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Java函数式编程：一、icode9函数式接口，lambda表达式和方法引用

Java函数式编程什么是函数式编程通过整合现有代码来产生新的功能，而不是从零开始编写所有内容，由此我们会得到更加可靠的代码，并获得更高的效率我们可以这样理解：面向对象编程抽象数据，函数式编程抽象行为。通常而言，方法会根据所传递的数据产生不同的结果，但如果想让一个方法在每次调用时

translate speaker 翻译朗读者API - vscode 插件推荐单词发音

translate speaker 翻译朗读者API - vscode 插件推荐单词发音有个小bug，就是发音发两次，改个配置就好了。 "translateSpeaker.mode": "autoEnglish", 然后双击就有单词发音了，不错！

【语音识别】基于MFCC的小波变换DTW实现说话人识别matlab代码

1 简介小波变换的发展为语音信号提供了新的处理方法与技术,从而使语音处理技术取得了较快的发展。说话人识别提取说话人的语音特征对说话人的身份进行确认或辨认。语音识别研究领域的一个重要研究方向,就是从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的识别。在说话人识

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2021-10-02

代理模式详解在学习spring的时候发现spring的aop底层用的就是代理模式，JDK，CGLIB代理方式，研究了一下，总结一下自己的理解。代理模式分为静态代理和动态代理，核心思想就是在原有的方法上做出增强，而aop正好切合了这个思想，就借用代理模式进行实现。静态代理是在编译期间就需要

RK audio 拨号同时输出Speaker和USB音频

reference： [RK3399][Android7.1]修改系统配置同时输出Speaker和USB音频　　　　　 Android Audio代码分析 - Audio Strategy 一.Android5.1 音频切换 frameworks\av\services\audiopolicy\AudioPolicyManager.cpp 1.1.策略对应的 stream type AudioPolicyManager::routin

redis保存数组

import redis host = 'xxxxx' port = 6379 db_data = 10 redis_data= redis.Redis(host=host, port=port,db=db_data, password=password,decode_responses=True) callernumber=“18812345678” speaker="home" message="早啊" obj={"speak

Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System

实现流程： Front Processing: 语音输入被转换为64维fbank，并且含有零均值与单位方差。 DNN：有两种DNN： * ResCNN * GRU ResCNN: GRU: Average Sentence: 将帧级输入聚合为整段语音的输入 Affine:将其转换成512维的embedding。计算相似度：最后用triplet loss为目标进行训练

qcom audio mixer_paths.xml音频通路配置

mixer_paths.xml 作用音频通路配置在qcom平台上， DSP 连接着 FE, 和 BE; 其中 FE对应着一个 PCM设备，可以看做是一个usecase；其中 BE对应着一个DAI, DAI连接着具体的audio device； FE最终所对应audio device有很多个可选，具体的对应关系需要通过配置音频通路来配置；简单理解：连接u

亚马逊cpc广告关键词设置技巧有哪些?

亚马逊广告是我们卖家日常运营中最常用的推广方式之一，亚马逊卖家众多，广告效果做得好的都是一些运营已久的卖家，而一些新卖家因为对广告不太熟悉，常常是投入比产出大。其实广告效果的好坏主要取决于关键词的选取，精准的关键词可以让我们的listing精确的展现到客户的面前，

19【综合案例：基于STL的演讲比赛流程管理系统】

SpeechContest.cpp 1 #include<iostream> 2 #include<cstdlib> 3 using namespace std; 4 #include "speechManager.h" 5 #include<map> 6 #include "speaker.h" 7 #include<string> 8 #include<ctime> 9 10

语音合成论文优选：ICASSP 2021 M2VoC 第2名Investigating on Incorporating Pretrained and Learnable Speaker Repres

声明：语音合成论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。欢迎关注微信公众号：低调奋进 Investigating on Incorporating Pretrained and Learnable Speaker Representations for Multi-Speaker Multi

