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webrtc服务器janus通信方法学习二

官方链接:https://janus.conf.meetecho.com/docs/rest.html网关部署了一个客户端可以利用的接口。这个janus.js库以透明的方式使用它,其中与之交流的接口都封装好了,也可以自己使用其他方式进行通信,我不使用js接口与之通信,我使用window socket进行,下面描述了API暴露的接口和协议,使用。1.The gateway root (/ja...

webrtc服务器janus android客户端编译学习三

1.首先安装 android studio软件安装方法网上有很多,这里不详细说。2.android studio打开项目在目录下载源码 android 客户端源码:https://github.com/Computician/janus-gateway-android如果android studio中已经打开了某个项目,则在菜单的File - Open,然后在弹出的目录选...

IEEE Trans. On Image Processing(简称TIP)

IEEE Trans. On Image Processing(简称TIP) 是图像处理领域top期刊之一,对研究的创新性和完整性要求比较高。最近中的一篇,从2017年2月底到11月初,历经8个多月,三轮审稿,最终接受,算是对博士生涯的一个圆满交代。论文初步上传后,有一个月时间的quality check过程,主要是对研究方向是否符合期刊、英文写作是否达到水平进行检查,这个过程估计是AE和AD..

语音识别算法原理文档整理(八)

2.工程定稿运行脚本前的最后一章, 你的工程将会变得完整。2.1.工具附件你需要添加在例子脚本中广泛使用的 kaldi 工具箱。任务: 在 kaldi-trunk/egs/wsj/s5 目录下拷贝出两个文件夹(注意拷贝所有内容):‘utils’和‘steps’,并把它们放在你的/home/hujianhua/kaldi/egs/thchs30/s5目录下。你还可以为你的这些目录建立...

语音识别算法原理文档整理(五)

HMM算法隐马尔可夫模型的参数一般称为其三要素,包括初始状态概率,转移概率和观测概率。三个主流算法:概率计算问题即模型评价问题——前向算法和后向算法学习问题即参数估计问题——Baum-Welch算法预测问题即解码问题——Viterbi算法前向算法与后向算法首先引入前向变量αt(i):在时间t时刻,HMM输出序列为O1O2…OT,在第t时刻位于状态si的概率。...

语音识别算法原理文档整理(九)

数据文件内容简介数据准备阶段的输出包含两部分。一部分与―数据相关(保存在诸如data/train/之类的目录下),另一部分则与语言相关(保存在诸如data/lang/之类的目录下)。 数据部分与数据集的录音相关,而―语言部分则与语言本身更相关的内容,例如发音字典、音素集合以及其他Kaldi需要的关于音素的额外信息。如果你想用已有的识别系统和语言模型对你的数据进行解码,那么你只需要重写―数据部分..

语音识别算法原理文档整理(七)

如何使用kaldi系统Kaldi运行流程前提: 你已经有了一定数量的包含不同说话人的的数字音频数据, 每一个音频文件是一个完整的句子。我们以清华30小时为例。目的: 你想把你的音频数据分成训练部分和测试部分,搭建一个ASR系统并且对它进行训练和测试,得到一些解码结果。首要任务:首先在 kaldi/egs/目录下创建一个名为 thchs30/s5 的文件夹,这是你存放有关你工程的...

开源光流项目pyflow

速度较快的光流,pythonhttps://github.com/pathak22/pyflow此算法全部是自己实现,没有使用opencv里面的库

语音识别算法原理文档整理(二)

隐马尔可夫模型hmm隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。例如我们可能得到这么一串数字(掷骰子10次):1 6 3 5 2 7 3 5 2 4这串数字叫做可见状态链。但是在隐马尔可夫模型中,我们不仅仅有这么一串...

语音识别算法原理文档整理(三)

语音识别系统kaldi相关原理介绍Kaldi是一个非常强大的语音识别工具库,主要由Daniel Povey开发和维护。目前支持GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多种语音识别的模型的训练和预测。其中DNN-HMM中的神经网络还可以由配置文件自定义,DNN、CNN、TDNN、LSTM以及Bidirectional-LSTM等神经网络结构均可支持。目前在Github上这个...

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