對(duì)此,蘋(píng)果公司也曾進(jìn)行過(guò)解釋?zhuān)O(píng)果軟件工程高級(jí)副總裁Craig Federighi曾表示,Face ID具備唯一性,僅支持“一機(jī)一臉”,用戶(hù)無(wú)法在系統(tǒng)中錄入多個(gè)人臉。不僅如此,系統(tǒng)必須是在同時(shí)捕捉
2017-12-20 03:40:36
對(duì)此,蘋(píng)果公司也曾進(jìn)行過(guò)解釋?zhuān)O(píng)果軟件工程高級(jí)副總裁Craig Federighi曾表示,Face ID具備唯一性,僅支持“一機(jī)一臉”,用戶(hù)無(wú)法在系統(tǒng)中錄入多個(gè)人臉。不僅如此,系統(tǒng)必須是在同時(shí)捕捉
2018-01-06 01:28:53
研究MOSFET主要是用什么軟件呀?搞這個(gè)方向以后好就業(yè)嗎
2013-09-10 19:52:12
希望廣大DSP大俠們幫我出出主意,怎么才能寫(xiě)一個(gè)好的音頻壓縮算法,最好是在時(shí)域的壓縮。頻域的壓縮發(fā)現(xiàn)都相對(duì)比較復(fù)雜。大家好,我是做語(yǔ)音芯片的。最近想研究一種壓縮率高,音質(zhì)好,并且解碼簡(jiǎn)單。最好能用8
2013-09-18 17:38:38
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的最重大突破是隱含馬爾科夫模型Hidden Markov Model的應(yīng)用。從Baum提出相關(guān)數(shù)學(xué)推理,經(jīng)過(guò)Labiner等人的研究,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的李開(kāi)復(fù)最終實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)基于隱馬爾科夫模型的大詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)Sphinx。此后嚴(yán)格來(lái)說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)并沒(méi)有脫離HMM框架。
2019-10-08 14:29:52
?NI-700性能模型版本您可以在蘇格拉底1.7.4版的性能應(yīng)用程序中關(guān)聯(lián)性能模型庫(kù)。
有關(guān)其關(guān)聯(lián)的更多信息,請(qǐng)參閱僅隨蘇格拉底提供的ARM?蘇格拉底?for Corelink?NI-700片上網(wǎng)絡(luò)互連用戶(hù)指南。
2023-08-11 06:20:07
一、Case-Control關(guān)聯(lián)分析模型 (第一部分主要是在人類(lèi)中)卡方檢驗(yàn)舉例邏輯回歸邏輯混合模型 二、(動(dòng)植物)數(shù)量性狀關(guān)聯(lián)分析模型加性模型(GAM)當(dāng)線(xiàn)性模型的種種條件不能滿(mǎn)足時(shí),就要考慮用平滑性模型來(lái)替代。平滑性模型可以對(duì)非線(xiàn)性關(guān)...
2021-07-23 07:03:13
FPGA和Nios_軟核的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的研究引言語(yǔ)音識(shí)別的過(guò)程是一個(gè)模式匹配的過(guò)程 在這個(gè)過(guò)程中,首先根據(jù)說(shuō)話(huà)人的語(yǔ)音特點(diǎn)建立語(yǔ)音模型,對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析,并提取所需的語(yǔ)音特征,在此基礎(chǔ)上建立
2012-08-11 11:47:15
SRVCC (Single Radio Voice Call Continuity )是 3GPP 提出的一種 VoLTE 語(yǔ)音業(yè)務(wù)連續(xù)性方案,主要是為了解決當(dāng)單射頻 UE 在 LTE
2023-09-20 06:23:34
MCU的靜態(tài)功耗主要是跟什么因素有關(guān)系
2023-10-11 08:00:58
的易用性和畫(huà)原理圖的美觀性,但OrCAD Capture與Expedition的關(guān)聯(lián)性不如pads Logic+PADS Layout之間的關(guān)聯(lián)性親密. 而DxDesigner+Expedition的流程
2014-11-07 09:59:40
的Python和C / C ++開(kāi)發(fā)人員。 ReSpeaker兼容多種API,包括:Microsoft認(rèn)知服務(wù),Amazon Alexa語(yǔ)音服務(wù),Google Speech API,Wital
2018-11-01 15:46:18
哪位高手可以為我講解一下有關(guān)TVS二極管的相關(guān)知識(shí)啊,剛進(jìn)入這個(gè)行業(yè),對(duì)很多基本的參數(shù)都不是很了解,對(duì)他們之間的關(guān)聯(lián)性更是不懂.
