WebRTC 一对一语音通话中的音频端到端延迟指从一个音频信号被发送端采集，到同一个信号被接收端播放出来这整个过程的时间。音频端到端延迟由多个阶段组成。音频端到端处理的冲采样、混音、回声和降噪等操作会使音频数据在数值上变得面目全非，变得难以比较。真正的音频端到端延迟一般使用专业的声卡设备配上专门的音频处理软件来测，这种测试在线上环境中是难以实现的。音频端到端分段延迟常常也能在很大程度上反应音频端到
近日，谷歌发表博客介绍了他们对端到端语音识别模型的最新研究成果，新模型结合了多种优化算法提升 LAS 模型的性能。相较于分离训练的传统系统，新方法充分地发挥了联合训练的优势，在语音搜索任务中取得了当前业内最低的词错率结果。
当前最佳语音搜索模型 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这些都会
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2024-08-09 16:50:51
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目录：1. 传统的语音识别系统2. 使用端到端（end-to-end）系统的原因3. Connectionist Temporal Classification（CTC）4. Listen Attend and Spell（LAS）5. LAS的一些改进方法6. 语音识别一些其他的研究方向 今天这节课讲的是端到端的语音处理方法的概述，由Navdeep来讲语音识别，讲课的时候他就职于英伟达。下面就来
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2024-05-31 13:15:42
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实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。实体识别可以简单理解为一个序列标注问题：给定一个句子，为句子序列中的每一个字做标注。因为同是序列标注问题，除去实体识别之外，相同的技术也可以去解决诸如分词、词性标注等不同的自然语言处理问题。说到序列标注直觉是会想到RNN的结构。现在大部分表现最好的实体识别或者词性标注算法基本都是biLSTM的套路。就像Ruder在他的博客 
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2024-01-09 23:39:21
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端到端是什么？端到端交付，实际上是指端到端的合同交付，以合同为主线，包括项目立项、投标、合同签订、制造／发货／工程准备、工程实施和合同关闭的整个过程。2006年，华为调整公司战略，从国际化向全球化转变。为了打通端到端交付流程，最大程度满足客户需求，公司正在全球范围内推行端到端，一时之间端到端成为当年华为热门词汇。那么这个非常重要的端到端流程，究竟是不是对收益产生积极作用呢？用数据说话，看华为向全球
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2024-06-03 15:49:00
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什么是端到端？ 对于传统的语音识别，通常会分为3个部分：语音模型，词典，语言模型。语音模型和语言模型都是分开进行训练的，因此这两个模型优化的损失函数不是相同的。而整个语音识别训练的目标（WER：word error rate）与这两个模型的损失函数不是一致的。 对于端到端的语音识别，模型的输入就为语音特征（输入端），而输出为识别出的文本（输出端），整个模型就只有一个神经网络的模型，而模型的损失
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2024-05-27 20:25:08
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PCIe 总线是一种端到端的总线，即总线的两端连接了分别连接了一个 PCIe 设备。那么，这两个设备上电之后是怎么发现对面的另一个设备的？对于 Root Complex 或者 Switch ，它们是如何知道自己的 downstream port 上有没有连接其他设备？ 对于 PCIe Endpoint，它们又如何知道自己的 upstream port 有没有被正确的连接到 Root Complex
目录DevOps到底是什么意思？DevOps的起源DevOps到底是什么DevOps的发展现状DevOps与虚拟化、容器、微服务最后的话DevOps到底是什么意思？ 提到DevOps这个词，我相信很多人一定不会陌生。 作为一个热门的概念，DevOps近年来频频出现在各大技术社区和媒体的文章中，备受行业大咖的追捧，也吸引了很多吃瓜群众的围观。 那么，DevO
# 理解端对端深度学习：从零开始的实践指南
在深度学习领域，"端对端"（End-to-End）学习是一种流行的方法，旨在简化模型的训练和预测过程。通过这个过程，数据从输入到输出的每个步骤都被整合在一起，使得神经网络能够自动学习特征而不是依赖于手动特征的提取。本文将引导你了解如何实现端对端深度学习。
## 流程概述
下面是实现端对端深度学习的一般步骤：
| 步骤 | 描述
小端法与大端法权的定义小端法与大端法的定义网络字节序与系统字节序python查看系统大小端 权的定义对于常见的十进制来说，个、十、百、千、万、亿就是不同的权，且权的大小依次增加。小端法与大端法的定义“小端”和“大端”表示多字节值的哪一端(小权端或大权端)存储在该值的起始地址。 小权端存在起始地址，即是小端字节序；大权端存在起始地址，即是大端字节序。也可以说：小端法(Little-Endian)就
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2024-04-24 14:35:31
