此示例说明如何测量信号的相似性。它将帮助回答诸如以下的问题：如何比较具有不同长度或不同采样率的信号？如何在测量中发现存在信号还是只存在噪声？两个信号是否相关？如何测量两个信号之间的延迟（以及如何对齐它们）？如何比较两个信号的频率成分？也可以在信号的不同段中寻找相似性以确定信号是否为周期性信号。 
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2023-12-21 17:54:42
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判断语音识别结果好坏的指标——python实现：WER字错率SER句错率杰卡德系数TF 相似度TF-IDF 相似度Word2Vec词向量比较相似性素材的下载： 下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1cTjob0fic0wN16krePThxA 提取码：269s result.txt 是按照train.tx
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2024-01-15 01:28:50
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机器学习中的相似性度量 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.
本文讲的主要是功放和耳放的声道分离度。首先先简短介绍一下什么是声道分离度。放大器的声道分离度通常是描绘当一个声道输出信号时，另外的声道输出多少残余信号。例如，测试时当音源只播放左声道时，放大器左声道会输出信号，但是右声道也会有残余信号输出。此时，右声道输出的残余信号越大，则这个放大器的声道分离度越低。当然，声道分离度本身也有多种测试方法，这里举得只是一个典型例子。而关于声道分离度你需要知道的最主要
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2023-11-30 15:19:45
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在推荐算法中，计算相似性或距离度量是最常见的事情，也有非常多的相似性计算公式，比如基于集合的方法（谷本系数、J accard相似性系数），基于几何的方法（余弦相似性公式）等。这里介绍下来自信息检索领域的方法 TF-IDF、BM25模型用于计算相似性。参考文章 Distance Metrics for Fun and Profit假设我们有用户收听过音乐家音乐的数据，我们想要计算与某位音
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2023-12-22 21:11:19
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最近在做一个相似度检测的项目，虽然目前技术很成熟，项目也比较简单，但是算法应用过程的一些参数如何选择，刚开始的时候还是一头雾水，毕竟现在做什么算法都要优化，所以记录一下选参过程。Part 1. 论文中讨论到的参数Part 2. 实际项目中的应用 参考论文：
https://arxiv.org/abs/1603.09320arxiv.org
简单列一下相似度搜索过程：分层查找+独立集合的gr
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2023-11-20 16:51:48
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在推荐算法中，计算相似性或距离度量是最常见的事情，也有非常多的相似性计算公式，比如基于集合的方法（谷本系数、J accard相似性系数），基于几何的方法（余弦相似性公式）等。这里介绍下来自信息检索领域的方法 TF-IDF、BM25模型用于计算相似性。假设我们有用户收听过音乐家音乐的数据，我们想要计算与某位音乐家相似的Top-N音乐家，用于音乐推荐或其他。一、TF-IDF模型用于计算相似性使用TF-
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2023-12-14 12:06:55
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在前面的章节中，我们讲到了，对于一个垂域BOT的识别，会有分类模型、意图槽位模型来识别其对应的语义，但是这个一般是针对已经成熟的（即积累了一定数据的）场景才可以做的，对于以下的三种场景，这种做法就不适用了：场景冷启动，即一个新的场景，线上并没有对应场景的话术，一般对于冷启动问题我们都会采用模板匹配的方式
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2024-02-13 22:43:04
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歌曲的相似度分析和听歌识曲原理核心思路基本一致，都是提取歌曲的声纹进行判断，提取声纹的方法，这里就要搬出我们大学学过的傅里叶变换了关于傅里叶变换的普及，可以参考链接这里听歌识曲，是有一个比较出名的开源项目的，叫dejavu，GitHub的地址是，它的特点是识别快，可能只需要试听几秒钟，就可以准确的识别出源歌曲，但是缺点是占用空间较大，这里我做了一个测试，使用dejavu提取了5个歌曲的声纹，查询M
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2024-02-04 03:46:00
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语音相似度评价是用于测量语音之间的相似程度，常使用的算法是动态时间规整（Dynamic time warping，DTW），其原理是通过对齐时间序列来评估它们之间相似性。DTW是一种基于对齐的度量（alignment-based metric）与常见的欧式距离不同，DTW考虑到了时间维度上的信息，因此常用在信号处理领域，比如说话人识别，语音识别等。下面举个例子解释为什么要用DTW而不是欧式距离，这
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2023-08-28 11:48:43
