本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

脚本文件如下: #!/bin/bash #Author:Mr.Ding #Created Time:2018-08-26 07:23:44 #Name:ping.sh #Description: shibai="/root/scripts/shell/ping_shibai.txt" yanchigao="/root/scripts/shell/yanchigao.txt" . /etc/init.d/functions for i in `cat IP_list`

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近

Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

之前一直记不熟各种指标的具体计算,本文准备彻底搞定这个问题,涵盖目前遇到过的所有评价指标. TP,TN,FP,FN 首先是true-false和positive-negative这两对词.以二分类为例: positive和negative指的是预测的分类是正样本还是负样本,true和false指的是预测结果是对的还是错的. 因此: 实际类别\预测类别 正样本 负样本 正样本 TP FN 负样本 FP TN 基于这些数值可以计算各项指标: Accuracy, precision, recall等

目录 IDS入侵检测系统 入侵检测系统的作用 入侵检测系统功能 入侵检测系统的分类 入侵检测系统的架构 入侵检测工作过程 数据检测技术 误用检测 异常检测 IDS的部署 基于网络的IDS 基于主机的IDS 入侵检测系统的局限性 IDS入侵检测系统 IDS(intrusion detection system)入侵检测系统是一种对网络传输进行即时监视,在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备.它与其他网络安全设备的不同之处便在于,IDS是一种积极主动的安全防护技术.在很多中大型企

一.G.729协议简介G.729协议是由ITU-T的第15研究小组提出的,并在1996年3月通过的8Kbps的语音编码协议.G.729系列主要有以下几种:G.729—最基本的G.729标准协议,原始版G.729A—精简版的G.729,兼容原始版G.729,对G.729一些算法进行简单处理,相当于降低了算法的复杂度G.729B—加入了语音端点检测模块,在编码前对语音进行语音和静默音进行检测,然后分别对不同情况进行编码G.729AB—就是G.729A中加入语音端点检测模块,兼容G.729B,目前G.

1. 介绍 Jasper是一款基于树莓派的开源语音控制助理, 使用Python语言开发. Jasper工作原理主要是设备被动监听麦克风, 当收到唤醒关键字时进入主动监听模式, 此时收到语音指令后进行语音识别, 然后对得到的文本进行语义内容解析并处理, 然后将处理结果通过语音合成并输出给用户. 其中涉及到的技术包括声音的录制和播放; 语音识别(ASR/STT); 语义内容(NLU/NLP); 语音合成(TTS) 2. 音频系统 2.1 硬件 音频系统的硬件设备为声卡, 声卡通过DAC(数模转换)和

本文为作者原创,未经允许不得转载:原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5345412.html 因为工作的原因,本人需要用到分类器来检测目标,所以需要训练自己的分类器 在这里我就简单的说下步骤和注意事项. HaarTraining步骤 1.正负样本处理 正样本处理需要对正样本进行归一化处理,一般情况下可以用Photoshop对图像进行尺寸统一处理,比如都是20*20或者24*24,其中其它尺寸比如240*15也可以做成样本的,不要求

题目 半自动的IMINT(图像情报)处理基准系统 摘要 SAIP ACTD(半自动图像情报处理高级概念技术展示项目)的目的是,通过战略上的传感器采集,使图像成为指挥官掌控整个战场的主要源头.该采集系统,旨在提高图像分析在当前和未来各种成像平台上采集到的海量图像的效率.该系统可以帮助分析人员,提高其检测和识别孤立目标.最小化虚警.识别部队结构(比如,机动营)等方面的能力. 关键词:ATR,图像分析,图像采集,IMINT,图像处理 正文 1 项目描述 SAIP ACTD项目,是国防部发起的,旨在大幅

论文地址:<Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 论文包含两个关键:(1)使用CNN处理候选框,以便定位个分割目标.(2)当训练集较小时,有监督的预训练和特点区域的微调. 介绍 目标检测系统总概:(1)输入一张图 .(2)提取候选区域(2k左右).(3)使用CNN计算每个候选区域的特征.(4)使用class-specific linear SVMs来分类. 使用R-CN

Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到一个分类器.依次循环,得到T个分类器,将这些分类器按照一定的权值组合,得到最终的强

http://f.dataguru.cn/thread-725364-1-1.html 很有用的一个帖子 转自:http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839 OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器: opencv_haartraining 和opencv_traincascade.opencv_traincascade 是一个新程序,使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写.这二者主要的区别是 opencv_t

今天为大家分享下,自动驾驶在复杂环境下的高精度定位技术. 定位/导航负责实时提供载体的运动信息,包括载体的:位置.速度.姿态.加速度.角速度等信息. 自动驾驶对定位系统的基本要求: 1. 高精度:达到厘米级. 2. 高可用性:保持它的稳定性,自动驾驶测试已经从封闭的场景转移到更开放的场景,这要求我们定位系统能处理更多更复杂的情况. 3. 高可靠性:整个定位的输出是感知,规划与控制的输入,如果定位系统出现偏差将会导致很严重的后果. 4. 自主完好性检测:因为我们系统的可靠性只能做到非常接近100%

2019年9月20日,经过为期一个多月的紧张测试,北京润科通用技术有限公司为中车某机车单位倾力打造的“机车运用数据智能诊断系统”正式上线运行,标志着润科通用在轨道交通智慧运维领域的又一案例成功落地. 近年来,我国机车出口业务快速增长.客户的某型柴油电力机车是早期出口非洲的一个主力车型,也是我国“铁路外交”的一张靓丽名片.当地地理环境特殊,具有早晚温差大.湿度差大.海拔落差大的特点,机车单程运行里程长,途径草原.丘陵.湿地.平原等多种地形.由于机车远在国外运营.当地维保设施智能化程度低.难以调配大

一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为噪声.内部噪声和杂波等),而信号一般是叠加在噪声上的.这就需要在接收机输出的噪声或信号加噪声条件下,采用检测技术判别是否有目标信号. 误差概率 任何形式的判决必然存在着两种误差概率:发现概率和虚警概率.当接收机输出端存在目标回波信号,而判决时判为有目标的概率为Pd,判为无目标的概率为1-Pad.当接

Receiver Operating Characteristic (接收机操作特性曲线) 是以虚警率为横轴,以击中率为纵轴,长成如下模样: 所谓击中率(hit)是指将正样本判断为正样本的比例,而虚警率(false alarm)是指将负样本判断为正样本的比例. 对书中例子的解读: 假如我们要检测一个脉冲信号,检测器检测到的是内部某点的电压值,当外部脉冲信号出现时具有均值u1,不出现时具有均值u2.假设由于噪声的影响二者服从均值不同方差相同的两个正态分布,如下图: 构造分类器,以x*为阈值,对一堆

| CFAR学习进行时ing... | CFAR原理.参数 检测阈值\(T = αP_n\) \(P_n\)是噪声功率估计,\(α\)是比例因子 训练单元:训练噪声,估计\(P_n = \frac{1}{N}\Sigma_{m=1}^{N}x_m\) 保护单元:避免信号分量泄漏到训练单元中,这可能会对噪声估计产生不利影响 平均CFAR检测器,假设传递到检测器的数据来自单个脉冲,不涉及脉冲积分,阈值因子\(α = N(P_{fa}^{-\frac{1}{N}}-1)\) CFARDetector