2016-05-19 09:26:54
,因而各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和相關(guān)性還是很低。就算我們與很多公司進(jìn)行洽談合作,但是仍然也會(huì)存在信息壟斷問(wèn)題的出現(xiàn),所以為了能夠正常獲取已授權(quán)的信息,爬蟲(chóng)技術(shù)就很重要。爬蟲(chóng)技術(shù)可以打破信息壟斷的局面,整合
2019-12-25 17:20:49
的NSF2模塊
問(wèn)題2:
我想知道如何用DCC去調(diào)試VNF模塊。
主要是VNF模塊中的參數(shù)代表什么?模塊模塊之間的聯(lián)系?
Operation Mode代表著VNF模塊選擇下面的哪些模塊起作用
1.LDC
2018-06-21 17:59:30
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:59 編輯
如何使得語(yǔ)音識(shí)別軟件(比如windows speech sdk5.1)與labview聯(lián)系起來(lái)。我想用語(yǔ)音控制鼠標(biāo),當(dāng)操作者
2012-02-21 17:31:47
yolov5-face的pt模型是怎樣轉(zhuǎn)為onnx模型的?有哪些轉(zhuǎn)換步驟?
2022-02-21 07:19:37
如下圖,主要分編碼,訓(xùn)練和解碼。如下編碼,通過(guò)傅里葉變換,MFCC等把語(yǔ)音變成語(yǔ)音向量。訓(xùn)練,即通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等方式,建立語(yǔ)言向量模型,解碼,即把訓(xùn)練好的模型組合起來(lái)。簡(jiǎn)答地說(shuō)就是語(yǔ)音通過(guò)算法轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音
2017-07-19 11:20:19
的孤立詞識(shí)別取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。到了1980年,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)從從孤立詞識(shí)別發(fā)展到連續(xù)詞識(shí)別,當(dāng)時(shí)出現(xiàn)了兩項(xiàng)非常重要的技術(shù):隱馬爾科夫模型( HMM )、N-gram語(yǔ)言模型。1990年,大詞匯量連續(xù)詞識(shí)別
2018-06-28 11:27:08
摘 要:為了提高通信系統(tǒng)的保密性,降低制造成本,需要進(jìn)行專(zhuān)用處理器的設(shè)計(jì)。該文基于SELP(Sinusoidal Excitation Linear Prediction)算法模型原理,設(shè)計(jì)了一款
2009-10-06 09:09:08
和可用性有很大影響。在對(duì)測(cè)試性建模理論進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,借鑒多信號(hào)流圖模型和eXpress信息模型,提出了一種適合電子系統(tǒng)的測(cè)試性模型——ESTIM(electrotic system
2010-04-22 11:28:58
1.Why study generative modeling? 人們可能很自然地想知道為什么生成模型值得研究,尤其是那些只能夠生成數(shù)據(jù)而不能提供密度函數(shù)估計(jì)的生成模型。畢竟,當(dāng)應(yīng)用于圖像時(shí),這樣
2021-09-15 06:03:29
各位大神,我要用labview實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音播報(bào)功能,我安裝了Microsoft speech sdk5.1,但是labview自動(dòng)里顯示不出來(lái)Microsoft speech library,有知道原因的么
2015-06-23 10:25:22
分享一篇文檔:基于Matlab的語(yǔ)音信號(hào)的頻譜研究.zip 主要的簡(jiǎn)介我給摳出來(lái)了:本文研究了在Matlab環(huán)境下的FFT頻譜分析原理及其顯示,并對(duì)采集信號(hào)的紋理圖像進(jìn)行了傅立葉變換,實(shí)現(xiàn)了傅立葉
2014-09-22 15:43:47
,Speech2Face模型主要是為了研究語(yǔ)音與相貌之間的關(guān)聯(lián)性。目前Speech2Face已經(jīng)可以識(shí)別出性別,而對(duì)于白種人與亞洲人也能輕易分辨,在年紀(jì)部分從30、40、70歲的年齡段聲音命中率會(huì)比
2020-07-29 15:49:31
。● 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)基于 DNN 的 KWS 的一大主要缺陷是無(wú)法為語(yǔ)音功能中的局域關(guān)聯(lián)性、時(shí)域關(guān)聯(lián)性、頻域關(guān)聯(lián)性建模。CNN 則可將輸入時(shí)域和頻域特征當(dāng)作圖像處理,并且在上面執(zhí)行 2
