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原创 论文笔记01:解决低资源语言语音识别域自适应问题的方案(ICASSP2020)

一、所要解决的问题语音识别中,低资源语言中域自适应问题。二、方法2.1 概述利用高资源语言数据,采用Mutil-task思路,通过在高资源语言中进行域自适应,将域从源域迁移到目标域,从而同时达到在低资源中进行域自适应的目的。2.2 具体操作:(1)同时使用源域的高资源和低资源数据训练Mutil-lingual模型,得到M1。(2)在M1上使用目标域的高资源数据训练,得到M2。(3)在M2上使用目标域的低资源数据训练,得到最终模型M3。三、实验结果...

2021-03-27 16:13:41 1271

原创 conda安装环境相关

conda 安装环境相关conda创建环境激活环境删除环境查看已有环境查看当前环境下所有安装包conda创建环境#创建虚拟环境名为env_name,python版本为3.8的环境conda create -n env_name python=3.8激活环境source activate env_name删除环境conda remove -n env_name --all查看已有环境#带星号的为当前环境conda info --env查看当前环境下所有安装包conda list

2020-11-25 21:00:49 737

原创 Linux下PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系(附详细安装步骤)

Linux下PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系(附详细安装步骤)

2020-03-30 15:20:13 63540 55

原创 Linux下conda使用清华镜像源快速安装PyTorch

Pytorch官网官网下载比较慢采用清华镜像conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/c...

2020-03-29 15:49:11 14105 8

原创 pytorch使用Apex混合精度加速训练

Apex官网:https://nvidia.github.io/apex/amp.html#使用原因:这篇博客讲的非常好PyTorch必备神器 | 唯快不破:基于Apex的混合精度加速1.安装使用pip安装后会出错TypeError: Class advice impossible in Python3. Use the @Implementer class decorat...

2020-03-26 15:20:57 2613

原创 Linux Anaconda 安装教程

Anaconda使用清华镜像源:wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

2020-03-16 13:35:06 935

原创 vscode连不上服务器问题解决

使用mobaxterm或其他终端,删除.vscode-server文件夹。删除本地known_hosts(位置C:\Users\用户\.ssh)在方法一的基础上进行以下操作。

2023-06-01 11:12:36 459

原创 linux清空后台隐式程序

【代码】linux清空后台隐式程序。

2023-04-04 15:42:08 224 1

原创 题解:二叉树相关问题及题解(Python)

【代码】题解:二叉树相关问题及题解(Python)

2022-09-07 16:07:07 1216

原创 题解:链表相关问题及题解(Python)

链表相关问题及题解(Python)

2022-08-14 15:27:02 427

原创 shell:截取字符串

功能:shell, awk字符串截取

2022-06-27 16:17:46 185

原创 题解:迷宫问题

一、描述二、题解def findway(m,n,maze,x,y,path): if x == m-1 and y == n-1: for point in path: print('({},{})'.format(point[0],point[1])) if x+1 < m and (x+1,y) not in path and maze[x+1][y]=='0': findway(m,n,maze,x+1,y,path

2022-05-18 15:08:46 112 1

原创 题解:称砝码

一、描述二、题解s = input()n = int(s)s = input()weights = list(map(float,s.split()))s = input()nums = list(map(int,s.split()))gets = [0]for i in range(n): for _ in range(nums[i]): gets.append(weights[i])weights ={0} # 用set去重for a in gets:

2022-05-18 07:47:48 149

原创 检查ip和子网掩码是否合法(python)

def check_ip(s): if len(s) != 4: return False for c in s: if not c.isdigit(): # 不是数字,或者为空 return False else: c = int(c) if c>255 or c<0:# 不在0~255范围内 return False

2022-05-17 11:04:18 2534

原创 kaldi对齐

一、状态级别对齐ali-to-hmmstate $ali/final.mdl ark:"gunzip -c $ali/ali.*.gz|" ark,t:$ali/states.tra二、音素级别对齐ali-to-phones --per-frame $ali/final.mdl ark:"gunzip -c $ali/ali.*.gz|" ark,t:- \| utils/int2sym.pl -f 2- $lang/phones.txt > $ali/phones.txt三、单词级别对

2022-05-16 11:21:45 537 5

原创 Shell:分割字符串按指定符号隔开

使用sed命令string="abc123"# 按+隔开:a+b+c+1+2+3+echo $string|sed 's|.|&+|g'# 按空格隔开:a b c 1 2 3 echo $string|sed 's|.|& |g'# 按字母a隔开:aabaca1a2a3aecho $string|sed 's|.|&a|g'# 两个一组按+隔开:ab+c1+23+echo $string|sed 's|..|&+|g'...