【语音识别】获得MOOC视频的文本（字幕）

获得MOOC教学视频文本获得音频语音识别小结获得音频首先从以下地址下载获得视频：http://mooc1vod.stu.126.net/nos/mp4/2016/11/24/1005374032_1241ef3e8a474c9898e1e62f0268ca6c_hd.mp4?ak=7909bff134372bffca53cdc2c17adc27a4c38c6336120510aea1ae1790819de8c3092915

一文了解AAAI国际会议–附: 各年论文连接

来源: AINLPer 微信公众号（每日更新…）编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-01-18 关注 AINLPer ，回复 AAAI2021 获取会议全部列表PDF 今年的AAAI会议将会在2月份举办，恰逢中国新年，虽然是线上举办，但是确实有点过分哈。 AAAI国际会议介绍 AAAI的全称是人工智能促进协会

使用vuepress搭建GitHub pages静态博客页面

vuepress官网 vuepress是尤大开发来写文档的静态页面。可以用Markdown 语法，并且也可以使用vue模块化的方式开发页面。 vuepress-theme-reco 是另外的开发者开发的 vuepress主题。本文将介绍依赖这个主题，构建GitHub pages静态博客的详细过程提 . http://speaker.hqbpc.com/com/g

2020-08-28：边缘网关协议了解么？简单描述一下。

福哥答案2020-08-28： 1.边界网关协议（BGP）是运行于 TCP 上的一种自治系统的路由协议。 BGP 是唯一一个用来处理像因特网大小的网络的协议，也是唯一能够妥善处理好不相关路由域间的多路连接的协议。 BGP 构建在 EGP 的经验之上。 BGP 系统的主要功能是和其他的 BGP 系统交换网络可达信

[QT]有关利用QIODevice读取音频的一点笔记心得

[QT]有关利用QIODevice读取音频的一点笔记心得前面的一些准备环境的准备ffmpeg部分qt部分步入正题第一次尝试一点改进再一次改进头一次用csdn写博客，原来这么麻烦的啊，这markdown编辑器够我看好久。。。题目可能说的有点大，因为这里主要聊聊定时输出和自己写这段代码的一些过

乐鑫M5GO自制睡眠小助手！新手。。。轻打脸

M5GO自制睡眠小助手！新手。。。轻打脸这一款是基于乐鑫的M5GO Lite，以及相关传感器。编译平台选择的是UIFlow，模块性编译，好上手，对新手比较友好！下附地址： https://flow.m5stack.com/ 程序设计思路通过M5Go自带的温度，湿度，气压监测环境条件，外加光线监测模块（Light Unit），监测环境

Microsoft 365：3个Teams 新功能速递

Blog链接：https://blog.51cto.com/13637423 在大型会议中，一般大家会遇到各种Meeting 诉求，比如： Speaker介绍内容时，与会者有些疑问希望Speaker能给予回答，但又怕影响Speaker的讲解状态，所以有时很难主动打断speaker来提出自己的问题会议结束后，为了避免Speaker有时间离场准备下一个meet

Generalized end-to-end loss for speaker verification

论文题目：2018_说话人验证的广义端到端损失论文代码：https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者：凌逆战摘要　　在本论文中，我们提出了一种新的损失函数，称为广义端到端( generalized end-to-end，GE2E)

Large Margin Softmax Loss for Speaker Verification

【INTERSPEECH 2019接收】链接：https://arxiv.org/pdf/1904.03479.pdf 这篇文章在会议的speaker session中。本文主要讨论了说话人验证中的损失函数large margin softmax loss（结合了softmax和margins的losses）。本文从x-vector中提取speaker embedding。这篇文章在一个公式中统一

基于SincNet的原始波形说话人识别

speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 　　作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法，深度学习正日益受到欢迎。利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理，取得了良好的效果。而不是使用标准的手工制作的功能，后一种CNNs

20182315 第六周学习总结

20182315 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》第六周学习总结教材学习内容总结多态：定义为“有多种形式”，多态引用是指一个在不同时刻可以指向不同类型对象的引用变量。通过继承实现多态：（1）：当某类名声明一个引用变量，该变量可引用这个类的任意对象，还可以引用继承他的类