语音数据集

奥运会数据分析，奥林匹克数据分析并绘图，python数据分析绘图，期末大作业项目

目录设置Python环境查看输入目录中的文件加载并查看数据集计算不重复活动次数根据活动特定的身高-体重平均值填充缺失值处理年龄列中的缺失值删除奖牌列中的缺失值数据可视化年龄的箱形图城市频率的条形图奖牌频率的条形图季节频率的条形图性别身高体重的散点图编辑不同奖牌获得者的身高体重分布按季节划分的年龄分布箱形图按性别划分的体重分布

licy__·2025-03-26 09:47

iPaaS集成平台数据监控：预警机制保障数据安全与稳定

iPaaS（集成平台即服务）作为企业级数据集成与管理的关键技术，为企业提供了高效、灵活且强大的数据监控与预警能力。

谷云科技RestCloud·2025-03-26 08:46

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

OpenAI推出新一代语音与转录AI模型

3月20日，人工智能领域迎来重要进展——OpenAI正式推出三款新一代语音与转录AI模型，Whisper-Enhanced、VoiceFlow和TranscribePro。

未来智慧谷·2025-03-26 05:47

点云库使用场景以及编译和使用实例

点云是由大量的三维坐标点组成的数据集，通常用来表示物体或环境的表面。

爱学习的大牛123·2025-03-26 05:45

Vosk-Server: 高精度离线语音识别服务器

Vosk-Server:高精度离线语音识别服务器vosk-serveralphacep/vosk-server:VoskServer是一个基于Vosk语音识别引擎的服务端实现，可以部署为HTTPAPI服务

柯茵沙·2025-03-26 04:10

OpenAI突袭发布三款语音模型：GPT-4o STT/TTS实测详解 + 应用推荐 + 接入指南

OpenAI突袭发布三款语音模型：GPT-4oSTT/TTS实测详解+应用推荐+接入指南北京时间2025年3月21日，OpenAI再次上演“深夜惊喜”，悄无声息地开了一场直播，推出了三款全新的语音模型：️

AI筑梦师·2025-03-26 02:52

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

通过实战案例，我们将使用MNIST数据集构建一个手写数字识别模型，帮助您掌握TensorFlow的基本用法。核心

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

探索Python中的快速排序算法

与冒泡排序、插入排序和选择排序等简单排序算法相比，快速排序具有更优越的时间复杂度，尤其在处理大型数据集时表现突出。本文将介绍快速排序的原理、实现方法以及其时间复杂度。

_L1u_J14n·2025-03-25 23:37

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

黄仁勋GTC大会对AI的展望-英伟达进入Agentic AI时代

主要内容AgenticAI的兴起技术范式转移：黄仁勋指出，AI已经经历了三代技术范式的转移，从判别式AI（如语音识别、图像识别）到生成式AI，再到如今的AgenticAI。未来将是影响物理世界的

帅森森聊AI和职场(公众号同名)·2025-03-25 21:45

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核，使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-25 17:18

sherpa-onnx 安装和配置指南

sherpa-onnx安装和配置指南sherpa-onnxk2-fsa/sherpa-onnx:Sherpa-ONNX项目与ONNX格式模型的处理有关，可能涉及将语音识别或者其他领域的模型转换为ONNX

盛瑾蓬Seeds·2025-03-25 14:59

开源项目推荐：sherpa-onnx

甄登汉·2025-03-25 14:59

Sherpa-ONNX：说话人识别与语音识别自动开启（VAD）+ Python API 完整指南

介绍Sherpa-ONNX是一个基于ONNX的轻量级语音识别框架，支持多种语音处理任务，包括说话人识别（SpeakerRecognition）和自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition

一只蜗牛儿·2025-03-25 14:26

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

31天Python入门——第12天:迭代器·生成器底层竟是这样子的

语句使用生成器对于可迭代对象、迭代器、生成器的理解生成器的工作原理生成器生成器是一种特殊类型的函数，可以按需生成一系列的值，而不是一次性将所有值都计算出来并存储在内存中.生成器可以大大节省内存消耗，特别适用于处理大型数据集或无限序列