2022-05-12 10:50:34 1834

原创 机试必备基础(更新版)

一、字典字典排序字典删除字典查询二、列表逆序三、字符判断类型字符和ASCII码互换

2022-05-04 14:37:34 411

原创 题解:合唱队(最长递增子序列改进)

第一步: 分别求从第一个同学位置$T_{0}$开始到当前同学位置$T_{i}$,可以达成最长递增子序列的同学数为$n_{i}^{left}$;从当前同学位置$T_{i}$到最后一个同学位置$T_{N-1}$,可以达成最长递减子序列的同学数为$n_{i}^{right}$(可以对之后的数列取逆序,然后按求最长递增子序列来求,对结果再取逆序)。第二步:从左到右依次以当前同学$T_{i}$为中心,身高向两边递减,求最少出列的同学个数。为$N-(n_{i}^{left}+n_{i}^{right}-1)。

2022-05-03 19:29:48 436

原创 题解:购物单(01背包问题进阶)

一、描述二、分析及解答该题在01背包基础上,额外加入主附件问题。而一个主件最多有两个附件,因此对一个有一个或两个附件的主件来说,会分别对应两种或三种情况。主件、主件搭配一个附件、主件搭配两个附件(如果有两个附件)。将新产生的搭配当作一个没有附件的主件看待即可。此时该问题转化为01背包问题。s = input()s = s.split()money = int(s[0])n = int(s[1])contents = []primary, adjunct = {}, {}for i i

2022-04-30 14:58:31 323

原创 算法:判断一个数n是不是素数 (4种方法)

素数又称质数(Prime number)。指在正整数中,除了1和该数自身外,无法被其他数整除的数。方法1 (O(n)O(n)O(n))从2开始寻找,直到n−1n-1n−1。如果没有找到可以整除这个数的数,那么这个数是素数。def isPrime(n): for k in range(2,n): if n%k ==0: return False return True方法2(O(n∗∗0.5)O(n**0.5)O(n∗∗0.5))从2开始寻

2022-04-21 20:29:21 5072 1

原创 题解:二叉树最大深度

一、描述二、题解2.1 递归class Solution: def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: if not root: return 0 else: return 1 + max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right))2.2 利用栈使用两个栈,一个记录深度,一个记录节点。class Solution:

2022-04-12 19:14:14 264

原创 算法:二叉树的遍历

二叉树的遍历:输入:[1,2,3,4,5,6,None]一、前序遍历输出为先根节点、再左节点、后右节点结果:[1,2,4,5,3,6]解法:1.1 递归class Solution: def preorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]: if root: return [root.val] + self.preorderTraversal(root.

2022-04-12 11:32:43 255

原创 题解:字符串匹配(KMP算法)

题目:字符串匹配难度:简单一、描述二、题解KMP算法(O(N+M)O(N+M)O(N+M))class Solution: def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int: tat_len = len(haystack) patt_len = len(needle) if patt_len == 0: return 0 # create n

2022-04-11 15:43:28 530

原创 题解:最长回文子串(4种解法)

题目:最长回文子串难度:中等一、描述二、题解:2.1 暴力法(O(N^3))解释:循环三次。第一次起始点循环;第二次终止点循环(从最右边开始到起始点为止);第三次起始点开始终止点结束,当两个值不相等时候跳出循环。只有完整进行第三次循环才满足回文串的条件。class Solution: def longestPalindrome(self, s: str) -> str: max_ = 1 max_str = s[0] length

2022-04-07 21:32:23 21232

原创 《kaldi语音识别实战》:带特征变换的三音素模型训练——train_lda_mllt.sh,train_sat.sh解析

无监督特征变换差分在一定窗长内,计算前后帧的差分特征补充到当前帧后边。如一个M维的特征做D阶差分后特征维度变为(D+1)*M。# kaldisrc/featbin/add-deltas scp:data/train/feats.acp \ ark,scp:data/trainfeat_delta.ark,data/train/feats_deltas.scp拼帧在一定窗长内,将前后指定帧拼成一帧特征。# kaldisrc/featbin/splice-feats scp:d.

2022-04-06 21:02:35 2913

原创 《kaldi语音识别实战》阅读笔记:特征变换

无监督特征变换差分在一定窗长内,计算前后帧的差分特征补充到当前帧后边。如一个M维的特征做D阶差分后特征维度变为(D+1)*M。# kaldisrc/featbin/add-deltas scp:data/train/feats.ark \ ark,scp:data/trainfeat_delta.ark,data/train/feats_deltas.scp拼帧在一定窗长内,将前后指定帧拼成一帧特征。# kaldisrc/featbin/splice-feats scp:d.

2022-04-05 11:32:49 3235

原创 《kaldi语音识别实战》阅读笔记:三音素模型训练—train_deltas.sh解析

使用说明:steps/deltas.shUsage: steps/train_deltas.sh <num-leaves> <tot-gauss> <data-dir> <lang-dir> <alignment-dir> <exp-dir>e.g.:steps/train_deltas.sh 2000 10000 data/train_5k data/lang exp/mono_ali exp/tri1 ...

2022-04-04 19:57:34 2356

原创 《kaldi语音识别实战》阅读笔记:单音素模型训练—train_mono.sh解析

第一阶段:模型初始化gmm-init-monoInitialize monophone GMM.Usage: gmm-init-mono <topology-in> <dim> <model-out> <tree-out>e.g.: gmm-init-mono topo 40 mono.mdl mono.tree将topo文件和声学特征维度作为输入,则会生成初始声学模型。不需要输入任何训练数据,进初始化一个基础模型。且生成的模型中每个状态只有.

