作者 | mozlingyu 来源 | 少数派 用游戏的方式来学习，是一种有趣而高效的方式。...而 Learn Git Branching，就是一个用小游戏带你入门的 Git 的网站。...对于论文、书籍这些严肃的写作内容来说，我们在写作的时候不会频繁的更改。深思熟虑之后，在一个节点时，我们有必要保存一下这一阶段的成果。...每一部分的内容不多，覆盖了基本的用法。每一关都是一个模拟的小项目，通过上手操作很容易获得代入感。代码本身的用法在玩游戏的过程中领会到，这种感觉很棒，让人上瘾。 ?...git-recipes http://bit.ly/2Z4jw0M 它 童仲毅 (geeeeeeeeek@github) 对很多英文资料进行翻译、整理的集合教程。包含入门基础、进阶知识和应用范例。
作者 | mozlingyu 来源 | 少数派 用游戏的方式来学习，是一种有趣而高效的方式。...从刚接触电脑时的打字练习软件 金山打字通，到程序猿写代码的利器 Vim 都有小游戏（金山打字通游戏、VIM Adventures）来帮助我们入门。...对于论文、书籍这些严肃的写作内容来说，我们在写作的时候不会频繁的更改。深思熟虑之后，在一个节点时，我们有必要保存一下这一阶段的成果。...每一部分的内容不多，覆盖了基本的用法。每一关都是一个模拟的小项目，通过上手操作很容易获得代入感。代码本身的用法在玩游戏的过程中领会到，这种感觉很棒，让人上瘾。 ?...git-recipes http://bit.ly/2Z4jw0M 它 童仲毅 (geeeeeeeeek@github) 对很多英文资料进行翻译、整理的集合教程。包含入门基础、进阶知识和应用范例。
用游戏的方式来学习，是一种有趣而高效的方式。 从刚接触电脑时的打字练习软件 金山打字通，到程序猿写代码的利器 Vim 都有小游戏（金山打字通游戏、VIM Adventures）来帮助我们入门。...严肃写作的一个个节点 iOS 上的知名笔记工具 Drafts 会在你写作时，每隔一分钟帮你保存一份当前文档的「快照」，这样就可以方便地找回之前的某个写作版本了。...对于论文、书籍这些严肃的写作内容来说，我们在写作的时候不会频繁的更改。深思熟虑之后，在一个节点时，我们有必要保存一下这一阶段的成果。...每一部分的内容不多，覆盖了基本的用法。每一关都是一个模拟的小项目，通过上手操作很容易获得代入感。代码本身的用法在玩游戏的过程中领会到，这种感觉很棒，让人上瘾。 ?...git-recipes http://bit.ly/2Z4jw0M 它 童仲毅 (geeeeeeeeek@github) 对很多英文资料进行翻译、整理的集合教程。包含入门基础、进阶知识和应用范例。
长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory）可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构，这种网络能够对语音的长时相关性进行建模，从而提高识别正确率。...双向LSTM网络可以获得更好的性能，但同时也存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。...1 语音识别为什么要用CNN 通常情况下，语音识别都是基于时频分析后的语音谱完成的，而其中语音时频谱是具有结构特点的。...从这个角度来看，则可以认为是将整个语音信号分析得到的时频谱当作一张图像一样来处理，采用图像中广泛应用的深层卷积网络对其进行识别。 从实用性上考虑，CNN也比较容易实现大规模并行化运算。...CNN 和 LSTM 在语音识别任务中可以获得比DNN更好的性能提升，对建模能力来说，CNN擅长减小频域变化，LSTM可以提供长时记忆，所以在时域上有着广泛应用，而DNN适合将特征映射到独立空间。
最近的CPU市场上，AMD和英特尔两家之间的斗争愈演愈烈，“两者哪个值得YES”已经上了热搜，成为了热门话题。对于一个游戏玩家来说，玩游戏是用AMD还是Intel？...是一个比“婆媳落水”更难的问题，AMD和Intel，哪个才是你的游戏挚爱？本文将例举几个因素进行比较。 1、看平台优化，玩游戏用AMD还是Intel？...所以，如果你问“玩游戏用AMD还是Intel”，不妨先考虑一下自己的游戏平台情况吧！ 2、看性价比，玩游戏用AMD还是Intel？ 玩游戏用AMD还是Intel？性价比是一个重要的因素。...3、看产品性能，玩游戏用AMD还是Intel？ 在产品性能方面，玩游戏用AMD还是Intel？。...目前来说，Intel的单核性能依然占了上风，同时，这次英特尔推出的5GHz的睿频或更高频率将有更多次出场的机会，这是对电脑市场的革新即将到来。 玩游戏用AMD还是Intel？
