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深度学习采样dlss

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估

无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域分辨率和时域帧率对视频质量的影响,随着高分辨率和高帧率视频投稿逐渐普及,特别是跨分辨率/帧率视频转码档位画质评估场景中,这种影响变得更加不可忽视。在本文中,**我们提出了一种模块化 BVQA 模型,以及一种** **训...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 其中读时合并和下推过滤在一些训练模型/数据处理中有很多样本是可以跳过和采样的,我们也通过下推过滤减少训练的样本计算量来提速。在支持高速读时合并中支持了内存统一化和海量样本 Shuffle 的优化,具体可见下两部...

golang pprof

使用`go tool trace tracefile`即可看到采样信息,如下:![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3c17c66b0f2e4ef5be05dbf4fedcf063~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5ea721f4eb1b41fdaa504c377c9c0325~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)在这也可以看到比较多的信息,不过trace不在我们这篇文章的范畴内,可以放到后边再做深一步的学习。4. `/debug/ppro...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

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深度学习采样dlss-优选内容

CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域分辨率和时域帧率对视频质量的影响,随着高分辨率和高帧率视频投稿逐渐普及,特别是跨分辨率/帧率视频转码档位画质评估场景中,这种影响变得更加不可忽视。在本文中,**我们提出了一种模块化 BVQA 模型,以及一种** **训...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 其中读时合并和下推过滤在一些训练模型/数据处理中有很多样本是可以跳过和采样的,我们也通过下推过滤减少训练的样本计算量来提速。在支持高速读时合并中支持了内存统一化和海量样本 Shuffle 的优化,具体可见下两部...
降噪/去混响/去啸叫-V3版本
简介 降噪 Audio Noise Suppression(ANS)通过深度学习的方式来实现不同场景的噪声消除,比传统方式更智能、更干净地过滤噪声,并尽可能地保留人声或者音乐背景。 啸叫抑制:(Howling Suppression),声源与扩音设备之间... (内部集成了重采样) 通道 1ch/2ch 数据格式 Planar-Float 流式 支持 实时参数更新 不支持 离线/在线 离线 依赖资源 算法 资源 说明 V3-去啸叫 tcnunet_denoise_espresso_44k_howling_middle_v1.4.model 44.1k中模型...
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使用`go tool trace tracefile`即可看到采样信息,如下:![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3c17c66b0f2e4ef5be05dbf4fedcf063~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5ea721f4eb1b41fdaa504c377c9c0325~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)在这也可以看到比较多的信息,不过trace不在我们这篇文章的范畴内,可以放到后边再做深一步的学习。4. `/debug/ppro...

深度学习采样dlss-相关内容

音频降噪与增强能力集介绍

简介 自研基于dsp算法和深度学习的回声消除、噪声抑制、声音增强,兼顾强降噪与高保真。针对不同场景,采取精准优化措施,尤其在音乐场景下,可以在保证人声和背景音乐无损伤的前提下,更好地抑制噪声。 接入指引 授权音... 尽量使用高采样率(44.1k/48k) 通常情况下顺序为ANS+AGC, 如有极小音量的情况,如-40LUFS以下,建议使用AGC+ANS aec算法 aec信号处理必须在其他算法处理之前,其他信号的处理会影响mic的数据,导致消除效果受影响 ...

干货|七个方向,基于开源工具构建一款智能化BI

同时DataWind研发团队与VisActor团队深度合作,参与开源建设,使得一些个性化需求可以得到快速满足。 VChart几乎覆盖了所有常见的统计图表类型,并且提供了丰富的扩展接口。这使得 DataWind 在根据用户反馈... VChart 提供了 LTTB 的降采样方案,通过较少数据量的数据点保持了原始数据的视觉特性, **从而降低渲染的计算负担。** 除此之外,VChart 还支持渐进式渲染以避免大量图形的绘制导致的页面卡顿。通过渲染任务...

