AppSync 可以简单地理解这个功能可以做到App前端的数据和AWS上后端的数据同步，App可以对后端的数据进行读写等功能。比如带有同步功能待办事项App，就可以用这个功能...
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Amazon AppSync在Android端的部署 -
@fujindemi 手工切分的话可以用Audition这类音频编辑软件，想自动化操作的话可以考虑静音检测（VAD），敲一下键盘，等一下（这样就有静音便于程序分割），再敲
Keras从时域、频域处理音频分类问题（带详细注释）
本文章大部分参考https://www.kaggle.com/fizzbuzz/beginner-s-guide-to-audio-data/notebook，整理了一下自己...
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Amazon Simple Storage Service(S3)在Android端的部署Simple Storage Service(S3) 这个功能简单地可以理解成百度云盘，且提供了给文件打上关于Key,Value这样便于查找的功能，比如APP的用户数据（录音...
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scrapy如何顺序执行多个爬虫
scrapy如何单线程顺序执行多个爬虫，刚开始我天真的以为将多个excute顺序罗列就能依次执行每个爬虫了，代码如下所示： 谁料，在执行完第一个爬虫之后，整个程序就停止运行了...
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如何理解K-L散度（相对熵）Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、...
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RNN(2)词性标注POS简介 本篇文章用于将英文句子转换为其对应的词性标注，结构如下图所示： 预处理 数据获取 数据来源于NLTK这个NLP的Python包，其中包含有部分标记好的句子，我们可以把这...
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RNN(1)电影评论情感分析简介 这次的任务是输入一串评价的字符串，得出其情感是正向的还是否定的。数据来源于Kaggle，搜索SI650就可以找到。先看一下数据长什么样： 1 I loved the ...
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RNN(0)从文本生成到Attention机制本篇文章参考《Packt.Deep.Learning.with.Keras》 电子版网上一搜就能找到，主要关注于使用RNN进行文本相关处理的流程。 实现效果 以《爱丽丝梦游仙...
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Keras从时域、频域处理音频分类问题（带详细注释）本文章大部分参考https://www.kaggle.com/fizzbuzz/beginner-s-guide-to-audio-data/notebook，整理了一下自己...
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在哪个路径下运行这个命令就放在哪里
Kaldi(A3)Online Decoder
Ref Online decoding原理及如何使用已经训练好的模型进行解码Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr....
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Scrapy实战B站番剧信息爬取Part 0 安装 采用Anaconda版本的Python可以直接使用conda install -c scrapinghub scrapy进行安装，采用pip instal...
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@zhicheng_d91c
感谢提示
Kaldi(A5)语言模型及HCLG.fst生成
这节介绍一下如何修改生成适合自己场景的语言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
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@zhicheng_d91c
这个就不知道了欸…没做过中文asr
Kaldi(A5)语言模型及HCLG.fst生成
这节介绍一下如何修改生成适合自己场景的语言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
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语音识别CMUSphinx(3)特征信息的提取为了能在安卓Demo中提取出有用的信息，先来参考.c源码（因为Android Demo是用JNI封装了一下.c实现的） .c源码中所需要的声学分数提取 来到ps_end_ut...
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语音识别CMUSphinx(2)AndroidDemo实测安装 安装过程参考https://cmusphinx.github.io/wiki/tutorialandroid/build过程过慢可以修改总build.gradle如下 ...
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@zhicheng_d91c 没有其他格式要求，其实这个n-gram语言模型就只是统计了每个组合出现的概率，比如how are you ?I am fine 的2-gram就是how are;are you;i am;am fine这样，组合是什么意思，也就是词汇标注什么的不归他管，是Kaldi那边的工作
Kaldi(A5)语言模型及HCLG.fst生成
这节介绍一下如何修改生成适合自己场景的语言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
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1、train_text.txt只需要输入你要训练的文本即可，没有特殊要求，比如
how are you? you are welcome这样的文本；2、很大是因为文本量很大，如果这个train_text.txt只是针对你的使用场景的少量句子的话就会很小，我尝试过大约100个句子，生成的HCLG.fst在10MB以下，Android上也是可以移植的，识别10s的句子耗时大概也是10sKaldi(A5)语言模型及HCLG.fst生成
这节介绍一下如何修改生成适合自己场景的语言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/o...
感谢提示
这个就不知道了欸…没做过中文asr