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作者：桂。前言MUSIC（Multiple Signal Classification）算法通常用来进行到达角（DOA，Direction of arrival）估计。一、MUSIC原理简介根据前文的分析，模型依然建立在窄带信号的基础上：X为接收阵元，F为入射信号，a为对应的导向矢量，W为噪声。可直接记作矩阵形式通常借助相关矩阵求解：实际上相关矩阵无法得出，一般基于随机信号1）平稳性；2）遍历性
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2024-01-16 15:46:17
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专业音频测试软件应用比对汤 磊《WORLD SHOW》2020 年四月刊【摘要】通过对各专业音频测试软件相近功能上的比对结合实际运用案例来展示各软件的实用特性，并对照图形界面作功能简要剖析。归纳总结了各软件的自有特点和适用环境,对软件的选择与灵活运用给出了更进一步的参考指导。【关键词】： 建声测试 设备系统测试 验收测试 细化调测频响的显示 相位的校正 延时的补偿 混响的测量语言清晰度 声场均匀度
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2023-12-11 11:52:20
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# 对比音频相似度的Java实现
在当今数字化的世界中，音频数据的管理与处理变得越来越重要。音频相似度的对比可以用于音乐推荐、版权检测、声音识别等众多领域。本文将介绍如何在Java中实现音频相似度的对比，并提供代码示例。
## 音频相似度的基本概念
音频相似度通常指的是两个音频文件在内容上的相似程度。计算音频相似度的方法有很多，例如：
- 基于音频特征（如MFCC、谱图等）
- 基于时间域
原创
2024-10-18 09:04:08
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beaTunes5 for Mac带给大家beaTunes5 Mac版是一款具有自动地分析你的音乐收藏以帮助你创建更好的播放列表功能的 iTunes 应用组件。此外，beaTunes 可以建议可以补充你的音乐收藏的专辑，显示音乐图表以及帮助你纠正印刷错误，错误流派等等。欢迎来Macz.com体验使用 beaTunes5 for Mac(音乐收藏管理工具)软件介绍beaTunes5 Ma
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2024-02-06 10:57:32
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# 实现 Python 音频波形相似度对比
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现 Python 音频波形相似度对比。这对于刚入行的小白来说可能比较复杂，但只要按照我的步骤和代码示例，你也能轻松完成。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 下载音频文件
下载音频文件 --> 读取音频波形
读取音频波形 -->
原创
2024-07-05 04:22:43
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最近在使用讯飞配音，虽然用的挺好，但是价格有点贵，所以想找个和讯飞配音一样的软件。先来说说我的需求，我主要是做视频剪辑的，平时需要给短视频做一些原创音频，但是不想用自己的声音，所以就想到了文字转语音软件。 先来说说讯飞配音吧！讯飞配音在声音方面完全满足了我，使用起来也比较简单，但是价格方面有点贵。用了大概半个月，感觉成本有点超出自己的预算了，
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2024-07-29 13:53:37
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1．编辑距离（Levenshtein Distance） 编辑距离就是用来计算从原串（s）转换到目标串(t)所需要的最少的插入，删除和替换 的数目，在NLP中应用比较广泛，如一些评测方法中就用到了（wer,mWer等），同时也常用来计算你对原文本所作的改动数。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。 Leven
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2024-09-19 16:23:37
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# Python音频相似度
## 介绍
音频相似度是指比较两个音频信号的相似程度。在音频处理领域，音频相似度有着广泛的应用，例如音频识别、音频比对和音频搜索等。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多工具和库来计算音频相似度。
本文将介绍一些常用的Python库和技术，用于计算音频相似度的基本概念和方法。我们将使用Python中的Librosa和Scipy库来实现示例代码
原创
2023-10-30 13:37:19
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我们知道，对于个性化推荐来说，最核心、重要的算法是相关性度量算法。相关性从网站对象来分，可以针对商品、用户、旺铺、资讯、类目等等，从计算方式看可以分为文本相关性计算和行为相关性计算，具体的实现方法有很多种，最常用的方法有余弦夹角（Cosine）方法、杰卡德（Jaccard）方法等。Google对新闻的相似性计算采用的是余弦夹角，CBU的个性化推荐以往也主要采用此方法。从9月份开始，CBU个性化推荐
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2024-08-12 19:33:32
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一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
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2023-09-06 11:34:02
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