## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关键技术组件的技术演进。比如自适应滤波器理论的发展大大加速了回声消除在各业务场景中的应用;阵列信号处理技术则确保了声源定位以及波束形成在消费电子以及音视频创作中的效果。深度学习和心理声学技术的发展也大大...
下面给出一个博主做过的实例,使用边缘计算对大量的医疗数据进行实时处理和分析。1. 数据采集我们可以使用医疗设备和传感器采集患者的生理数据,心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到边缘服务器层,发送前也要做好数据处理的预处理工作。2. 数据处理在边缘服务器层,使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('patien...
**阵列信号处理** 以及 **心理声学** 和 **深度学习** 等算法技术。* 算法基础可以保证上层 **关键技术组件** 的技术演进。比如自适应滤波器理论的发展大大加速了回声消除在各业务场景中的应用;阵列信号处理技术则确保了声源定位以及波束形成在消费电子以及音视频创作中的效果。深度学习和心理声学技术的发展也大大加速了多模态音视频信号处理技术的发展,保证了声音效果。* 有了这些基础就可以为上层业务,比如 **声场还原...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 叫做NCNN。在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c++接口,对接这个NCNN的模型文件到安卓手机的应用程序中,再用安卓内置的...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byte...
做视频等等。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/88f3a783ab484316b91a6b047b9a4d7e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135674&x-sig... 其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=sFMepW89k1jBxck9LHvULe0l%2BPQ%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段...
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 而我们做人工智能这行的,接触的一定是新技术,所以说,文心一言还是很好的,作为面向中文用户,它的调教也是相当不错。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/570ad1c4d...
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
> 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... 处理常用的 Spark 引擎中也做了部分 Arrow 化改造。需要注意的是,我们也在在线流式训练中尝试切换 Arrow,但开销还是很大,可能的原因是流式的样本是每条通过的,不适合 Arrow 这种批式的形式从而导致额外的开销。 ...
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理... 和图片有关的是不是就可以借助 AI 的辅助做的更好呢?## 虚拟数字人既然有了文生图,图生文,文生视频,音频,那么虚拟数字人的出现也就顺理成章了。在未来的世界,或许每个人都能有一个对应的数字人身份,而这个数字...