2021-07-26 09:46:37
固件庫(kù)(標(biāo)準(zhǔn)庫(kù))和這些操作系統(tǒng)有沒(méi)有關(guān)聯(lián)性?用庫(kù)函數(shù)不能寫(xiě)操作系統(tǒng)嗎?
2021-11-06 17:33:12
牽動(dòng)著上至國(guó)家***,下至黎民百姓的大事,觀測(cè)農(nóng)副產(chǎn)品價(jià)格的變動(dòng),研究它們的變化規(guī)律是一個(gè)重要的課題。本文重點(diǎn)研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要算法及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用,主要工作包括以下幾個(gè)方面:1、研究了關(guān)聯(lián)
2010-04-24 09:18:51
大神求助啊, 我的畢業(yè)設(shè)計(jì)是汽車(chē)性能測(cè)試——基于Labview的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì),主要是是測(cè)試汽車(chē)平順性,汽車(chē)行駛穩(wěn)定性,和汽車(chē)行駛參數(shù)的,有沒(méi)有大神會(huì)編Labview啊, 或者有類(lèi)似的資料的,謝謝啊。
2014-04-22 16:33:33
和半雙工PTT(Push-To-Talk)語(yǔ)音通話(huà)支持的可行性和承載數(shù)量。 (2)使用R因子、端到端延遲、抖動(dòng)以及丟包率等指標(biāo)對(duì)語(yǔ)音通信質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。 研究過(guò)程中通過(guò)仿真模擬實(shí)驗(yàn),對(duì)以上幾個(gè)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算
2009-09-19 09:25:14
處理過(guò)程基本上是一致的。目前主流的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的基本理論。一個(gè)完整的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)可大致分為三部分:(1)語(yǔ)音特征提取:其目的是從語(yǔ)音波形中提取出隨時(shí)間變化的語(yǔ)音特征序列。(2)聲學(xué)模型
2019-03-10 22:00:15
處理分為2個(gè)階段:告警規(guī)則挖掘階段、告警分析處理階段。告警規(guī)則挖掘階段是為了實(shí)現(xiàn)基于歷史告警數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析,從歷史數(shù)據(jù)中獲得告警之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,形成規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù);告警分析處理階段目的是基于所獲得的規(guī)則
2020-12-03 15:13:35
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)人網(wǎng)絡(luò)和多媒體時(shí)代,語(yǔ)音合成技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于信息咨詢(xún)、電話(huà)銀行、辦公自動(dòng)化等多個(gè)領(lǐng)域,并繼續(xù)向前發(fā)展。目前,語(yǔ)音合成技術(shù)主要有基于規(guī)則合成和基于拼接合成兩種。基于規(guī)合成主要是計(jì)算
2011-03-06 22:24:58
.本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)性能的VoIP語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,該模型在E-Model的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),只考慮網(wǎng)絡(luò)性能的動(dòng)態(tài)變化對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量的影響.新的模型考慮更少的影響因素,比E-Model更容易計(jì)算,因此更
2010-04-24 09:26:44
pzh-py-speech的主要功能是什么?如何利用PyAudio庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)pzh-py-speech的音頻播放和錄制功能呢?
