深度学习采样数据长短不同
社区干货
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... Apache Hudi 和 Apache Iceberg 都是基于数据湖的新兴样本存储方案,各自有着不同的特点和优势。虽然 Hudi 在某些方面存在一些性能上的问题并且不支持 Python,但它的 MOR 方式在加调研特征方面表现出色。而 Iceberg...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Trans...
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... 我们用提出的模块化BVQA模型在专业生成的内容和用户生成的内容视频数据库上进行了大量实验。实验表明,我们的质量模型实现了优于当前方法或相近的性能。此外,模块化的模型为分析现有视频质量数据库的空间和时间复杂...
golang pprof
所以golang内置了pprof工具来帮助我们了解我们程序的各项profiling数据,同时结合插件也可以可视化的看到程序的各项pprofing,golang提供了两种pprof的使用方式。1. runtime/pprof对应的场景是脚本/工具类的程序... 代表要采样的时长(单位:秒),执行完成后会自动下载一个文件,如下。在这里,我们进行5s...
特惠活动
深度学习采样数据长短不同-优选内容
深度学习采样数据长短不同-相关内容
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...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... >**人类的不同的问题放到不同的场景当中起成了不同的名字,这些名字中被积累的经验被人提取了出来变成了不同的学科**。只不过这些问题在不同的行业经历的时间的长短不一样,每个领域发展出了自己的解决方案,形成了自...
语音识别-火山引擎
语音识别基于深度学习技术,将音频中的语音转成文字。可用于识别多种音频编码格式、多种场景和不同长短的语音。广泛应用于呼叫中心录音质检、会议内容总结、音频内容分析、课堂内容分析等场景
接口说明-WebSocket
并通过深度学习转化为其他指定的音色,高度保留输入语音的说话风格、情感变化、说话节奏。流式声音转换支持实时的转换效果。 输入:原始说话语音二进制数据 输出:转换音色后的具有目标发音人音色和韵律的语音二进制数... 采样率,大于等于8000, 小于等于48000 number 是 - audio_config.channel 输出音频通道数 1/2 number 是 - extra 补充参数 object 否 - extra.downstream_align 是否要对齐每一帧长度(除了首包和尾包) bool 否 fals...
观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展
来表达时序数据中同一单词在不同时间词频的变化。 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 ...
进阶功能
本章节介绍了拉流 SDK 进阶功能的接入方式,支持的进阶功能包括但不限于 RTM 协议拉流、QUIC 协议拉流、使用 IP 地址拉流、使用主备流、多档位切换、自适应码率(ABR)拉流、截图、SEI、以及订阅视频和音频数据。您可... 也可以来自不同的直播服务商。 接入准备 获取主流地址和备流地址,如果使用火山引擎视频直播服务,您可通过视频直播控制台的地址生成器,生成主备拉流地址。 接入说明 配置主备流地址进行播放。代码示例如下所示。 ob...
进阶功能
本章节介绍了拉流 SDK 进阶功能的接入方式,支持的进阶功能包括但不限于 RTM 协议拉流、QUIC 协议拉流、使用 IP 地址拉流、使用主备流、多档位切换、自适应码率(ABR)拉流、截图、SEI、以及订阅视频和音频数据。您可... 也可以来自不同的直播服务商。 接入准备 获取主流地址和备流地址,如果使用火山引擎视频直播服务,您可通过视频直播控制台的地址生成器,生成主备拉流地址。 接入说明 配置主备流地址进行播放。代码示例如下所示。 ja...