如果用户无法准确分辨哪些语音样本是机器生成的，哪些是人类产生的，那么就可以认为这一合成系统通过了图灵测试。 文本处理能力不断增强：人类在朗读文本时，实际上是有一个理解的过程。...这一阶段，深度学习技术的主要作用，是替换原有的统计模型，提升模型的刻画能力。比如用 DNN 替代时长模型，用 RNN 替代声学参数模型等。...后来提出的 Parallel WaveNet 和 ClariNet，都是为了解决这个问题，思路是利用神经网络提炼技术，用预先训练好的 WaveNet 模型（teacher）来训练可并行计算的 IAF 模型...Tacotron 2 的网络结构 ▌三、语音合成的应用 语音合成技术，已经成功应用在很多领域，包括语音导航、信息播报等。对于语音合成的应用前景，标贝科技有着自己的看法。...在开车时、散步时、锻炼时，都可以轻松获取信息。 在教育方面，尤其是语言教育方面，模仿与交互是必不可少的锻炼方式。
关于嵌入式语音应用的未来场景，边缘测语音智能芯片公司Syntiant做了一个调研，以下为调研结论 - 关于所谓“未来的人机界面” - 语音，的发展方向，以及什么是阻碍其规模应用的问题，以下是一些重点...- 来自工程界，企业高管和学术机构的被调研者，认为智能家居设备，移动电话和工业设备，将是最需要语音控制的领域。...Tensorflow是最广泛采用的创建语音体验的开发工具 图像识别被认为是支持语音交互的设备最应该支持的其他应用，其次是声音事件识别和传感器融合。 ? ? ? ?
我们拨打电话客户支持热线时使用的「自然语言处理」系统就是这样工作的。新方法是 pipeline 核心的 GPT-4 大型语言模型。你可以用 GPT-4 进行真正的对话。...如果用户在 LLM 说话时打断了它，一般来说，系统应该立即停止播放 LLM 的语音输出。然而，对于一些应用场景，这种行为需要是可配置的：有时候，即使用户打断了 LLM，也希望 LLM 能把话说完。...然而，在以下三种情况下，应用可能会选择关闭 OpenAI 的自动轮次检测功能： 不希望允许应用被打断时 像微信一样「按键说话」样式的用户界面 开发者使用其他句尾检测方法 禁用 OpenAI 的自动轮次检测功能后...具体来说，用 WebRTC 将音频从你的应用发送到服务器，接收音频，然后在服务器端直接调用 OpenAI 实时 API。...回声消除和音频处理 几乎所有支持对话的语音应用都需要处理音频的功能，特别是回声消除。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...如以下视频，通过实时手机的加速度传感器的不同状态的数据，通过云端训练对设备的不同状态加以区分，预测加速度传感器设备的剩余适用寿命，并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同的环境音- ?...支持如下的内置声音事件识别，并通过工具可自定义扩展支持更多的声音事件识别。除了支持NXP i.MXRT MCU系列外，更可以PORTING支持其他硬件平台，如Cortex M4。 ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。...10个字识别了7、8个字，看起来还可以，但真正用到应用上时，这个准确率就远远不够了。...10年前我们对产品的应用，并不是像现在手机上这么多的应用，我们操作更多的是在电脑上，这种情况下，用鼠标和键盘的操作方式就会更加准确，更加方便。...但是现在有了APP，比如说在车上，在很多产品上用鼠标或者用键盘就会变得不太合适，因此就产生了需要用语音去控制的情况。 今年来，为什么准确率能够得到大幅度的提升？...乘一下计算一下到底有什么用？
今天分享一个有点好玩的小功能。 业务场景：很多小伙伴都坐在写字楼里面办公，忙着忙着就到了中午，把点餐的事情给忘记了。解决的办法也简单，就是在手机上设置闹钟就行了。...作为技术男，还是想用程序的方式来尝试一把。 1.pyttsx3 概述 pyttsx3是Python中的文本到语音转换库。与其他库不同，它可以脱机工作，并且与Python 2和3兼容。...2.安装 pip3 install pyttsx3 3.代码实例 下面这段代码实现的功能是到了11：20，语音提醒小伙伴们要点外卖的功能。...("小伙伴们，别忘记点餐啦") time.sleep(0.5) engine.say("小伙伴们，别忘记点餐啦") engine.runAndWait() 测试后，真的能发出语音...，OK. 4.详细文档请查阅官方文档： https://pyttsx3.readthedocs.io/en/latest/engine.html 【小结】 最后送热爱学习的小伙伴们一句话：天才在于学习