2021-12-23 09:45:48
?我們不需要從頭開(kāi)始構(gòu)建任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型,該庫(kù)為我們提供了各種著名的公共語(yǔ)音識(shí)別API的便捷包裝。 使用pip安裝庫(kù): pip3 install SpeechRecognition Okey,打開(kāi)
2020-07-29 18:12:13
:1.下載附件2.安裝依賴(lài)3.轉(zhuǎn)rknn模型4.測(cè)試yes語(yǔ)音可以看到"inference result:"打印,其中第三個(gè)參數(shù)值最大,該參數(shù)代表yes,說(shuō)明預(yù)測(cè)正確
2022-06-22 16:27:44
艾媒咨詢(xún)?cè)凇?017 年中國(guó)在線(xiàn)語(yǔ)音直播市場(chǎng)專(zhuān)題研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示,語(yǔ)音直播的用戶(hù)規(guī)模正在從 2016 年的 0.69 億進(jìn)入到2017 年的 1.12 億,增長(zhǎng)率高達(dá) 62% ,而在 2020 年
2020-06-06 09:06:31
怎么在labview前面板寫(xiě)一些字主要是為了前面板更好看一些 用的是labview8.5 ?
2012-05-08 10:50:09
怎樣去設(shè)計(jì)一種pzh-py-speech語(yǔ)音處理工具呢?有哪些步驟呢?
2021-12-23 07:33:23
大連理工大學(xué)“飛馳”隊(duì)進(jìn)行了智能模型車(chē)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與研究工作,主要工作包括車(chē)體改裝、系統(tǒng)硬件及軟件設(shè)計(jì)和控制算法研究等。內(nèi)容安排如下:本章為引言,介紹了智能汽車(chē)的發(fā)展?fàn)顩r主要技術(shù);第二章闡述了模型
2011-07-25 19:20:35
最近畢設(shè)做這個(gè) 主要是基于fpga的語(yǔ)音采集 用的是wm8731這塊芯片 我現(xiàn)在有點(diǎn)迷茫從何下手啊 研究這塊芯片和fpga的接口問(wèn)題么?好迷茫好迷茫。。= =
2013-04-23 10:26:48
(noisy)); %加噪語(yǔ)音信噪比SNR2=10*log10(var(speech')/var(enhanced-speech'));%增強(qiáng)語(yǔ)音信噪比wavwrite(x,fs,nbits
2012-05-03 15:45:24
最近要做一個(gè)語(yǔ)音播報(bào),已經(jīng)下載安裝了Microsoft Speech SDK 5.1但是在active中找不到Microsoft Speech Object Library Version 5.1 求助求助!
2018-10-07 18:08:27
帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),從而催生出了對(duì)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)系統(tǒng)的研究,特別是其可生存性研究。研究重點(diǎn)包括生存性基本概念、體系結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)模型、系統(tǒng)分全文下載
2010-04-24 09:43:16
??? Error using ==> wavread at 67Cannot open file.Error in ==> Untitled2 at 5[speech,fs,nbits
2012-04-30 13:02:31
輪胎穩(wěn)態(tài)側(cè)向半經(jīng)驗(yàn)模型的研究輪胎半經(jīng)驗(yàn)模型在汽車(chē)的動(dòng)力學(xué)仿真研究中具有至關(guān)重要的作用。本文在總結(jié)輪胎半經(jīng)驗(yàn)模型參數(shù)識(shí)別的最優(yōu)方法的基礎(chǔ)上,對(duì)側(cè)偏側(cè)傾聯(lián)合工況下的我國(guó)郭孔輝院士的統(tǒng)一模型和荷蘭
2009-12-02 12:36:52
轎車(chē)參數(shù)化分析模型的構(gòu)造研究及應(yīng)用概念設(shè)計(jì)階段是車(chē)身結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中保證性能的重要階段這個(gè)階段留下的缺陷往往很難在后續(xù)的設(shè)計(jì)中彌補(bǔ)因而在車(chē)身開(kāi)發(fā)中受到廣泛重視目前國(guó)內(nèi)外在這方面都展開(kāi)了詳細(xì)的研究尤其是國(guó)外