2022-04-04 15:13:15 2123

原创 机器学习学习笔记-持续学习(Continual Learning/ Life-long Learning)

任务:将旧任务学习的知识应用到新的任务上,同时在旧任务上的表现不会出现太大的损失。问题:(1)将旧任务的知识利用,从而更快适应新任务。(2)在学习新任务的同时在旧任务上的表现不会出现太大下降。两个任务的关系:(1)新旧任务目标一致,但数据分布不同。如:普通话的语音识别和方言的语音识别,建模单元是一样的,输入的特征空间分布会不同。(2)新旧任务目标不一致,但相似。如:普通话的语音识别和英语语音识别,建模单元不一样,输入的特征空间分布也不同,但都是语音识别任务。(3)新旧任务目标不相似。如

2022-01-16 10:27:07 3662

原创 解决:RSA host key for [ip] has changed and you have requested strict checking.

问题描述:VS Code远程连接服务器时出问题。报错:RSA host key for [ip] has changed and you have requested strict checking.Host key verification failed.解决思路:[1] 使用另一个不需要密钥的终端,例如:mobaxterm,打开远程服务器。[2]打开本地cmd,运行ssh-keygen -R ip 。将出问题的ip有关信息清空。[3]将远程服务器中的.ssh下的ip_rsa.pub拷贝到

2022-01-05 10:47:24 5989

原创 kaldi:计算词错率(WER)

compute-wer --mode=present ark:reference ark:hyps

2021-12-27 10:07:30 2006

原创 解决:ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.9‘ not found

export LD_LIBRARY_PATH=/your_path/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH

2021-12-10 10:37:03 410

原创 Kaldi:提特征报错“compute-fbank-feats: error while loading shared libraries: libkaldi-hmm.so”

# 将该命令加入path.sh或者.bashrc中,进而将其加入系统路径export LD_LIBRARY_PATH=/your_path/kaldi/src/lib:/your_path/kaldi/tools/openfst/lib:$LD_LIBRARY_PATH

2021-11-24 16:30:26 2159

原创 Shell:去除多余空格或Tab替换成一个空格

cat text|sed 's/[\t ]\+/ /g'参考:[1]linux系统中将文本中多个空格或多个tab转化为一个空格的命令 [博客园]

2021-11-14 19:42:45 3101 1

原创 /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.9‘ not found

原因:gcc动态库版本过老解决方法: vi ~/.bash_profile文件中添加LD_LIBRARY_PATH=/home/xx/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport LD_LIBRARY_PATH再重新激活环境source ~/.bash_profile参考:[]报错信息ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.9’ not found (required by…) [

2021-11-13 23:43:41 1994 1

原创 Linux:查看cpu信息

# 查看物理CPU个数cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq# 查看逻辑CPU的个数cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l# 查看CPU信息(型号)cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq

2021-11-11 19:15:14 1374

原创 Shell:生成指定范围小数

min=0.1max=0.5echo "scale=1;(${RANDOM}%11)*($max - $min) + $min" | bc -l

2021-11-05 10:02:23 880

原创 SRILM使用指南

计算语言模型在验证集文本上的混淆度ngram -ppl test.txt -order 3 -lm LM > result计算语言模型最佳混合比例compute-best-mix lambda="0.4,0.4,0.2" A_corpus.ppl B_corpus.ppl C_corpus.ppl

2021-10-26 19:16:59 1751

原创 SRILM安装教程

一、获取安装包下载:SRILM获取srilm的tar.gz格式压缩包,:mkdir srilm #创建srilm文件夹# 将压缩包移入并解压mv srilm-1.7.3.tar.gz srilmcd srilmtar -zxvf srilm-1.7.3.tar.gz二、安装2.1 修改 Makefile 文件找到#SRILM = /home/speech/stolcke/project/srilm/devel另起一行输入SRILM = $(PWD)找到#Include co

2021-10-25 14:35:30 3266

原创 Linux将rm命令替换为mv。

在.bashrc中添加如下命令。trash(){ TRASH=~/.trash ; if [ ! -d "$TRASH" ]; then mkdir $TRASH ; fi str1=$@ ; str2=${str1##-* } ; time=$(date "+%Y%m%d%H%M%S") mv $str2 ~/.trash/$time ;}alias rm=trash激活命令,此后每次进入集群后会自动激活。source

2021-10-21 13:18:13 261

openfst-1.7.2.tar.gz

openfst-1.7.2

2021-11-08

cub-1.8.0.tar.gz

kaldi安装所需

2021-11-08

编译好的kenlm.zip

编译好的kenlm

2021-10-13

大数据作业,python MOOC网数据爬虫

运行环境为windows,需要安装python编辑器,及合适版本Chorme浏览器,可爬取课程、评论、学生相关信息,大数据作业。仅供参考,严禁进行非法用途。

2020-12-10

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