一、实验目标1、以某韵母和某清音声母为分析对象，求其短时自相关函数（不用xcorr）和短时平均幅度差函数，比较清浊音；2、计算改进的短时自相关函数和改进的短时平均幅度差函数，比较改进前后的差异（以韵母为例）；3、用改进后的短时自相关法和短时平均幅度差估计韵母的基频数值并将其基频曲线画出来，加入三电平削波和中值平滑；4、将自己两种方法的结果与praat求得的结果相比较（两者的帧长帧移等数值要设置成一
基于动态时间规整算法(DTW)的相似度计算 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法。 该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。 该算法由日本学
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2023-12-19 19:32:22
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1、语音识别实现原理：数据库概括的说，语音识别的原理其实并不难理解，原理上和指纹识别的原理相同：设备收集目标语音，然后对收集到的语音进行一系列处理，得到目标语音的特征信息，然后让特征信息与数据库中已存数据进行相似度搜索比对，评分高者即为识别结果。然后通过其他系统的接入来完成设备的语音识别功能。 如果你对语音识别的兴趣不高，那么知道这样的大致原理已经足够。事实上，语音识别的
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2023-12-30 15:22:41
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在当今的人工智能和语音处理领域，语音相似度测量越来越受到关注。准确识别和比较不同语音样本的相似度，可以广泛应用于语音识别、说话人识别、以及语音合成等领域。本文将探讨如何使用 Python 来计算语音的相似度，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析等内容。
## 背景描述
随着语音技术的快速发展，语音相似度的研究也逐渐成为热点。这类技术可以应用于以下几个方向：
1. *
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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相信大家在刷短视频的时候，都会听到一些机器性的声音在念稿子，其实这些声音不一定都是真人配的，有很多都是剪辑软件后期自己配置的AI合成的声音，那么现在的AI合成的声音，能够把声音还原到什么程度呢？现在的AI语音与真人语音的相似度比较高，打个比方，在公共场合，智能语音播报提醒你候机、登车、甚至注意事项，Al语音听起来稳定准确。大家在看小说或者有声刊物的时候，这些声音就是系统通过AI合成的声音，现在的声
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2023-11-26 19:41:20
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翻译摘要汉语拼写检查（CSC）是检测和纠正汉语自然语言拼写错误的一项任务。现有的方法试图将汉字之间的相似性知识融合起来。然而，它们将相似性知识作为外部输入资源或者仅仅作为启发式规则。本文将语音和视觉相似性知识引入汉语拼写检查（CSC）语言模型中。模型在字符上构建一个图，然后SpellGCN学习将该图映射到一组互相依赖的字符分类器中。这些分类器应用于由另一网络(例如BERT)提取的表示，使得整个网络
一、Dice相似系数Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient, DSC) ：是一种集合相似度度量指标，通常用来计算两个样本的相似度。公式为：2 * |X ∩ Y| / (|X| + |Y|)，其中 X 和 Y 是两个集合，|X| 表示集合 X 中的元素个数，∩表示两个集合的交集，即两个集合中共有的元素。 &nbs
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2023-10-18 17:25:23
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python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类数据读取定义不同轨迹间的距离计算距离矩阵k-means聚类 这里分享一些轨迹聚类的基本方法，涉及轨迹距离的定义、kmeans聚类应用。 需要使用的python库如下import pandas as pd
import numpy as np
import random
import os
import matplotlib.pyplot as
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2024-02-17 09:18:20
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上文提到文档排序函数是TR的核心。文档排序函数的实现有几种思路，其中一种是基于相似度的模型。这种模型具体是用空间向量模型(Vector Space Model)实现。这篇文章就介绍VSM。VSM概念什么是VSM VSM定义了两点。 第一，用词向量(term vector)来表示查询语句、表示文档。英文中的term vector，我们翻译为词向量。但是这里的“词”并不是指汉语中的一个词，具体含义
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2023-11-27 23:04:25
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# Python 相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python相似度计算。在本文中，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
下面是实现Python相似度计算的流程，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 数据
原创
2023-07-21 12:45:39
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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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合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
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2024-04-15 12:21:00
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一、结构相似性（structural similarity） 自然图像具有极高的结构性，表现在图像的像素间存在着很强的相关性，尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统（HSV）主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。&nbs
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2023-12-01 16:26:14
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第三次实验报告程序语言：python 姓名： unicorn 学号： 12345678910 日期：2023/4/8一、 问题重述 给定两个程序，如何判断他们的相似性？二、 问题分析 先假设程序为C语言，不然题目太简洁了无从下手。C语言是比较基础的语言，我对C语言也比较了解，方便操作。然后还要假设比较的两个代码都是正确的，如果出现语法错误就没有规律可循了。 接着就是对源代码的预处理，要让文
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2023-11-03 10:41:41
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目录方法总论1. 基于点匹配的方法2. 基于形状的方法方法总论衡量两条曲线与的相似度，从传统特征工程的角度来讲，思路无外乎是设计不同的特征空间，将曲线映射到特征空间里面再进行相似度的对比，这种相似度的对比实际上就是在特征空间里面的欧式距离了。目前而言，常用的设计思路主要是出于两个方面设计，一个是从曲线上的点出发，一个是基于曲线上的某种特定形状。基于点匹配的方法这里面常用的是 时间翘曲函数(DTW)
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2023-10-07 15:51:52
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锐腾君又来啦，这周双更是不是很意外很惊喜呀？锐腾君的闲话群已经创好了，以及锐腾君的个人专栏也创好了。（文末有小彩蛋不要错过哦） 锐腾君的数学杂谈zhuanlan.zhihu.com
引言：锐腾君一贯的作风是尽量地在初等范围内解释地通俗。但是有些地方好像不得不绕出来一下。于是本文的部分内容可能涉及到一些超出高中范围的知识以及一些锐腾君以前提到过得知识。我们默认读者已
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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六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；\[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \;
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2023-12-20 13:44:37
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论文介绍发表：2019，EMNLP论文题目：《Sentence-BERT：sentence embeddings using siaese BERT-networks》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.10084 Github:https://github.com/UKPLab/sentence-transformers适用领域：句向量生成语义相似度计算语义搜索无监
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2024-01-24 21:03:23
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