点击屏幕录像机: 在弹出的屏幕录像机窗口中选择录制音频,然后点击选项按钮: 在弹出的选项按钮中选择视频选项,将所有的多选框都选中,注:最后一个选项录制windows XP的工具提示最好也选上,我发现如果不选,录制出来的的视频没有画面.然后点击音频选项将所有的多选框都选上,点击设备设置按钮: 在弹出的录制控制对话框中选择立体声混音下面的选择多选框,然后单击选项菜单,然后在弹出的下拉列表中单击属性菜单: 弹出的属性对话框,将混音器设置为Audio Input,然后将下面列出的线路音量.麦克风音量以及

索尼研发体感控制技术已有10年,在过去那么多年里.尝试了3D摄像头.超声波和电磁感应等各种技术.最后还是觉得眼下的MOVE所使用的技术最为合适.PS Move是索尼于2010年9月份推出.用来让PS3主机具备动态感应功能的控制器.他利用动态控制器(手柄)和PS Eye摄像头,来捕捉玩家的动作.带给玩家全新的游戏操作模式. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA

论文地址:深度学习用于噪音和双语场景下的回声消除 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14210359.html 摘要 传统的声学回声消除(AEC)通过使用自适应算法识别声学脉冲响应来工作. 我们将AEC公式化为有监督的语音分离问题,该问题将说话人信号和近端信号分开,以便仅将后者传输到远端. 训练双向长短时记忆的递归神经网络(BLSTM)对从近端和远端混合信号中提取的特征进行估计.然后应用BLSTM估计的理想比率掩模来分离和抑制远端信号,从而去除回波

1. 麦克风输入需要修改的内容,之前的版本是LINE IN的输入.实现功能,检测麦克风的输入,并且同时在耳机里面播放. #include <csl.h> #include <csl_i2c.h> #include <stdio.h> #include <csl_pll.h> #include <csl_mcbsp.h> #include "myapp.h" #include "csedu.h" #inclu

首先,参考科大讯飞的官方sdk中的案例,实现和机器的日常对话和控制. 具体步骤: 1. 通过麦克风捕获说话的声音,然后通过在线语音识别获取语音中的字符. 2. 将获取到的字符上传到科大讯飞的语义识别中,获得返回回来的信息.(json格式) 3. 将返回的数据通过cjson库进行解析,获取到我们想要的数据. 4. 将获取到的结果上传到科大讯飞的库中,进行语音合成,获取到合成的语音数据. 5. 通过alsa库输出声音. 具体的代码已经上传到github中. https://github.com/qq

语音识别有近场和远场之分,且很多场景下都会用到麦克风阵列(micphone array).所谓麦克风阵列是一组位于空间不同位置的麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列,是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置,采集到的信号包含了其空间位置信息.近场语音识别将声波看成球面波,它考虑各麦克风接收信号间的幅度差:远场语音识别将声波看成平面波,它忽略各麦克风接收信号间的幅度差,近似认为各接收信号之间是简单的时延关系.麦克风阵列可分为一维.二维和三维麦克风阵列.一维麦克风阵列,即线性麦克风阵列,各个麦克风

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

二维码扫描 前言: 最近的项目中使用到了二维码,二维码这个模块功能也完成:觉得还是有必要总结一下用来做记录.好长时间没有写二维码了都忘记在差不多了,重新拾起来还是挻快的. 二维码使用场景: 生活中有很多的地方都在使用,比如把它分享给朋友,通过扫描来关注平台.它的功能有生成二维码.扫描二维码.从相册中读取二维码.主要从这几个方面来讲二维码的使用,最后会封装一个方便快捷使用的库,供想快速集成的使用者. 1.生成二维码 效果图: 1. 创建二维码滤镜--CIFilter 1.1 恢复滤镜的默认属性 1