前言 因为昨天重新研究了下python的打包方法，今天一番准备把之前写的一个pdf合并软件重新整理一下，打包出来。...> ModuleNotFoundError: No module named 'PyPDF2' [47572] Failed to execute script pdfmerge 这个是因为我们打包的时候用的是系统的...pyinstaller命令，而系统的python库里没有安装相应的依赖包，这时要么用退出当前的虚拟环境，要么在进入虚拟环境并给虚拟环境在Scripts下面安装pyinstaller命令。...当然，然后另外的解决办法，就是下面我们要讲的把图标打包到代码里的方法。...参考 《一种使用pyinstaller时图标问题解决方案》：https://www.cnblogs.com/it-tsz/p/10534688.html
前言 因为昨天重新研究了下python的打包方法，今天一番准备把之前写的一个pdf合并软件重新整理一下，打包出来。...但在打包的过程中仍然遇到了一些问题，半年前一番做打包的时候也遇到了一些问题，现在来看，解决这些问题思路清晰多了，这里记录下。...module> ModuleNotFoundError: No module named 'PyPDF2' [47572] Failed to execute script pdfmerge 这个是因为我们打包的时候用的是系统的...pyinstaller命令，而系统的python库里没有安装相应的依赖包，这时要么用退出当前的虚拟环境，要么在进入虚拟环境并给虚拟环境在Scripts下面安装pyinstaller命令。...当然，然后另外的解决办法，就是下面我们要讲的把图标打包到代码里的方法。
它提到，文件包含漏洞通常发生在PHP等脚本语言中，当开发者在引入文件时没有对文件名进行充分的校验，就可能导致意外的文件泄露或恶意代码注入。...文章还介绍了几种PHP中的文件包含函数，包括include()、include_once()、require()和require_once()，以及它们在找不到文件时的不同行为。...近年来，语音技术在人工智能领域的发展极为迅速，语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）作为两项重要的核心技术，被广泛应用于智能助手、客户服务系统、翻译设备以及教育平台等多个领域。...ASR 的应用场景随着深度学习和大数据技术的进步，ASR 技术的应用范围越来越广泛，以下是几个典型的应用场景：智能助手：如 Siri、Google Assistant 等智能助手，通过 ASR 技术实现了与用户的自然语言交互...自监督学习与预训练：随着自监督学习的兴起，一些基于大规模语音数据的预训练模型（如 Wav2Vec、Hubert）被广泛应用于 ASR 系统，这类模型显著提高了语音识别的准确率。
深入了解：NLP在语音识别中的应用与挑战1. 引言随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。...语音识别是一项重要的技术，可以将人类语音转换为文本，为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用，探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。2....3.3 语音合成语音合成是NLP技术在语音识别应用中的另一个重要方向。它通过将文本转换为自然流畅的语音，使得语音交互更加自然。...此示例的目的是提供一个基本框架，以帮助理解NLP技术在语音识别中的实际应用。5. 面临的挑战与未来发展5.1 挑战语音多样性： 不同人的发音、语速、口音等差异使得语音识别面临更大的挑战。...迁移学习： 利用在其他任务上预训练的模型，通过迁移学习提高语音识别的性能。6. 结语NLP在语音识别中的应用为语音技术的发展带来了新的机遇与挑战。
