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【笔记】Libigl从入门到放弃
主要内容Libigl基本知识离散几何参量与算子Libigl基本知识Libigl设计原则没有复杂的数据类型。只使用矩阵和向量;尽可能减少对外部库的依赖只有头文件(也可以做一个静态编译库)函数封装性下载Libiglgit clone https://github.com/libigl/libigl.gitLigigl核心功能只依赖C++标准库和Eigen但是编译起来还是挺费劲的,哈!Mesh表示Lib
基于深度学习的语音识别技术综述(2)
书接上文,上一回说到这个front-end技术,这里就继续说back-end技术。Back-end techniques现在看看后端技术。这块对应语音处理的第二步,就是通过比较输入语音(语音特征)与预设的语音模型,来完成某项任务。在综述里,后端技术是指,输入的就是未经处理的带噪信号,直接通过神经网络来完成语音任务。和使用前端技术的方法相比,网络结构,甚至包括语音模型(acoustic model)
ECS-50语音识别数据集baseline模型
"Envorinmental Sound Classification using Deep Learning"的复现报告说明|实验结果|讨论|下一步工作说明复现的工作是github上audio-classification。因为这个project的源码比较清楚,所以复现难度几乎为0. 所做的贡献:改写了数据集读取部分,因为原始代码是为esc-10工作的,而esc现在只有esc-50数据...
到底了