技术人的 2023 漫谈 AI 语音体验之路|社区征文

和音视频技术的深度融合成为一场科技变革的焦点。通过对AI与音视频的使用体验,我深刻感受到了这场变革所带来的深远影响。在过去的几年中,AI技术的进步为音视频领域注入了前所未有的活力。随着深度学习等技术的崛起... 多采样率多场景声学建模:支持多种采样率和场景声学建模,表明系统在处理不同语音输入的情境下具有更大的适应性。特别值得一提的是,在近场中文普通话识别中,系统的准确率高达98%,显示了在实际使用环境中的强大性能。...

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降噪/去混响/去啸叫介绍

简介 降噪 Audio Noise Suppression(ANS)通过深度学习的方式来实现不同场景的噪声消除,比传统方式更智能、更干净地过滤噪声,并尽可能地保留人声或者音乐背景。 啸叫抑制:(Howling Suppression),声源与扩音设备之间... 采样率 16000/24000/44100/48000 通道数 1ch/2ch 数据格式 Planar-Float/Interleaved-Float 支持流式 支持 支持realtime-safe更新参数 支持 多线程 不支持 v3版本见:降噪/去混响/去啸叫-V3版本--音频技术-火山引擎

进阶功能

单位为 Hz channels int 声道数 bitDepth int 音频位深度 pts long 音频渲染时间戳,单位为 ms buffer byte[] PCM 音频数据 samples int 音频采样点个数 拉流超分超分,即超分辨率技术(Super-Resolution, SR)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像的过程,移动端实时超分,是指利用算法技术在端上对低分辨率的帧进行实时重建,产生高分辨率的帧显示在屏幕上,从而改善视频内容的细节与对比度,全面提升视频的播放清晰度和...

进阶功能

单位为 Hz channels int 声道数 bitDepth int 音频位深度 pts CMTime 音频渲染时间戳,单位为 ms data NSData* PCM 音频数据 samples int 音频采样点个数 拉流超分超分,即超分辨率技术(Super-Resolution, SR)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像的过程,移动端实时超分,是指利用算法技术在端上对低分辨率的帧进行实时重建,产生高分辨率的帧显示在屏幕上,从而改善视频内容的细节与对比度,全面提升视频的播放清晰度和...

火山引擎云原生产品服务动态 | 2023 年 Q3

通过深度融合新一代云原生技术,提供以容器为核心的高性能 Kubernetes 容器集群管理服务。VKE 无缝集成弹性容器(VCI),支持云上云下资源统一管理、容灾、跨云弹性等分布式云原生能力,助力用户快速构建容器化应用。... 如未命中采样,可通过回捞方式捞取全量监控日志。详情:[www.volcengine.com/docs/6431/68853](www.volcengine.com/docs/6431/68853)![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...

字节跳动云原生大数据平台运维管理实践

日积月累下就会与这套环境形成了一个深度耦合造成移植困难。随着近几年云原生概念的兴起,我们也尝试将这些工具进行云原生改造来解决以上问题。 **云原生场景特性*** **无服务状态感知:** 用户... 降采样等能力,丰富了整体的功能体系;并且对接了大数据存储,某种程度上可以具备存算分离的特性使得整体系统的水平伸缩能力得到了很大的增强;最后也把监控和其它的运维工具,比如日志、告警、链路追踪等功能做了深度整...

技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文

本文将探讨基于机器学习的环境污染影响评估方法,并提供相应的代码实例。环境污染包括空气、水、土壤等多个方面,因此准确评估其影响需要全面考虑多种因素。传统的监测方法通常依赖于定点采样,显然无法全面覆盖大范围... 未来工作可以着眼于更复杂的机器学习模型,如深度学习模型,以更好地捕捉环境因素之间的复杂关系。此外,考虑引入时空数据,例如时间序列数据或者地理信息数据,以更全面地评估环境污染的影响。# 总结基于机器学习的...

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