Keil的uVision5继承了一贯的debug仿真环境，可以方便地进行代码算力统计，代码debug等。但似乎传统的方式不支持cortex-m33等型号mcu，如下图：当device选择为ARMCM33时，CPU DLL这一栏是空的。为了继续在uVision IDE下进行debug，可以选择另一种方式，即利用ARM的FVP model来做仿真。FVP model的介绍可以参考ARM官网，我其实还没

自然语言处理主要步骤包括：1. 分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开2. 词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。3. 语法分析：通过语法树或其他算法，分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素。4. 语义分析：通过选

稍微熟悉一点音响知识的人都知道，CD机电路的核心就是DAC，DAC的品质直接关系到CD的质量，高档的发烧音响系统通常把CD分为转盘和DAC两个独立的系统，采用顶级的设计，加上顶级的用料，希望能达到“天籁之音”的效果。一台优质的DAC会卖到几千甚至几万元，为了达到自己希望的音质效果，有的高烧友甚至会自己打造顶级的DAC，有的设计已经成为一代经典之作。DAC、功放、音箱是最能显示高烧友的温度和水平的东

一. 声学背景心理声学研究证实人耳可闻的声音频率范围为20Hz--20kHz。在可闻的频率范围内，不同的频段对人耳的感知影响不同。如下所述：“1. 20Hz--60Hz部分这一段提升能给音乐强有力的感觉，给人很响的感觉，如雷声。是音乐中强劲有力的感觉。如果提升过高，则又会混浊不清，造成清晰度不佳，特别是低频响应差和低频过重的音响设备。2. 60Hz--250Hz部分这段是音乐的低频结构，它们包含了

我在前面的文章《音频开源代码中重采样算法的评估与选择 》中说过sinc方法是较好的音频重采样方法，缺点是运算量大。https://ccrma.stanford.edu/~jos/resample/ 给出了sinc方法的原理文档和软件实现。以前是使用这个算法，没太关注原理和实现细节。去年（2020年）由于项目的需要和组内同学把这个算法的原理和软件实现细节搞清楚了。本文先讲讲sinc方法的原理，后面文

音频“解码器”中最核心、重要的器件，无非就是“解码”（DAC，数模转换）芯片了，大家常常很关注音频DAC芯片的选用，也热衷于对其优劣的讨论。本文尝试对当前最优秀的高端音频DAC芯片的结构、技术和性能等做简单介绍，作一个排名，以供大家参考。尽管如此，任何一个优质的音频DAC芯片（无关排名），都有可能被用来实现整机的好声音。想必，我们要客观地认识DAC芯片的重要性，更要客观地认识芯片的整机配合的重要性

音频“解码器”中最核心、重要的器件，无非就是“解码”（DAC，数模转换）芯片了，大家常常很关注音频DAC芯片的选用，也热衷于对其优劣的讨论。本文尝试对当前最优秀的高端音频DAC芯片的结构、技术和性能等做简单介绍，作一个排名，以供大家参考。尽管如此，任何一个优质的音频DAC芯片（无关排名），都有可能被用来实现整机的好声音。想必，我们要客观地认识DAC芯片的重要性，更要客观地认识芯片的整机配合的重要性

转载本文请注明出处：https://xiaodu.io/ctc-explained作者：yudonglee现实应用中许多问题可以抽象为序列学习（sequence learning）问题，比如词性标注（POS Tagging）、语音识别（Speech Recognition）、手写字识别（Handwriting Recognition）、机器翻译（Machine Translation）等应用，其核