模型以原始时域音频波形（如32000×1的1D向量，对应8kHz采样率下4秒音频）为输入，通过多层卷积操作提取特征，最终通过全局平均池化和Softmax输出分类结果。极深结构：层数从3层（M3）到34层（M34-res），突破传统音频CNN的浅层限制（2层左右）；全卷积设计：无全连接层，仅通过卷积层、池化层和全局平均池化完成特征提取与分类；适配音频特性：通过感受野、下采样等设计，匹配音频的时序特性

Q-Learning是强化学习中最经典的无模型（model-free）算法之一，核心思想是通过学习"状态-动作价值函数"（即Q函数）来指导智能体的决策。它不需要对环境建模，直接从与环境的交互经验中学习最优策略。在实际复杂的机器人控制任务中，通常会使用Q-Learning的扩展算法，如Deep Q-Network (DQN)，它用神经网络替代Q表，能够处理高维状态空间。让我们以机器人在迷宫中寻找目标

特征维度核心优势核心局限关键特征代表典型应用场景时域特征计算简单、实时性强、物理意义直观无法反映频率分布，对噪声敏感STE、ZCR、F0、ACF、时域熵语音/静音分割、基音检测、实时语音检测频域特征清晰体现频率成分、共振峰/谐波特性丢失时间信息，无法捕捉时变规律PSD、频谱质心、频谱平坦度、共振峰、谱熵元音识别、声道特性分析、频谱匹配时频域特征同时保留时间和频率信息，鲁棒性强计算复杂度高，需变换处

这类模型专为声纹任务设计，结合时序和频谱特征，通过特定网络结构和损失函数优化，是目前性能最优的方案。这类模型基于手工设计特征和统计学习，曾是声纹识别的主流方法，虽被深度学习超越，但奠定了基础思路。利用海量无标注语音数据预训练，再微调用于声纹任务，解决标注数据稀缺问题，是近年来的研究热点。声纹表征（Speaker Embedding）模型的核心是从语音信号中提取能。随着深度学习兴起，模型直接从原始语

直接从语音波形时间序列中提取，反映信号随时间的幅度、能量等动态变化，计算效率高，是语音信号的基础表征：通过傅里叶变换（Fourier Transform, FT）将时域信号转换为频率域表示，反映信号的频谱结构与能量分布，揭示语音的频率特性：通过离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）将频谱转换为倒谱域，模拟人耳的听觉感知特性，是语音识别、特征提取的核心方法：属于

Beam Search（集束搜索）是一种启发式图搜索算法，常用于自然语言处理、语音识别等序列生成任务。其核心思想是在每一步搜索中保留固定数量（Beam Width）的最优候选解，丢弃其他次优解，通过平衡计算复杂度和搜索质量，实现比贪心搜索更优的结果，同时避免穷举搜索的指数级复杂度。核心思想​宽度控制：通过 ​beam sizek控制搜索宽度，避免组合爆炸。​路径剪枝：每一步只保留得分最高的k个序列

Qwen2-Audio通过“自然语言提示预训练+双模式SFT+DPO偏好优化”的三阶方法，结合高效的音频-文本融合架构，实现了对多样化音频的深度理解和灵活交互，其核心创新在于简化预训练流程、强化人机对齐，并通过统一框架支持多场景应用。MiDashengLM 通过通用音频字幕突破传统 ASR 依赖，结合开源编码器 Dasheng、三阶段训练流程及创新数据集，实现了对语音、声音、音乐的统一理解。其核心

PPO通过“限制策略更新幅度+复用样本”的设计，在稳定性和效率之间取得了优异平衡，成为强化学习落地的首选算法之一。用旧策略收集数据，通过裁剪目标函数限制新策略与旧策略的差异，多次优化后更新策略，循环迭代直至收敛。┌─────────────┐ 生成文本 ┌─────────────┐│ 当前策略π │ ──────────────────→ │ 轨迹τ ││┌─────────────┐ 计算奖励

研究者们提出了一种基于神经符号结合的新方法：VISPROG。利用提示学习中的上下文学习，使用GPT-3生成类似python的程序，这些程序通过调用现有的模型（比如CLIP、ViLT或者python库等，论文中成为模块）用来解决视觉各种任务。该方法是可解释的、可干预的，可以用于多种任务处理。

今天电脑重新装了manjaro系统，花了大概两个小时，才弄明白怎么用。一、修改配置文件sudo  vim /etc/pacman.conf在文件pacman.conf最后添加[archlinuxcn]SigLevel = Optional TrustedOnlyServer = http://mirrors.ustc.edu.cn/archlinux/$arch二、安装...