2009-04-16 13:40:51
負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則反映了數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的互斥關(guān)系,能提供很多有用的信息,在決策支持中起重要作用,但現(xiàn)行的挖掘算法主要是針對(duì)單一數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘,多數(shù)據(jù)庫(kù)中負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘還未
2009-03-20 14:27:127 關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究目前已經(jīng)能夠從含有缺失值的數(shù)據(jù)間建立關(guān)聯(lián)性,但缺失值填充的完整性仍顯不足。該文利用規(guī)則回收技術(shù),以回收組合的方法將已往在挖掘過(guò)程中被刪除掉的關(guān)聯(lián)
2009-04-18 08:59:268 將Loop細(xì)分原則引入語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)音動(dòng)畫(huà)合成系統(tǒng)中,提出并設(shè)計(jì)一種基于局部細(xì)分模型構(gòu)造人臉原型的Face-LS算法。算法利用局部細(xì)分原則在臉部網(wǎng)格的局部區(qū)域上進(jìn)行迭代插值,經(jīng)
2009-04-21 08:55:4712 提出一種基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性能評(píng)價(jià)的優(yōu)化跟蹤門(mén)算法,并通過(guò)它來(lái)減少跟蹤門(mén)內(nèi)來(lái)自非本目標(biāo)的回波,最終達(dá)到提高多目標(biāo)多傳感器跟蹤系統(tǒng)性能的目的,理論分析表明,與基于假設(shè)樹(shù)最大
2009-07-03 10:17:5616 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要是指發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系,揭示數(shù)據(jù)間未知的依賴(lài)關(guān)系,根據(jù)這種依賴(lài)關(guān)系,可以從某一數(shù)據(jù)對(duì)象的信息來(lái)推斷另一數(shù)據(jù)對(duì)象的信息。筆者將
2009-09-17 11:05:365 該文研究了海雜波的多重分形關(guān)聯(lián)特性及其在海雜波微弱目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用。多重分形關(guān)聯(lián)是對(duì)多重分形“單點(diǎn)”統(tǒng)計(jì)的推廣,研究具有不同奇異性強(qiáng)度的兩點(diǎn)之間的空間關(guān)聯(lián)特性
2010-02-09 14:08:4313 語(yǔ)音記錄 (Speech Recorder)
PARTS LIST
R1 = 1k R2 = 470
2009-12-24 10:12:333384 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是什么意思
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),也被稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別Automatic Speech Recognition,(ASR),其目標(biāo)是將人類(lèi)的語(yǔ)音
2010-03-06 11:16:452783 語(yǔ)音信號(hào)處理是研究數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì) 語(yǔ)言信號(hào) 進(jìn)行處理的一門(mén)科學(xué),處理的目的是為了得到語(yǔ)音參數(shù),以便高效的傳輸或存儲(chǔ),或者是通過(guò)某些處理達(dá)到某些目的或是用途等。
2011-07-18 17:07:1393 首先簡(jiǎn)述了語(yǔ)音識(shí)別在機(jī)器人控制系統(tǒng)中的作用,然后重點(diǎn)介紹如何利用Microsoft Speech SDK工具來(lái)開(kāi)發(fā)語(yǔ)音識(shí)別軟件系統(tǒng),對(duì)機(jī)器人進(jìn)行的語(yǔ)音命令控制和簡(jiǎn)單的語(yǔ)音人機(jī)對(duì)話(huà),對(duì)設(shè)計(jì)具
