bionic/man1/sox.1.htmlsox 安装sudo apt-get install sox # ubuntusox 查看soxi a.wavsox a.wav -n statsox 播放

2020-08-10 15:34:23 1481

原创 marks

Ubuntu下makefile的简单使用https://www.cnblogs.com/chenguanfu/p/4415072.html

2020-08-04 16:31:29 165

原创【C语言】常见问题和通用技巧

文章目录引用另一文件全局变量用宏来控制程序常见字符串操作1. 获取长度: strlen2. 字符串搜索 strrchr3. 字符串赋值strcpy/sprintf4. 字符串追加 strcat5. 字符串拆分 strtok常见文件操作1. 打开文件 fopen2. 按行读取 fgets数组大小 sizeof引用另一文件全局变量在a.c 文件中，已定义全局变量char *optarg;则当bc想引用该变量时，在b中声明： extern char *optarg;用宏来控制程序如定义一个宏，来控制程

2020-07-30 14:02:46 164

原创【Git】之入门教程 + 使用示例

文章目录git 作用git 安装git 5分钟示例操作git 常见命令git 使用示例详解1 github 创建帐号并登录后，创建新的repository：2 本地git init 或者 git clone repository2.1 本地新建repository2.2 创建本地新文件2.3 添加本地文件到index2.4 提交index文件到HEAD2.5 将HEAD中内容推送到远程库参考git 作用git 安装git 5分钟示例操作示例1： github上新建repository，本地新建rep

2020-07-29 14:41:19 515

原创 Batch normalization Folding

Why Batch normalizationThe idea behind “batch norm” is that neural network layers work best when the data is clean. Ideally, the input to a layer has an average value of 0 and not too much variance. This should sound familiar to anyone who’s done any mach

2020-07-15 19:10:43 428

原创【模型保存和载入】Tensorflow 2.x: save and load keras model, and their customization

文章目录A keras model contains:基本save和load模型方法：保存全部模型SavedModel类型(默认)H5类型（SavedModel的轻量级）SavedModel和H5比较：仅保存模型结构architecture仅保存模型权值weightsA keras model contains:architecture, which specifyies what layers the model contain, and how they’re connected.weights

2020-07-15 14:02:36 614

原创【Callbacks】tensorflow 2.x Callbacks

CallbacksWe can customize callbacks to i) control the printer, e.g., print keys of logs, loss values, 2) achieve early stoping, 3) update learning rate in different epoches.code: refer to: https://www.tensorflow.org/guide/keras/custom_callback?import t

2020-07-14 16:31:18 229

原创【音频处理】之 Matlab音频文件处理

Matlab处理音频：1. 读取音频文件：audioreadfunction readwav % specify the folder file_dir = '/media/me/nvme2n1/SoundPlus/KWS_Datasets/tmp/'; % filelist of all audio files filelist_wav = dir(fullfile(file_dir,'*.wav')); % audio read for fileid

2020-07-09 18:18:07 5677

原创【音频处理】之 Matlab 实现信号的时域和频域的滤波

目录频域滤波时域滤波1. 频域滤波% https://ccrma.stanford.edu/~jos/parshl/Overlap_Add_Synthesis.htmlfunction overlap_add_synthesis close all; infile = 'P501_C_chinese_f1_FB_48k.wav'; infile = 'P501_C_chinese_m1_FB_48k.wav'; outfile = regexprep

2020-05-27 18:53:45 10208 2

SpeechBrain 之 语音分离 SepFormer模型

matlab根据excel画折线图和柱状图

r-treejava实现

eclipse 打包jar文件插件

jedit源代码 绝对可用

空空如也

SpeechBrain 之语音分离 SepFormer模型

jedit源代码绝对可用