服务器汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#iis 服务器异常: http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 今天上初中的弟弟问我移动硬盘识别不出来怎么办?重买? ......太霸气了,想了下以前逆天大学的时候才接触移动硬盘,哎~太弱啊,当时也遇到各种问题,现在我就简单汇总一下吧~(当时可不知道博客园是啥,大三才知道的o(^▽^)o) 以下为我以前的经验,仅供参考: 1.移动硬盘盘符木

异常汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4523006.html#dapper 今天帮群友整理Dapper基础教程的时候手脚快了点,然后遇到了一个小问题,Dapper QueryMultiple 返回数据的问题 多个返回值用QueryMultiple ,这个大家都知道,如果不清楚的看下下面的文档: 这个是官方文档: Multiple Results Dapper allows you to process multiple result grids in a

这两天因为工作需要,要到某个网站采集信息,一是要模拟登陆,二是要破解验证码,本想用第三方付费打码,但是想想网上免费的代码也挺多的,于是乎准备从网上撸点代码下来,谁知道,撸了好多个都不行,本人以前也没接触过这方面的,代码无从下手,最后不知道在哪个兄台博客找到一个国外的第三方开源OCR,说是强大的谷歌公司做维护,C++开发的,有.NET封装的链接库,甚好! 项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract语言库:https://github.com/te

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

假设网站A有以下功能需求:1,pc端微信扫码登录:2,微信浏览器中的静默登录功能需求,这两种需求就需要用到用户的unionID,这样才能在多个登录点(终端)识别用户.那么这两种需求下用户的unionID该如何获取呢? 1,先看pc端的解决方案 以snsapi_login为scope发起网页授权,先拿网站应用的appid和secret用授权接口获取“网页授权access_token”,再利用“网页授权access_token”通过“拉取用户信息的api接口”拉取用户信息从而获得unionId. 此

用来判别类型的方法有好多,整理了一下4种方法,平时用的时候,在不同情景下,还是要结合着使用的. 方法一 typeof:可以识别标准类型,除了Null:不能识别具体的对象类型,除了Function <script> var t = typeof(1); console.log(t); // t==="number" var t = typeof(new Number(1)) console.log(t); // t==="object" var t = t

最近在eclipse导入android项目的时候遇到了奇葩问题,再此记录 遇到的问题就是:将完好的android项目导入到eclipse的时候,原本这是一个很容易的事情,但是导入成功后发现,,,靠eclipse居然识别成了java项目导致不能"run as android appliciation",,,如下图所示:

前言: 最近又看了点Java的知识,于是想着把CYQ.Data V5迁移到Java版本. 过程发现坑很多,理论上看大部分很相似,实践上代码写起来发现大部分都要重新思考方案. 遇到的C#转Java的一些小问题: 1:C#的ref:这个参数的主要意图是: 就算方法内部重新对参数重新(new)赋值,也能保证外部的参数指向新的值. Java木有了,不知道新的方案是什么?还是说只能避免方法内部重新(new)赋值? 2:C#的out:这个参数的主要意图是: 处理多值返回的问题. Java木有了,只能改返回数

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

让MacBook识别noppoo mini 84 noppoo默认是没有mac驱动的,需要下载一个IOUSBHIDDriverDescriptorOverride否则无法noppoo的键位是识别错误的. IOUSBHIDDriverDescriptorOverride - github 根据我个人的喜好,在System Preferences -- Keyboard -- Modifier Kyes中修改按键 alt -> command win -> alt 同时因为利用noppoo原生自带

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR,现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程. 正如淘宝诞生于一个购买来的LAMP系统,EasyPR也有它诞生的原型,起源于CSDN的taotao1233的一个博客,博主以读书笔记的形式记述了通过阅读“Mastering OpenCV”这本书完成的一个车牌系统的雏形. 这个雏形有几个特点:1.将车牌系统划分为了两个过程,即车牌检测和字符识别.2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同.3.系统的训练模型来自于原书.作者基于这个系统,诞生了