语音信号的产生分为两个阶段，信息编码和生理控制。首先在大脑中出现某种想要表达的想法，然后由大脑将其编码为具体的语言文字序列，及语音中可能存在的强调、重读等韵律信息。经过语言的组织，大脑通过控制发音器官肌肉的运动，产生出相应的语音信号。其中第一阶段主要涉及人脑语言处理方面，第二阶段涉及语音信号产生的生理机制。从滤波的角度，人体涉及发音的器官可以分为两部分：激励系统和声道系统。激励系统中，储存于肺部的

根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。，将生产过程中抽象的“人机料法环测”的表现进行量化、可视化、可追踪过程中的变差，即将现实的问题转化为统计学的问题，找到统计学的解决办法，再转化为现实的解决路径并实践；进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受

这个包本身并不包含数据集文件本身，其工作方式是先从网络上把数据集下载到用户指定目录，然后用它的加载器加载到内存中。在训练过程中可能不能一次性将所有数据全部加载到内存中，也不能只用一个进程去加载，所以就需要多进程、迭代加载，而Dataloader就是基于这些被设计出来，Dataloader。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并且对数据进行相应的预处理与数据增强操作。的值生成一个b

值需要设置成比 'Validation Error 开始上升 ’ 的值更小，1/2 处甚至更小，结果更优”，所以我仔细观察了下没有加 Flooding 模型损失值变化图，大概在 loss 为 0.75 到 1.0 左右的时候开始出现过拟合现象，因此我又分别设置了。一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没

CTC全称Connectionist temporal classification，是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法，用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中，它实际上就是模型对应的损失函数(CTC loss)。

由统计量反推得到方差齐性指不同组间的总体方差是一样的。而方差分析的前提是要组间的总体方差保持一致。先想想方差分析是做什么呢？方差分析是用来比较多组之间均值是否存在显著差异。那如果方差不一致，也就意味着值的波动程度是不一样的，如果此时均值之间存在显著差异，不能够说明一定是不同组间处理带来的，有可能是大方差带来大的波动；如果方差一样，也就意味着值的波动程度是一样的，在相同波动程度下，直接去比较均值，如

异常检测实际案例：网络安全中的攻击检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。时间序列的异常又分为点异常和模式异常。对于一个新观测值进行判断：离群点检测: 训练数据包含离群点,即远离其它内围点。离群点检测估计器会尝试拟合出训练数据中内围点聚集的区域, 会忽略有偏离的观测值。新奇点检测: 训练数据未被离群点污染，我们对新观测值是否为离群点感兴趣。在这个语境下，离群点被认为是新奇点。离群点检测

模型量化（Model Quantization）通过某种方法。比如说原来的模型里面的权重（weight）都是float32，通过模型量化，将模型变成权重（weight）都是int8的定点模型IEEE标准中的FP16格式如下：取值范围是5.96× 10−8 ~ 65504，而FP32则是1.4×10-45 ~ 3.4×1038。从FP16的范围可以看出，用FP16代替原FP32神经网络计算的最大问题

语音信号的产生分为两个阶段，信息编码和生理控制。首先在大脑中出现某种想要表达的想法，然后由大脑将其编码为具体的语言文字序列，及语音中可能存在的强调、重读等韵律信息。经过语言的组织，大脑通过控制发音器官肌肉的运动，产生出相应的语音信号。其中第一阶段主要涉及人脑语言处理方面，第二阶段涉及语音信号产生的生理机制。从滤波的角度，人体涉及发音的器官可以分为两部分：激励系统和声道系统。激励系统中，储存于肺部的

​实现效果：ssh连接远程服务器进行网络转发，本地服务连接网络代理环境：windows11需要工具：MobaXterm（ssh隧道端口转发），Privoxy（socks转http代理），一个云1.多种方法：官网下载压缩包版本例如：forward-socks5 / 127.0.0.1:9150 .Chrome + Switchyomega：支持socks5代理windows中的curl命令其实是包装