2011-09-21 14:34:5744 電網(wǎng)諧波與無(wú)功電容器組的關(guān)聯(lián)性分析_袁曉冬
2017-01-08 11:07:010 問(wèn)答:顯卡主要是干什么的?顯卡的用途,怎么那么貴啊啊啊
2017-02-13 15:06:531181 本文主要介紹了3D打印技術(shù)與激光制造的核心,全面分析了兩者之間的關(guān)聯(lián)性。
2017-10-09 16:15:2419 和動(dòng)態(tài)演化性,基于研究互聯(lián)網(wǎng)+外貿(mào)環(huán)境下跨境電商出口產(chǎn)品銷(xiāo)量可控關(guān)聯(lián)性大數(shù)據(jù)挖掘、個(gè)性化預(yù)測(cè)機(jī)制、智慧預(yù)測(cè)算法,改進(jìn)分布式定量、集中式定性計(jì)算等相應(yīng)算法,提出一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)+外貿(mào)驅(qū)動(dòng)下基于跨境電商可控關(guān)聯(lián)性大數(shù)
2017-12-04 16:35:400 針對(duì)變壓器設(shè)備大數(shù)據(jù)狀態(tài)評(píng)估過(guò)程中存在數(shù)據(jù)缺失以及異常數(shù)據(jù)等問(wèn)題,提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)清洗策略。首先通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,建立了衡量狀態(tài)監(jiān)測(cè)量間關(guān)聯(lián)程度的數(shù)學(xué)模型,找出具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性
2017-12-14 10:44:350 目前大數(shù)據(jù)處理過(guò)程較少關(guān)注任務(wù)所處理數(shù)據(jù)間的依賴(lài)關(guān)系,在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中可能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)遷移,影響數(shù)據(jù)處理效率.為減少數(shù)據(jù)遷移,提升任務(wù)執(zhí)行性能,從數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性及數(shù)據(jù)本地性?xún)蓚€(gè)角度出發(fā),提出了一種
2017-12-25 10:20:490 .前者通過(guò)度量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度預(yù)測(cè)miRNA-疾病關(guān)聯(lián)。但需要構(gòu)建高質(zhì)量的生物網(wǎng)絡(luò)模型:后者將機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法應(yīng)用到這個(gè)問(wèn)題中,但需要構(gòu)建高可信度的負(fù)例集合,基于以上困難和不足,提出了一種計(jì)算模型BNPDCMDA,用于預(yù)測(cè)miRNAs-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系.該方
2017-12-25 10:59:060 多標(biāo)記學(xué)習(xí)廣泛存在于現(xiàn)實(shí)生活中,是當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),在多標(biāo)記學(xué)習(xí)框架中,每個(gè)對(duì)象由一個(gè)示例構(gòu)成。但可能同時(shí)屬于多個(gè)類(lèi)別標(biāo)記,并且各個(gè)標(biāo)記之間相互關(guān)聯(lián),所以挖掘多標(biāo)記之間的關(guān)聯(lián)性對(duì)于多標(biāo)記
2017-12-25 15:53:141 本文采用評(píng)估反饋控制機(jī)制,對(duì)關(guān)聯(lián)分類(lèi)方法的閾值設(shè)定自適應(yīng)調(diào)節(jié)進(jìn)行了研究。首先建立了對(duì)分類(lèi)規(guī)則集進(jìn)行判優(yōu)評(píng)估的數(shù)學(xué)模型;然后基于此模型提出了運(yùn)用區(qū)間迭代逼近求解關(guān)聯(lián)分類(lèi)最小支持度,并以此進(jìn)行閾值自適應(yīng)調(diào)節(jié)的方法;最后的仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法比一般的關(guān)聯(lián)分類(lèi)方法具有更好的自適應(yīng)性和有效性。
