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RSS订阅原创 Image resize, resample，rescale傻傻搞不懂看这里，大白话
Image resize, resample, rescale的区别都是啥
2023-10-06 17:29:17
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原创 近日学习笔记
近日学习笔记1. K复杂度自学1.1 信息论简介1.2 K复杂度简介2. 可视化自学2.1 wiki可视化介绍科学可视化自学1. K复杂度自学这个K复杂度，就是算数型信息论中的一个知识点。算数型信息论就是数学和计算机进行一个结合的交叉学科。那啥是信息论呢？1.1 信息论简介它喵的信息论的目的是对数字信息的传输，存储，和量化提供帮助。香农老头最早研究这个领域的，香农干了啥呢？香浓定义了信息墒，信息墒干了啥呢？信息墒衡量了混乱程度，这个公式看起来很简单，但用这个公式，事件越多，发生的可能性越不确定，那
2022-02-05 22:33:10
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原创 conv-tasnet 网络具体结构图
conv-tasnet 网络具体结构图Note：首先要知道conv和linear的区别：在相同的output channel的情况下，conv能够看一个范围，而linear其实就是一个kernel_size=1的卷积，因此卷积的计算量在output_channel相同的情况下是linear的Kernel_size倍。先上来通过一个1维度卷积，卷积的范围视野范围是L。然后再通过一个conv对在每个时间维度线性变换一下接下来通过R*X个（反正就是很多个）block，每个block的结构是先通过一个
2020-11-29 14:24:48
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原创 ASR 极简之述
ASR极简之述注意：这里的语言模型和声乐模型都是ASR特有的，不是所有的语言模型和声学模型都是这个功能传统 （有状态和音素）编码声学模型识别状态(DNN)需要用GMM进行对齐（对齐文本标签和音频）解码（WFST）：语言模型(HMM) + 选择路径算法(Viterbi) （状态to音素）字典 （音素to文字）包含：G2P（grapheme-to-phoneme）单元：处理集外词（out of vocabulary，OOV）端到端 （不再需要状态、音素或
2020-11-04 11:06:39
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原创 i-vector
i-vector这张图里没有写ivector的total variability space是怎么训练的，并且也没有写详细推导total factor w（ivector）的公式，就是一个简单的思维导图。参考论文：N. Dehak et al. “Front-end factor analysis for speaker verification”....
2019-11-22 09:54:18
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原创 GMM-UBM for single-speaker detection
GMM-UBM for single-speaker detection谁能看得懂 嘿嘿0.0参考论文：D.A. Reynolds, T.F. Quatieri, and R.B. Dunn. “Speaker Verification Using Adapted Gaussian Mixture Models”. In: Digital Signal Processing. 2000...
2019-11-20 16:10:42
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原创 Attribute Features
声学特征：Attribute Features1. introductionforeign accent recognition和accent recognition的不同：foreigner的词汇缺乏foreigner说话带mother language口音2. computation of featurestep1: 确定属性(glide, fricative, nasal,...
2019-11-17 14:42:33
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原创 BN for Language Identification
BN for Language Identification1. introduction of BN and S(tack)BN 2. computation of BN如下图，首先通过DCT->Bark filtering->FDLP(得到包络)->compression(静态压缩是对前一步的结果取log，符合人耳的听觉感受，动态压缩是能够体现前一步结果的动态变化)-...
2019-11-15 17:42:07
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原创 CQCC
CQCC1. abstractCQCC特点，时间分辨率可变优点是能够可靠捕获模仿攻击的一些信息，并且他的结构对用例情景和模仿攻击同时敏感（以往的仿模仿的系统没有和用例情景结合）2. IntroductionASV面临的攻击：replayvoice conversionspeech synthesisimpersonation一般情况下可以通过特征提取和模式识别的作为对策，但最...
2019-11-15 12:46:58
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转载 PNCC
PNCC版权声明：本文为CSDN博主「xmucas」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/78512604...
2019-11-14 16:20:00
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原创 GFCC
声学特征: GFCC1. introductionASACASA2. Auditory Featuresinput（signal） -> STFT -> Gammatone filters -> downsampling（改变采样频率到10KHz） -> loudness-compressed (减少 magnitude) -> output（TF deco...
2019-11-14 16:14:44
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原创 RNN自学（3）
RNN史上最强教学 episode3CAM：最后卷基层的输出feature map和decision有什么关系？我们可以通过CAM找到神经网络关注的区域，feature maps*weights = 关注区域（下面热度图）CAM和传统FC+output的优缺点对比：CAM需要通过将热度图进行unsampling，否则和原图片的resolution不同（还原成原图像resolution），底...
2019-06-06 17:55:27
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原创 RNN自学（2）
RNN史上最强教学 episode2Memory networkIntro：Memory Networks are a relatively new class of models designed to alleviate the problem of learning long-term dependencies in sequential data, by providing an ex...
2019-05-16 19:38:52
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原创 RNN自学
RNN史上最强教学数据词向量模型循环神经网络LSTMGRU数据词向量模型目的：给一个单词的输入，希望预测周边单词出现的概率，使得想近意思的单词能够互相表示。1-hot vector：来表示某一个词，只需要在指定的位置上置1。常用Word2vec模型：continuous bag of words model（5，6年前的方法，只是对单词进行建模，没有考虑先后顺序），通过多个单词来预测某...
2019-04-28 18:01:30
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原创 Object Dection note
2阶段目标检测物体检测（定位，找RP）+语义分割常见模型：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCNMask R-CNN= Faster R-CNN + FCN1阶段目标检测常见模型YOLOSSD分Cells，然后B个预测默认区域，然后不断的对区域进行微调。用到了中间多层的卷积层输出。预测速度还非常快，并且准确率比yolo高。比...
2019-04-11 19:03:49
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原创 semantic segmentation Note
semantic segmentation笔记1.UNet利用反卷积，先缩小再放大2.PSPNetUNet没有PSPNet效果好。多种Pooling操作。3.GCN全局卷积神经网络，目的就是在全局里面提取语义信息（Unet的缺点）。BR就是一个类似残差单元。1k k1效果已经很好了4.DeepLabDilated (atrous) convolution膨胀之后就隔着...
2019-04-04 18:00:42
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转载 CNN入门
CNN入门CNN常用操作convolution（卷积）pool：stride（池化）padding（填充）CNN常用网络模型简介VggNet：整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。，一个是绝对坐标(世界坐标)。...
2018-03-29 23:48:10
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原创 3d游戏设计 Homework1
Homework1简答题1、Assets是一个可以存储声音素材、图像素材、场景、预置、脚本、动画素材等可以供游戏开发的资源库。 GameObject是在一个类型名，继承了Object类型，可供创建可以在游戏的对象的实例。 两者的区别是GameObject是在运行的时候实际存在的对象实例，而Assets是一个资源库，在游戏中不是实际存在的。 联系是GameObject的...
2018-03-24 10:08:29
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空空如也
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