准备工作 1、注册百度账号 2、登录百度 AI 开发平台，http://ai.baidu.com/ 3、在控制台点击“百度语音”服务，点击“创建应用”，填写必填项，勾选额外接口，点击立即创建获取秘钥。...在应用列表中查看自己的id ? 用 360 软件管家安装 vs2017 ?...创建自己的项目 1、新建项目 打开 vs2017，点击文件，新建项目，选择 visual C# --> windows 桌面 --> windows 窗体应用，选择自己的项目地址，点击确定 ?...FilterIndex 属性用于选择了何种文件类型,缺省设置为0,系统取Filter属性设置第一项 // * ,相当于FilterIndex 属性设置为1.如果你编了3个文件类型，当FilterIndex ＝2时是指第...voiceResult.Text = Convert.ToString(resultStr); Console.Write(result); } 开始合成按钮 调用 api 中 C# SDK 的语音合成
这意味着无论你用什么操作系统，只要有 Python 环境，就可以轻松上手。 项目地址在下方，有兴趣的朋友可以直接去 GitHub 查看项目详情。...这里，文本转语音技术就派上了用场。从 AI 到人性化，试想一下，当你开车、跑步或者做家务时，能够通过耳朵获取信息，是不是大大提高了效率？这不仅仅是科技的进步，更是生活方式的改变。...而且，支持多种方言的特性，更是让它在实际应用中如虎添翼。想象一下，用陕西话给你的亲朋好友读一段文字，或者用粤语播放一则新闻，这种体验是非常独特且贴近生活的。...随着使用的深入，我开始尝试一些更复杂的应用场景。比如，将它集成到我的一些自动化脚本中，帮助我在完成某些任务后，自动播报结果。当然我相信，edge-tts 的潜力远不止于此。...上手很容易，无论你是技术小白，还是经验丰富的开发者，都可以从中找到乐趣和实用的价值。 写到最后 感谢您的一路陪伴，用代码构建世界，一起探索充满未知且奇妙的魔幻旅程。
小编说：深度学习最早兴起于图像识别，但是在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域。如今，深度学习在很多机器学习领域都有非常出色的表现，本文将向大家简单介绍深度学习在语音识别领域的应用。...在2009年谷歌启动语音识别应用时，使用的是在学术界已经研究了30年的混合高斯模型。...到2012年时，深度学习的语音识别模型已经取代了混合高斯模型，并成功将谷歌语音识别的错误率降低了20%，这个改进幅度超过了过去很多年的总和。...基于深度学习的语音识别已经被应用到了各个领域，其中最被大家所熟知的应该是苹果公司推出的Siri系统。Siri系统可以根据用户的语音输入完成相应的操作功能，这大大方便了用户的使用。...另外一个成功应用语音识别的系统是微软的同声传译系统。
如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。...作者们在 LibriSpeech 数据集上用实验测试了 SpecAugment 的效果。他们选取了三个语音识别常用的端到端 LAS 模型，对比使用数据扩增和不使用数据扩增的网络表现。...自动语音识别模型表现的测量指标是单词错误率（WER），用模型输出的转录文本和标准文本对比得到。...在下面的对比试验中，训练模型使用的超参数不变、每组对比中模型的参数数量也保持固定，只有训练模型用的数据有区别（使用以及不使用数据扩增）。...以往的自动语音识别系统研究多数都关注于找到更好的网络结构，谷歌的这项研究也展现了一个被人忽略的研究方向：用更好的方法训练模型，也可以带来大幅提升的网络表现。
根据个人使用经验而言，crossover是好用的，不仅软件资源丰富，而且运行软件是占用内存小。crossover玩游戏时没图像可能是由于运行游戏时的窗口调成了全屏模式，造成黑屏状态。...2.安装软件方式多样图2：安装未列出的应用程序crossover安装应用程序时，可以通过搜索直接下载，对于crossover未提供下载的应用程序，我们可以通过导入exe安装包的方式安装。...二、crossover玩游戏时没图像许多用户通过crossover在苹果电脑中安装游戏，但某些软件会出现黑屏，没图像的情况，这是由于我们在启动软件时选择了全屏模式。...图4：windows应用程序全屏模式在crossover运行游戏时没图像，或出现黑屏，我们可以使用快捷键【Command-Option-R】来恢复显示，或者使用【Command-Q】强制退出应用程序，再重启应用程序...三、总结crossover玩游戏时没图像，多数是由于启动的软件为全屏模式，通过快捷键【Command-Option-R】来恢复显示，或者使用【Command-Q】强制退出应用程序，再次启动即可。
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