AppSync 可以簡(jiǎn)單地理解這個(gè)功能可以做到App前端的數(shù)據(jù)和AWS上后端的數(shù)據(jù)同步，App可以對(duì)后端的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫(xiě)等功能。比如帶有同步功能待辦事項(xiàng)App，就可以用這個(gè)功能...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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Amazon AppSync在Android端的部署 -
@fujindemi 手工切分的話可以用Audition這類音頻編輯軟件，想自動(dòng)化操作的話可以考慮靜音檢測(cè)（VAD），敲一下鍵盤(pán)，等一下（這樣就有靜音便于程序分割），再敲
Keras從時(shí)域、頻域處理音頻分類問(wèn)題（帶詳細(xì)注釋）
本文章大部分參考https://www.kaggle.com/fizzbuzz/beginner-s-guide-to-audio-data/notebook，整理了一下自己...
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Amazon Simple Storage Service(S3)在Android端的部署Simple Storage Service(S3) 這個(gè)功能簡(jiǎn)單地可以理解成百度云盤(pán)，且提供了給文件打上關(guān)于Key,Value這樣便于查找的功能，比如APP的用戶數(shù)據(jù)（錄音...
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scrapy如何順序執(zhí)行多個(gè)爬蟲(chóng)
scrapy如何單線程順序執(zhí)行多個(gè)爬蟲(chóng)，剛開(kāi)始我天真的以為將多個(gè)excute順序羅列就能依次執(zhí)行每個(gè)爬蟲(chóng)了，代碼如下所示： 誰(shuí)料，在執(zhí)行完第一個(gè)爬蟲(chóng)之后，整個(gè)程序就停止運(yùn)行了...
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如何理解K-L散度（相對(duì)熵）Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式，又叫相對(duì)熵。在概率學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上，我們經(jīng)常會(huì)使用一種更簡(jiǎn)單的、...
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RNN(2)詞性標(biāo)注POS簡(jiǎn)介 本篇文章用于將英文句子轉(zhuǎn)換為其對(duì)應(yīng)的詞性標(biāo)注，結(jié)構(gòu)如下圖所示： 預(yù)處理 數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)來(lái)源于NLTK這個(gè)NLP的Python包，其中包含有部分標(biāo)記好的句子，我們可以把這...
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RNN(1)電影評(píng)論情感分析簡(jiǎn)介 這次的任務(wù)是輸入一串評(píng)價(jià)的字符串，得出其情感是正向的還是否定的。數(shù)據(jù)來(lái)源于Kaggle，搜索SI650就可以找到。先看一下數(shù)據(jù)長(zhǎng)什么樣： 1 I loved the ...
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RNN(0)從文本生成到Attention機(jī)制本篇文章參考《Packt.Deep.Learning.with.Keras》 電子版網(wǎng)上一搜就能找到，主要關(guān)注于使用RNN進(jìn)行文本相關(guān)處理的流程。 實(shí)現(xiàn)效果 以《愛(ài)麗絲夢(mèng)游仙...
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Keras從時(shí)域、頻域處理音頻分類問(wèn)題（帶詳細(xì)注釋）本文章大部分參考https://www.kaggle.com/fizzbuzz/beginner-s-guide-to-audio-data/notebook，整理了一下自己...
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在哪個(gè)路徑下運(yùn)行這個(gè)命令就放在哪里
Kaldi(A3)Online Decoder
Ref Online decoding原理及如何使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行解碼Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr....
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Scrapy實(shí)戰(zhàn)B站番劇信息爬取Part 0 安裝 采用Anaconda版本的Python可以直接使用conda install -c scrapinghub scrapy進(jìn)行安裝，采用pip instal...
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@zhicheng_d91c
感謝提示
Kaldi(A5)語(yǔ)言模型及HCLG.fst生成
這節(jié)介紹一下如何修改生成適合自己場(chǎng)景的語(yǔ)言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
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@zhicheng_d91c
這個(gè)就不知道了欸…沒(méi)做過(guò)中文asr
Kaldi(A5)語(yǔ)言模型及HCLG.fst生成
這節(jié)介紹一下如何修改生成適合自己場(chǎng)景的語(yǔ)言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
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語(yǔ)音識(shí)別CMUSphinx(3)特征信息的提取為了能在安卓Demo中提取出有用的信息，先來(lái)參考.c源碼（因?yàn)锳ndroid Demo是用JNI封裝了一下.c實(shí)現(xiàn)的） .c源碼中所需要的聲學(xué)分?jǐn)?shù)提取 來(lái)到ps_end_ut...
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語(yǔ)音識(shí)別CMUSphinx(2)AndroidDemo實(shí)測(cè)安裝 安裝過(guò)程參考https://cmusphinx.github.io/wiki/tutorialandroid/build過(guò)程過(guò)慢可以修改總build.gradle如下 ...
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@zhicheng_d91c 沒(méi)有其他格式要求，其實(shí)這個(gè)n-gram語(yǔ)言模型就只是統(tǒng)計(jì)了每個(gè)組合出現(xiàn)的概率，比如how are you ?I am fine 的2-gram就是how are;are you;i am;am fine這樣，組合是什么意思，也就是詞匯標(biāo)注什么的不歸他管，是Kaldi那邊的工作
Kaldi(A5)語(yǔ)言模型及HCLG.fst生成
這節(jié)介紹一下如何修改生成適合自己場(chǎng)景的語(yǔ)言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
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1、train_text.txt只需要輸入你要訓(xùn)練的文本即可，沒(méi)有特殊要求，比如
how are you? you are welcome這樣的文本；2、很大是因?yàn)槲谋玖亢艽?，如果這個(gè)train_text.txt只是針對(duì)你的使用場(chǎng)景的少量句子的話就會(huì)很小，我嘗試過(guò)大約100個(gè)句子，生成的HCLG.fst在10MB以下，Android上也是可以移植的，識(shí)別10s的句子耗時(shí)大概也是10sKaldi(A5)語(yǔ)言模型及HCLG.fst生成
這節(jié)介紹一下如何修改生成適合自己場(chǎng)景的語(yǔ)言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
