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- Transformer模型详解
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Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
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- MB-iSTFT-VITS:多语言语音合成的新标杆
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在多模态学习中,特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据(如文本、图像、视频和语音等)转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务,在多模态学习中,如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合,直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态(文本、图像、语音)中进行特征提取,涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取?在机器学习中,
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
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在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
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本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
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不知道为什么,谁把vosk从pip源上删了。没办法只能自己编译安装了。下载源代码gitclonehttps://github.com/alphacep/vosk-api.git进入python文件夹cdvosk-api/python编译安装python3setup.pyinstall
- VOSK语音识别工具包使用教程
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- 隐匿于幕后的“守护者”:鉴黄师
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-工作内容:公安系统的鉴黄师主要查看办案单位送来的书刊、影片、录像带、录音带、图片及其他淫秽物品,根据内容开具鉴定结论,为办案机关作出处罚提供依据。互联网公司的鉴黄师则需查找审核发布在自家平台上的色情诈骗网站,对用户上传的图片、视频、语音和文字等信息进行审查,判断是否存在色情内容,根据不同等级采取相应措施,如封号、禁言或删除内容等。-产生背景:20世纪80年代,中国改革开放后色情服务有所抬头,淫秽
- 饿了么算法工程师-AIGC岗内推
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1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新,特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发,提出新颖的算法/模型,并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合,包括图像、文本、语音等,以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合,考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
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一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- 游戏语音趋势解析,社交互动有助于营造沉浸式体验
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语音交互的新架构出现2024年标志着对话语音AI取得了突破,出现了结合STT→LLM→TTS模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实,引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型,这些模型除了文本标记外,还能原生理解和生成音频。虽然OpenAI通过其RealtimeAPI实现的可能还不是完全端到端的,正如其演示中处理中断的挑战所证明
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
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第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
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大家好,今日分享以下是的"GitHub开源数字人项目",涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能,按技术方向分类整理的关键信息:一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能:单张图像生成全身动态数字人,支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合,实现高精度表情与姿势动画。适用场景:虚拟主持、AI客服。GitHub地址:https://xiangjun-xj.github.io/On
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在当今数字化和智能化飞速发展的时代,说话人识别系统作为一项关键的生物识别技术,正逐渐融入我们生活的方方面面。简单来说,说话人识别系统就像是一位“语音侦探”,能够通过分析语音中的独特特征,精准地判断出说话者的身份。它与指纹识别、人脸识别等技术一样,都属于生物识别技术的范畴,但有着独特的优势——仅通过声音即可实现身份识别,无需额外的物理接触或视觉捕捉。与语音识别不同,语音识别关注的是语音内容的转写,比
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使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域,语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,可以方便地实现语音识别功能。今天,我们将介绍如何使用Python中的SpeechRecognition库和Vosk模型来实现语音识别。一、SpeechRecognition库的安装SpeechRecognition库是Python中一个简单易用的语
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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