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大模型（Large-scale Models）通常指参数量大、架构复杂、在特定任务或领域表现出色的深度学习模型。这些模型的算法核心往往基于Transformer 架构及其变体，同时结合了大规模数据、硬件加速和优化技巧。
多层神经网络（Multilayer Perceptron, MLP）与卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是两种常用的神经网络结构，它们在设计理念、结构、应用场景和性能优化等方面有显著区别。通过理解这些区别，可以根据任务需求选择合适模型：若数据有显著的局部空间结构（如图像、语音），选择CNN；若数据是表格形式或无空间特征，则选用MLP或决策树等其他模型
大模型（Large-scale Models）通常指参数量大、架构复杂、在特定任务或领域表现出色的深度学习模型。这些模型的算法核心往往基于Transformer 架构及其变体，同时结合了大规模数据、硬件加速和优化技巧。
时空大模型和时序大模型的核心区别在于 处理的数据维度（空间 vs. 仅时间） 和 建模的目标任务。
大模型（Large-scale Models）通常指参数量大、架构复杂、在特定任务或领域表现出色的深度学习模型。这些模型的算法核心往往基于Transformer 架构及其变体，同时结合了大规模数据、硬件加速和优化技巧。
时空大模型和时序大模型的核心区别在于 处理的数据维度（空间 vs. 仅时间） 和 建模的目标任务。
多层神经网络（Multilayer Perceptron, MLP）与卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是两种常用的神经网络结构，它们在设计理念、结构、应用场景和性能优化等方面有显著区别。通过理解这些区别，可以根据任务需求选择合适模型：若数据有显著的局部空间结构（如图像、语音），选择CNN；若数据是表格形式或无空间特征，则选用MLP或决策树等其他模型
时空大模型和时序大模型的核心区别在于 处理的数据维度（空间 vs. 仅时间） 和 建模的目标任务。
遍历每一个文件，将它们分别送入ASRExecutor进行识别，所有识别文本集中保存到列表words里，最终写入result.csv文件。通过auditok.split来对音频进行切分，切分后新建目录：change/audio/文件名/，将文件存入该目录。一段python办公自动化抖音广告语，因为有背景音乐，所以判断为Music。执行后qiefen(“1.wav”)后，可以把1.wav进行切分。Pa