2018-01-03 16:06:530 。CCS通過(guò)使得背景向量線(xiàn)性投影后的低維特征與行為之間希爾伯特一施密特范數(shù)最大化,從而實(shí)現(xiàn)背景向量與行為之間的依賴(lài)關(guān)系最大化,更好地發(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)聯(lián)性,減小屬性值殘缺帶來(lái)的影響。然后利用分類(lèi)模型(如支持向量機(jī)(
2018-01-15 14:57:071 今日有傳聞,蘋(píng)果的Face ID模塊供應(yīng)將被分化,還新增了兩家中國(guó)供應(yīng)商。據(jù)悉分化原因主要是保證關(guān)鍵零部件供應(yīng)的穩(wěn)定,而且LG取代夏普成主要供應(yīng)商。
2018-02-11 09:46:331291 傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法認(rèn)為特征是相互獨(dú)立的,容易忽略多模態(tài)特征之間多元的關(guān)聯(lián)性,從而造成識(shí)別的誤差。為此,基于超圖模型,提出一種新的特征整合方法。定義共享熵的計(jì)算方法用以表示多個(gè)特征之間的關(guān)聯(lián)程度
2018-03-07 11:01:410 想要擁有無(wú)與倫比的產(chǎn)品和資源組合,僅有一個(gè)通用搜索框是不夠的,訪(fǎng)問(wèn)全新的ADI公司全球站點(diǎn)搜索,關(guān)聯(lián)性搜索功能可以實(shí)時(shí)快速過(guò)濾結(jié)果,例如,輸入“AD9364”,您會(huì)看到AD9364產(chǎn)品頁(yè)面的直接鏈接,以及數(shù)據(jù)手冊(cè)和附加資源鏈接。
2018-06-05 13:45:002728 關(guān)聯(lián)性和智能搜索
2019-08-28 06:09:003601 研究人員在一項(xiàng)新研究中寫(xiě)道,Speech2Face通過(guò)該數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)了語(yǔ)音提示與人臉某些物理特征之間的關(guān)聯(lián)。然后,AI使用音頻剪輯對(duì)與語(yǔ)音匹配的真實(shí)感面部建模。
2020-04-11 10:40:512478 的分析識(shí)別更是研究的重中之重。近年來(lái)深 10 度學(xué)習(xí)模型的廣泛發(fā)展和計(jì)算能力的大幅提升對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的提升起到了關(guān)鍵作用。本文立足于語(yǔ)音識(shí)別與深度學(xué)習(xí)理論緊密結(jié)合,針對(duì)如何利用深度學(xué)習(xí)模型搭建區(qū)分能力更強(qiáng)魯棒性更
2020-05-09 08:00:0041 針對(duì)聲韻母相同但聲調(diào)不同的近音字識(shí)別問(wèn)題和聲韻母及聲調(diào)都相同的同音字識(shí)別問(wèn)題,提出在語(yǔ)音模型和語(yǔ)言模型中分別引入聲調(diào)和字轉(zhuǎn)移概率,以提高近音字和同音字的識(shí)別率。首先將聲調(diào)劃分為 5 種表現(xiàn)形式添加到
2020-05-06 08:00:004 電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供白光LED與熒光粉關(guān)聯(lián)性資料下載的電子資料下載,更有其他相關(guān)的電路圖、源代碼、課件教程、中文資料、英文資料、參考設(shè)計(jì)、用戶(hù)指南、解決方案等資料,希望可以幫助到廣大的電子工程師們。
2021-04-09 08:42:5518 基于矩陣補(bǔ)全的基因-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)模型
2021-06-11 11:39:224 AID.Speech是以Tengine-Lite為平臺(tái)的嵌入式前端語(yǔ)音喚醒/打斷算法,它可以在Arm Cortex-M4上流暢運(yùn)行,適用于各種語(yǔ)音交互的IoT場(chǎng)景;包含,行業(yè)領(lǐng)先的語(yǔ)音識(shí)別算法;優(yōu)秀
2021-10-28 16:21:097 芯片主要是由什么物質(zhì)組成?芯片主要是由硅、電阻、電容、元件組成,芯片的原料是晶圓,由硅材料制成,晶圓便是硅元素加以純化,它是微電子技術(shù)的主要產(chǎn)品。晶圓越薄,生產(chǎn)成本就越低。