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为什么需要端到端的系统传统语音识别系统非常复杂，需要分别训练声学模型、语言模型、发音模型需要领域特殊的专业知识 通过端到端的模型可以直接将输入的声学特征转变为文本端到端语音识别系统介绍Seq2Seq 此模型长用于机器翻译、语音识别。其优点是输入输出不需要等长，而且两者长度不固定。 此模型包含两个RNN结构，分别用于编码与解码。Decoder网络直到解码的序列是END才停止，因此可以实现变长的输出。
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2024-04-07 13:33:57
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端到端语音识别传统语音识别由多个模块组成，彼此独立训练，但各个子模块的训练目标不一致，容易产生误差积累，使得子模块的最优解并不一定是全局最优解。 针对这一问题，提出了端到端语音识别，直接对等式（1）中的概率P（W|X）进行建模，将输入的语音波形（或特征矢量序列）直接转换成单词、字符序列。 端到端的语音识别将声学模型、语言模型、发音词典等模块容纳至一个系统，通过训练直接优化最终目标，如词错误率（WE
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2024-03-22 13:24:12
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## Python 对牌实现指南
在 Python 中实现“对牌”游戏需要经历几个步骤。下面我们将通过一个简单的流程和示例代码逐步了解如何实现这一功能。
### 流程步骤
下面是实现“对牌”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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机器学习实战
机器学习的基础知识（已完成）端对端的机器学习项目（已完成）训练深度神经网络使用TensorFlow自定义模型和训练使用TensorFlow加载和预处理数据使用卷积神经网络的深度计算机视觉使用RNN和CNN处理序列使用RNN和注意力机制进行自然语言处理使用自动编码器和GAN的表征学习和生成学习强化学习大规模训练和部署TensorFlow模型 文章目录机器学习实战前言一、真实的数据来源二
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2023-08-25 16:28:00
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点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包 需求分析的目的在于理解提出要求的组织对于这次评估的商业需要，评估小组领导将收集信息来帮助评估发起方对照评估目标和他们的商业目标。通过需求分析，可使评估人员在对评估目标，约束，输出和范围形成共同理解的基础上对下一步评估作出正确的决定。
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2023-08-04 18:05:23
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端到端中文车牌识别这是一个pytorch实现的端到端中文车牌识别，整个项目主要是从SSD修改而来的，非常感谢作者的开源。同时项目主要参考了阿里的这篇paperA Novel Integrated Framework for Learning both Text Detection and Recognition的思想，实现了ocr_roi_pooling，基于此，可以将检测、分类和文字识别整合在...
原创
2021-09-07 11:57:59
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论文题目 A SIMPLIFIED FULLY QUANTIZED TRANSFORMER FOR END-TO-END SPEECH RECOGNITION摘要 讲了近些年来，端到端语音识别性能
一、语音识别针对项目中要求识别的果皮，瓶子，纸箱这些物品我们选择采集以下文字对应的语音数据： 请检测出果皮请检测出纸箱请检测出瓶子请检测出果皮和纸箱请检测出纸箱和瓶子请检测出果皮和瓶子请检测出纸箱、果皮和瓶子1.语音录制我们找了许多本专业的同学和朋友使用Audacity软件录制出以上文字对应的单声道音频，并导出为 wav格式文件。2.人工识别收集完录音后由人工识别语音，将每个语音文件加入文件夹名为
前言在前面《WebRTC之服务器搭建》 我们已经搭建好了WebRTC所需的服务器环境，主要是三个服务器：房间服务器、信令服务器以及TURN穿透服务器。下面我们就使用搭建好的服务器来使用WebRTC实现Android端的1对1实时通话。WebRTC通信流程通过上图可以看出WebRTC的通信流程还是很繁琐的，总结下来主要是三大步骤：信令服务注册、SDP协商以及ICE交换三大过程。下文的解析主要是针对该图的解析。信令服务注册：在整个 WebRTC 双方交互的过程中，其业务逻辑的核心是信令， 所有
原创
2022-04-02 09:55:16
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# Java端对端动态加密实现
## 简介
本文将引导刚入行的开发者如何实现Java端对端动态加密。动态加密是指在通信过程中对数据进行加密，确保数据的安全性。我们将使用Java语言实现加密算法，并使用相关库来支持动态加密功能。
## 目录
1. [准备工作](#准备工作)
2. [生成密钥](#生成密钥)
3. [加密数据](#加密数据)
4. [解密数据](#解密数据)
5. [完整示例
原创
2023-11-17 12:55:38
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