安然无虞·2025-03-25 08:43

通信之2m测试仪

功能特性测试功能丰富：具备离线测试、在线测试以及成帧/非成帧测试等功能，支持2Mb/sN×64Kb/s误码测试、FAS、CRC-4、E-BIT等测试，还能进行单时隙语音监听。

玖Yee·2025-03-25 07:06

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

连接chatgpt的桌面语音助手

要创建一个连接到ChatGPT的桌面语音助手，可以使用Python编写一个程序来实现语音识别、与ChatGPTAPI交互以及语音合成的功能。

getapi·2025-03-25 01:16

Spring WebFlux之流式输出

这种方式特别适合处理大文件、实时数据或需要逐步展示的场景（如deepseek响应、语音、视频、日志等）。在springboot中通过SpringWebFlux实现。1.Flux是什么？

Studying_swz·2025-03-24 22:26

残疾人员检测数据集VOC+YOLO格式3168张5类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：3168标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-24 19:05

iPhone XS 上的 Siri 没反应怎么办？苹果手机无法使用嘿 Siri 解决方法

Siri已经成为iPhone上必不可少的智能语音助手，提供了很多便利，但是Siri突然不工作没有响应应该如何解决呢？

编程大乐趣·2025-03-24 17:46

iPhone升级iOS 16后Siri无法正常工作怎么办？3种解决办法

一、更改Siri的声音打开iPhone的【设置】，向下滚动并点击【Siri与搜索】，轻点【Siri语音】，将Siri的声音更改为不同的变体或声音。

丰科软件·2025-03-24 15:31

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。分析指出，英伟达的策略是

go2coding·2025-03-24 14:55

逆向爬虫-筑基篇-第二层-壹-计算机网络和因特网-008

第二层网络初探计算机网络和因特网计算机网络与因特网之史分组交换之兴：1961-1972昔时，电话网为天下通信之主宰，其以电路交换之术，使语音恒速传于发收之间。

蓝花楹下·2025-03-24 14:25

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。（最重要）做生信样本量不能少：30以上。精准搜索

Kriol·2025-03-24 13:44

物联网（IoT）系统中，数据采集器拿来即用

在物联网（IoT）系统中，数据采集器（也称为网关或数据集中器）扮演着至关重要的角色，主要负责从各种传感器和设备中收集数据，并将其转换为统一的格式后传输到云端或本地服务器进行处理和分析。

小赖同学啊·2025-03-24 11:29

自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解

fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。

程序员曦曦·2025-03-24 10:21

Deepseek 个性化决策输出

隐性数据：交互行为（如答题犹豫时间、回放次数）、情绪识别（语音/表情分析）、认知负荷

meisongqing·2025-03-24 09:43

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域，仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。

DoYangTan·2025-03-24 08:58

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

操作系统高频（一）线程与进程

⭐⭐⭐进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配的基本单位。是操作系统结构的基础。进程是线程的容器。

HUZ_小Z·2025-03-24 06:16

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化

在数据集成的世界中，Airbyte是一个非常强大的平台，它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。

shuoac·2025-03-24 04:55

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

基于Streamlit实现的音频处理示例

基于Streamlit实现的音频处理示例，包含录音、语音转文本、文件下载和进度显示功能，整合了多个技术方案：一、环境准备#安装依赖库pipinstallstreamlitstreamlit-webrtcaudio-recorder-streamlitopenai-whisperpython-dotx

大霸王龙·2025-03-24 01:26

SenseVoice 部署记录

最近试用了SenseVoice（阿里团队开源的语音转文字）效果可以，可以本地部署，有webui界面，测试了万字以上的转换效果可以。首先部署好conda环境和cuda，这个可以查看他人的文章。

安静六角·2025-03-23 23:09

机器学习：让计算机学会思考的艺术

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

本文将带领读者通过Python和Flask框架，结合大模型的强大能力，构建一个个性化的新闻聚合平台，不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻，还能以语音播报的形式提供"新闻电台

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习实战第一章机器学习基础

机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

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