一.处理源语音 1.定位: 2.仿造load_preprocess_wav()函数读入音频 3.新建enhance.py文件,主要使用减谱法和自适应滤波器法,代码如下: 4.在__init_ ...
一.github作者指南 .下载数据集并解压:确保您可以访问 train 文件夹中的所有音频文件 如.wav .进行音频和梅尔频谱图预处理: python pre.py lt datasets root gt d dataset n number 可传入参数: d dataset 指定数据集,支持 aidatatang zh, magicdata, aishell , data aishell, ...
2022-04-06 09:57 0 3067 推荐指数:
一.处理源语音 1.定位: 2.仿造load_preprocess_wav()函数读入音频 3.新建enhance.py文件,主要使用减谱法和自适应滤波器法,代码如下: 4.在__init_ ...
github项目链接:mockingbird项目 1.点击此项目可查看中文说明文档。 步骤一.下载安装anaconda+pycharm组合 1.B站教学视频链接:Python+Anaconda+PyCharm的安装和基本使用【适合完全零基础】不只是教你如何安装,还告诉你为什么这么安装 (1)设置 ...
下 4)下载vgg16预训练好的模型和参数:http://dl.caffe.berkeleyvision. ...
包括两步: 1)Convert parameters and buffers of all modules to CUDA Tensor. 2)Send the inputs and targets at every step to the GPU. 注意:模型和数据要迁移 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的话就是:使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指预训练和微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布 ...
原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7520063.html 原文:https://www.jianshu.com/p/84f72791806f 原文:ht ...
逻辑回归的损失函数 线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失函数,定义如下: $$Log Loss = \sum_{(x,y)\in D} -ylog(y') ...
目录 概述 RoBERTa的主要改进 改进优化函数参数 Masking策略 模型输入格式与NSP 更大的batch size 更大语料与更长的训练步数 字节级别的BPE文本编码 实验效果 总结 ...