2021-12-23 10:29:459927 電腦芯片主要是由“硅”這種物質(zhì)組成的。芯片的原料是晶圓,而晶圓的成分是硅,硅又是由石英砂精煉出來(lái)的。
2022-01-02 10:10:007560 手機(jī)、電腦的芯片主要是由“硅”這種物質(zhì)組成的。芯片的原料是晶圓,而晶圓的成分是硅,硅又是由石英砂精煉出來(lái)的。
2022-01-05 13:56:2311211 Speech AI 線(xiàn)上技術(shù)研討會(huì) 精彩議程搶先看 自二十世紀(jì)下半葉第一個(gè)基于計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音合成系統(tǒng)誕生,至以隱馬爾可夫模型為代表的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)合成語(yǔ)音占據(jù)主流,再到近十年來(lái)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音合成快速
2022-11-10 11:00:16445 九芯電子科技有限公司是一家專(zhuān)注于語(yǔ)音IC領(lǐng)域的企業(yè),旗下的語(yǔ)音芯片產(chǎn)品在市場(chǎng)上備受歡迎,主要是它的語(yǔ)音IC具有以下幾個(gè)特點(diǎn): 首先,九芯電子的語(yǔ)音IC具有高穩(wěn)定的特性。無(wú)需任何外圍電路,在極其惡劣
2023-03-27 14:41:31249 Maix-Speech是專(zhuān)為嵌入式環(huán)境設(shè)計(jì)的離線(xiàn)語(yǔ)音庫(kù),設(shè)計(jì)目標(biāo)包括:ASR/TTS/CHAT作者的設(shè)計(jì)初衷是完成一個(gè)低至Cortex-A71.0GHz單核下可以實(shí)時(shí)運(yùn)行的ASR庫(kù)。目前市面上的離線(xiàn)
2022-03-28 10:11:48803 九芯電子科技有限公司是一家專(zhuān)注于語(yǔ)音IC領(lǐng)域的企業(yè),旗下的語(yǔ)音芯片產(chǎn)品在市場(chǎng)上備受歡迎,主要是它的語(yǔ)音IC具有以下幾個(gè)特點(diǎn):首先,九芯電子的語(yǔ)音IC具有高穩(wěn)定的特性。無(wú)需任何外圍電路,在極其惡劣
2023-03-30 11:08:44341 在 Hugging Face 上發(fā)布。它將成為 Hugging Face 上至今最大的地理空間基礎(chǔ)模型,也是首個(gè)與 NASA 合作構(gòu)建的開(kāi)源 AI 基礎(chǔ)模型。 獲取最新數(shù)據(jù)仍然是氣候科學(xué)研究面臨的主要挑戰(zhàn)
2023-08-08 18:15:01402 CE與EMC、LVD有什么關(guān)聯(lián)區(qū)別是啥? 很多人都知道EMC、LVD、CE這三個(gè)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn),其中EMC指的是電磁兼容性,主要是為了防止電子設(shè)備之間產(chǎn)生電磁干擾。LVD是低電壓指令,主要是為了保證
2023-10-27 15:37:33468 三極管的耐壓與hFE之間是否具有相關(guān)聯(lián)性? 三極管的耐壓與hFE之間并沒(méi)有直接的相關(guān)性。hFE(直流電流增益)指的是三極管的輸入電流和輸出電流之間的比例關(guān)系,而耐壓則是指三極管能夠承受的最大電壓
2023-11-23 09:39:50321 在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,建立表之間的關(guān)聯(lián)是非常重要的,它可以幫助我們更好地組織和管理數(shù)據(jù)。在本文中,我們將詳細(xì)討論如何在SQL中建立表之間的關(guān)聯(lián)。 在SQL中,表之間的關(guān)聯(lián)通過(guò)使用外鍵和主鍵來(lái)實(shí)現(xiàn)
2023-11-23 11:38:391028 AI 大模型在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域已經(jīng)取得了令人矚目的成就。語(yǔ)音 AI(Speech AI)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在數(shù)字人、實(shí)時(shí)翻譯、語(yǔ)音搜索、客戶(hù)服務(wù)應(yīng)答等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景, NVIDIA 也在不斷
2023-12-15 15:50:01209
評(píng)論
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