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

深度学习目标检测指标mAP https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 参考上面github链接中的readme,有详细描述

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

作者:桂. 时间:2017-05-31  17:43:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925355.html 前言 总结一下基本的有话帧检测(Voice activity detection, VAD)技术,基于神经网络的待后面梳理完神经网络的理论后再作整理. 一.双门限 这是一种Boosting的思路,即:两个弱分类器可以组合更强的分类器,依次类推,三.四门限其实都可.每一种门限对应一种判决准则. 基本的双门限:短时能量+短时过零率,其原理

#-*- coding: utf-8 -*- import os import wave from time import sleep import numpy as np SUCCESS = 0 FAIL = 1 # 需要添加录音互斥功能能,某些功能开启的时候录音暂时关闭 def ZCR(curFrame): # 过零率 tmp1 = curFrame[:-1] tmp2 = curFrame[1:] sings = (tmp1 * tmp2 <= 0) diffs = (tmp1 - tmp

搜集整理了2004~2015性能最好的人脸检测的部分资料,欢迎交流和补充相关资料. 1:人脸检测性能 1.1 人脸检测测评 目前有两个比较大的人脸测评网站: 1:Face Detection Data Set and Benchmark(FDDB) 网址:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html FDDB是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库,为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台,其中涵盖在自然环境下的各种姿态的人脸:该校还维

使用Spring Boot Actuator将指标导出到InfluxDB和Prometheus   Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一.它经过了主要的改进,旨在简化定制,并包括一些新功能,如支持其他Web技术,例如新的反应模块 - .它还为 添加了开箱即用的支持,这是一个开源时间序列数据库,旨在处理大量带时间戳的数据.与 使用的版本相比,它实际上是一个很大的简化.您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标

项目地址 Abstract 该技术报告主要介绍了作者对 YOLOv1 的一系列改进措施(注意:不是对YOLOv2,但是借鉴了YOLOv2中的部分改进措施).虽然改进后的网络较YOLOv1大一些,但是检测结果更精确,运行速度依然很快.在输入图像分辨率为320*320时,YOLOv3运行耗时22ms,mAP达到28.2,这和SSD一样精确,但是速度比SSD快三倍.当我们使用旧的检测指标0.5 IOU mAP(IOU阈值取为0.5,然后比较mAP)时,YOLOv3依旧表现得相当好.在一个 Titan

镜头边界检测技术简述 介绍 作为视频最基本的单元帧(Frame),它的本质其实就是图片,一系列帧通过某种顺序组成在一起就构成了视频.镜头边界是视频相邻两帧出现了某种意义的变化,即镜头边界反映了视频内容的不连续性.这种变化反映了某些关键信息,通过设定不同的检测指标,我们能够得到这些关键信息的变化.因此镜头边界检测技术(Shot Bound Detection)的实质即设定一个检测指标来获取我们需要的关键信息.这种关键信息在不同任务中的体现使不一样的,动作识别中我们需要能检测动作变化的镜头边界,视频

利用blob检测算法识别交通杆,控制TB3机器人完成对交通杆的起停动作! 上一篇博文中<TB3_Autorace之路标检测>订阅了原始图像信息,经过SIFT检测识别出道路交通标志,这里我们同样订阅树莓派摄像头的原始图像信息对交通杆进行识别,同时我们还订阅了交通杆的状态信息以及任务完成信息,实现杆落即停,杆起即过的功能. 1234567891011121314 self.sub_image_type = "raw" self.pub_image_type = "ra

Kubernetes服务pod的健康检测liveness和readiness详解 接下来给大家讲解下在K8S上,我们如果对我们的业务服务进行健康检测. Health Check.restartPolicy 这里我们再进一步,来聊聊K8s上面服务的健康检测特性.在K8s上,强大的自愈能力是这个容器编排引擎的非常重要的一个特性,自愈的默认实现方式是通过自动重启发生故障的容器,使之恢复正常.除此之外,我们还可以利用Liveness 和 Readiness检测机制来设置更为精细的健康检测指标,从而实现如

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 问题1,有推荐的MGR运行最佳配置参考吗 在「3306π」社区广州站5月22日的分享会上,万里数据库CTO娄帅给出了他建议的配置参考,我们一起来看下: group_replication_single_primary_mode=ON log_error_verbosity=3 group_replication_bootstrap_group=OFF group_replication_transaction_size

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s

一.前言 理解用户体验是从终端用户角度了解应用交付质量的关键,这是考量业务健康运转的潜在因素.捕获此类数据的方法各种各样,具体的实现途径由应用.基础设施架构以及管理者和管理过程决定. 二.终端用户监控主要产品特性 基于网络的数据包捕获技术和各种端点检测方法一样,均为有效的监测技术,可以用来捕获用户体验.现在国内的拨测技术就是基于这个技术,通过在全国各地的 IDC 点来拨测被监控网站,测试其可用性和丢包率等参数,该产品国内外比较有代表性有:OneAPM CloudTest.NewRelic.APP

Windows Azure功能又更新了.此次更新包括1项重要更新和两个功能更新: 重要更新:云服务.网站支持按策略进行弹性伸缩 功能更新:两个预览版的服务(网站和移动)进入商用,虚拟机服务支持SQL 2014和Win 2012 R2 具体情况可见http://weblogs.asp.net/scottgu/archive/2013/06/27/windows-azure-general-availability-release-of-web-sites-mobile-services-new-a

ASLP(Audio, Speech and Language Processing Group,音频.语音和语言处理组)位于西北工业大学,隶属于陕西省语音和图像信息处理重点实验室(SAIIP). ASLP小组成立于1995年.ASLP小组的使命是促进音频,语音和语言处理学科内的广泛学科的跨学科研究和教育.目前,ASLP集团的研究范围包括人机语音通信,语音和音频信号处理,视听处理,多媒体内容分析和检索. 在2011年,该组由三位正教授,一位副教授,四位兼职教授和三十多位博士和硕士生组成.....

一.介绍 以前做过讯飞语音识别,比较简单,识别率很不错,但是它的识别时间是有限制的,最多60秒.可是有的时候我们需要更长的识别时间,例如朗诵古诗等功能.当然讯飞语音也是可以通过曲线救国来实现,就是每达到60秒时识别停止就立即重新开启,每次结束拼接录音.这么做,显然是麻烦的,百度语音解决了这个问题,它最近上线了长语音识别技术,可以不受时间限制,还是非常棒的.这次,我就专门抽成一个工具类使用,包括语音识别,录音拼接,录音播放.进度刷新,具体如何集成SDK看官方文档,我就不废话了,直接介绍如何使用我的

作者:桂. 时间:2017-05-31  16:17:29 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6924911.html 前言 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是孤立词识别的早期技术,梳理一下,主要包括: 1)孤立词识别操作步骤; 2)DTW原理; 内容基本就是两个博文的整合,最后一并给出链接. 一.孤立词识别操作步骤 基本原理: 基本操作是预加重.分帧,端点检测技术又叫有话帧检测(Voice activity detec

DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题.相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算.所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用. 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点.对于参考模板{R(1),R(2),-,R(m),-,R(M)},R(m)为第m帧的语音特征矢量.对于测试模板{T(1),T(2),-,T(n),-,T(N)},T(n)为测试模板的第n帧的语音特征矢量.参考模板与测试模板一般采用类型的特

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s