1. 题目要求 有一个长阶梯,每2步上,最后剩1个台阶,若每3步上,最后剩2个台阶.若每5步上,最后剩4个台阶,若每6步上,最后剩5个台阶.只有每步上7阶,才可以刚好走完,请问台阶至少有多少阶? 2. 题目分析 如果台阶一共是X阶,那么就有如下的关系 X%2=1 X%3=2 X%5=4 X%6=5 X%7=0 也转换成在解空间中找出满足上述条件的值. 3. 代码尝试 [自己的代码] #include "stdio.h" int main(){ int x=0; int flag=1;

http://stackoverflow.com/questions/105659/how-can-one-grab-a-stack-trace-in-c There's backtrace(), and backtrace_symbols(): From the man page: #include <execinfo.h> #include <stdio.h> ... ]; ); char** strs = backtrace_symbols(callstack, frames

#include<stdio.h> int main() { int a[5] = { 2,5,7,3,-1 }; int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]);//元素个数 for (int i = 0; i < n - 1; i++) {//比较轮数 for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++) {//比较次数,每轮比较次数减一,由于n-1为比较次数,n-1-i即为当前轮数比较的次数 if (a[j] > a[j + 1])

高清语音也被称为宽带语音,是一种能为蜂窝网络.移动电话和无线耳机传输高清.自然语音质量的音频技术.与传统的窄带电话相比,高清语音很大程度上提高了语音质量,减少了听觉负担. 通信产业链上的所有网络和设备都需支持高清语音才能体现出该技术的优点.到2011年6月为止,18个国家运营的20种蜂窝网络,以及33家领先的手机品牌都已支持高清语音.通过部署自适应多速率宽带(AMR-WB)语音编码,GSM, WCDMA(UMTS)和LTE蜂窝网络中已经引入了高清语音.此外, 通过使用改良的子带编码(mSBC)语

[导读]Nature发表华裔作者论文:通过解码大脑活动提升语音的清晰度,使用深度学习方法直接从大脑信号中产生口语句子,达到150个单词,接近正常人水平. 大脑活动能够解码成语音了. 说话似乎是一项毫不费力的活动,但它其实是人类最复杂的动作之一.说话需要精确.动态地协调声道发音器官结构中的肌肉--嘴唇.舌头.喉部和下颌.当由于中风.肌萎缩侧索硬化症或其他神经系统疾病而导致言语中断时,丧失说话能力可能是毁灭性的. 来自加州大学旧金山分校的科学家创造了更接近能够恢复说话功能的脑机接口(brain–co

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

一.介绍: 讯飞语音做的相当不错,容错率达到90%多,如果需要做语音方面的功能,它绝对是一个不错的选择.讯飞语音的功能很多:语音听写.语音识别.语音合成等,但我们最常用的还是语音听写.讯飞语音中包含界面的语音听写和不带界面的语音听写,下面我来演示一下. 二.准备工作: (1)去讯飞语音开发平台注册账号并登陆,然后在控制台创建应用,获取对应的app id,这个以后使用它注册激活讯飞语音. (2)下载讯飞语音SDK,将其拖入到项目中,然后添加需要所有的依赖库,另外还有新添加库Contacts.fra

prototype作为JS相对比较难理解的一个知识点,在这里发表下自己的理解. 本文将包含以下几部分内容: 1.js prototype的简单介绍, 2.js构造函数的介绍, 3.prototype的深入理解, 4.constructor. 一.在其他的面向对象语音中,比如Java,存在类(class)的概念,对象就是类的实例.但是再js当中呢,是没有类的概念的,平常时说的加一个class类是指在样式css中加一个类class.js中一切皆对象,所有的东西都是对象(除了null和undefine

英式拍卖 是最普通的拍卖方式,其形式是拍卖过程中,竞价按阶梯,从低到高,依次递增.最终由出价最高者获得拍卖物品(竞买人变成买受人). The first price auction: a form ofauction, where bidders submit one bid in a concealed fashion. The person withthe highest bid wins the award, and pays the amount of his bid to the se

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者:罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分.目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种. 本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域,以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节. CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题. 传统的语音识别的声

摘要 这一章将进入机器人语音交互的学习,让机器人能跟人进行语音对话交流.这是一件很酷的事情,本章将涉及到语音识别.语音合成.自然语言处理方面的知识.本章内容: 1.语音交互相关技术 2.机器人语音交互实现 3.自然语言处理云计算引擎 1.语音交互相关技术 要机器人能完成跟人对话,涉及到语音识别.语音合成.自然语言处理等技术.简单点说,语音识别就是将人的声音转换成文字便于机器人计算与理解:语音合成就是将机器人要说的文字内容转换为声音:自然语言处理相当于机器人的大脑,负责回答提问.整个语音交互的过程

