一.處理源語音 1.定位: 2.仿造load_preprocess_wav()函數讀入音頻 3.新建enhance.py文件,主要使用減譜法和自適應濾波器法,代碼如下: 4.在__init_ ...
一.github作者指南 .下載數據集並解壓:確保您可以訪問 train 文件夾中的所有音頻文件 如.wav .進行音頻和梅爾頻譜圖預處理: python pre.py lt datasets root gt d dataset n number 可傳入參數: d dataset 指定數據集,支持 aidatatang zh, magicdata, aishell , data aishell, ...
2022-04-06 09:57 0 3067 推薦指數:
一.處理源語音 1.定位: 2.仿造load_preprocess_wav()函數讀入音頻 3.新建enhance.py文件,主要使用減譜法和自適應濾波器法,代碼如下: 4.在__init_ ...
github項目鏈接:mockingbird項目 1.點擊此項目可查看中文說明文檔。 步驟一.下載安裝anaconda+pycharm組合 1.B站教學視頻鏈接:Python+Anaconda+PyCharm的安裝和基本使用【適合完全零基礎】不只是教你如何安裝,還告訴你為什么這么安裝 (1)設置 ...
下 4)下載vgg16預訓練好的模型和參數:http://dl.caffe.berkeleyvision. ...
包括兩步: 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:模型和數據要遷移 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的話就是:使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯,就是有好多2,每個2有什么意思呢? 先大體說一下,兩階段是指預訓練和微調階段,兩任務是指Mask Language和NSP任務,兩個版本是指Google發布 ...
原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7520063.html 原文:https://www.jianshu.com/p/84f72791806f 原文:ht ...
邏輯回歸的損失函數 線性回歸的損失函數是平方損失。邏輯回歸的損失函數是對數損失函數,定義如下: $$Log Loss = \sum_{(x,y)\in D} -ylog(y') ...
目錄 概述 RoBERTa的主要改進 改進優化函數參數 Masking策略 模型輸入格式與NSP 更大的batch size 更大語料與更長的訓練步數 字節級別的BPE文本編碼 實驗效果 總結 ...