1.在百度语音中创建自己的项目,需要拿到APP_ID.API_KEY.SECRET_KEY. 2.loopback端提供接口服务,在./boot目录下新建root.js文件,编写不依赖模型的自定义接口服务,代码如下: 'use strict'; const fs=require('fs') const AipSpeechServer = require('baidu-aip-sdk').speech; module.exports = function(server) { // Install

一.任务描述 最近尝试自行构建skip-gram模型训练word2vec词向量表.其中有一步需要统计各词汇的出现频率,截取出现频率最高的10000个词汇进行保留,形成常用词词典.对于这个问题,我建立了两个list,词汇list 和 词汇数量list,分别记录新出现的词汇和该词汇出现的次数.遍历整个语料文件,收集各个词汇并计算其出现次数.最后,对词汇数量list进行降序排序,留下出现频率最高的10000个词汇.流程大致如下图: 二.问题描述 在程序实际运行的过程中,发现程序运行的速度实在是太慢.对

SQL Server中事务日志管理的步骤,第5级:完全恢复模式管理日志 作者:Tony Davis,2012/01/27 系列 本文是进阶系列的一部分:SQL Server中事务日志管理的步骤 当事情进展顺利时,无需特别注意事务日志的作用或工作方式.您只需要确信每个数据库都有正确的备份机制.当出现问题时,了解事务日志对于采取纠正措施很重要,特别是在需要紧急恢复数据库的时间点时!Tony Davis给出了每个DBA都应该知道的正确的细节级别. 在此级别中,我们将回顾在完全恢复模式下工作时进行日志备

  本文编辑:Cynthia 2017年,人工智能的消费产品落地聚焦在了智能音箱上,谷歌.亚马逊纷纷推出智能音箱产品,国内的阿里巴巴推出天猫精灵,小米推出小米AI音箱.智能音箱通过语音可以发出指令,未来可能成为智能家居的入口,通过语音控制家里的其他智能设备. 几个月前谷歌的语音识别应用推出支持个性化语音识别功能,而本周三,也就是10月11日,亚马逊的Echo音箱也具备了这项功能. 当不同的人对着音箱说话时,可以自动识别身份,提供比如个人专属的音乐播放列表.个性化购物等功能.总之,可以通过声音来识

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 原文:http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Ita

这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法.应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词

NLP中关于语音的部分,其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离.比如在一个办公室场景中,有白天的底噪-类似于白噪音的噪音.空调的声音.键盘的啪啪声.左手边45度7米元的地方同事讨论的声音.右手边1.5米远处同事讨论的声音.打印机的声音.各种声音混杂在一起,从自然人的角度来分别,很容易做到区分各种声音. 以自然人的观点来看,不自觉的感知中使用了空间传播模型和声音模式识别,具体的机理暂时没能搞清楚.以一般人的能力看来,区分特定的人的声音是简单从容的,一般只要记得曾经听过即可.且可以在嘈杂的环境中持

在Tensorflow.Numpy和PyTorch中都提供了使用einsum的api,einsum是一种能够简洁表示点积.外积.转置.矩阵-向量乘法.矩阵-矩阵乘法等运算的领域特定语言.在Tensorflow等计算框架中使用einsum,操作矩阵运算时可以免于记忆和使用特定的函数,并且使得代码简洁,高效. 如对矩阵\(A\in \mathbb{R}^{I×K}​\)和矩阵\(B\in \mathbb{R}^{K×J}​\)做矩阵乘,然后对列求和,最终得到向量\(c\in \mathbb{R}^J

前些天闲着没事,就做了个语音识别结合串口发送指令的软件,用的是pyqt写的,软件打开后对着笔记本的话筒说话, 他就能识别返回文字结果,然后匹配语音中的关键词,如果有关键词就发送关键词对应的命令,比如语音中包含“开灯”, 就会发送“on”这个字符串到单片机,单片机再进行工作.(无串口连接也可做语音识别,连上后可发送命令到串口). 下面是分享的资源代码:   链接:https://pan.baidu.com/s/1eWT_BhAzJUGlafZUJhI2VQ 提取码:nh08 打开软件开场界面: 软