摘要: ECAPA-TDNN网络架构被分成了三个小节,下面将对ecapa-tdnn模型架构以及代码进行详细分析。 依赖通道和时序的统计池化。 通道注意力模块 多层特征的聚合 论文地址 代码地址1 建模通道和时序依赖关系的统计池化 其本质是将时序注意力机制延伸到通道注意力,形成通道-时序注意力方法。在此之前需 阅读全文
posted @ 2023-10-12 20:15 快乐的拉格朗日 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Attention Is All You Need 论文 transformer代码 以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括,如有疑问,欢迎交流~ transformer仅仅使用注意力机制,没有使用任何的卷积或者RNN结构。 传统RNN结构的当前隐层状态$h_t$需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐 阅读全文
posted @ 2023-04-29 09:47 快乐的拉格朗日 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: attention 在正式开始探索attention之前,首先了解一下seq2seq。循环神经网络只能将一个序列信号转换为定长输出,但Seq2Seq可以实现一个序列信号转化成一个不定长的序列输出,因此seq2seq模型应用广泛,可以应用于很多不对等输入输出的场景,比如机器翻译,文本摘要,对话生成,诗 阅读全文
posted @ 2023-01-18 18:01 快乐的拉格朗日 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: LSTM提出背景 LSTM缓解了RNN中梯度消失的问题,使其可以处理长短时序列,但是需要注意的是LSTM并没有彻底解决梯度消失的问题。LSTM被各大科技公司应用在文字翻译,语音识别等方向,因为其相比RNN,在各个应用场景上带来了比较大的效果提升。 LSTM经过千锤百炼才有了现在的形态,so,让我们开 阅读全文
posted @ 2023-01-18 11:35 快乐的拉格朗日 阅读(427) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: python+mysql——高效的数据处理方式 使用场景 大规模数据处理; 多个任务可以并发执行; 需要保存结果; 为实现以上三个要求,就需要充分利用服务器中的多核资源,让程序高效并发执行,并采用一定的方式保存结果。 用到的工具和方法 采用多进程 + mysql + BaseManager 由于py 阅读全文
posted @ 2023-01-11 22:04 快乐的拉格朗日 阅读(158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: RNN原理 RNN在实际使用的频率并不多,大多使用LSTM替代RNN,因此对RNN进行简单的介绍。RNN是研究LSTM的基础,毕竟LSTM是基于RNN的改良,二者循环原理大体一致。 初识RNN,要记住在时间步上,RNN的权值共享即可。 RNN的运行原理就相当于,每一个时间步利用RNN计算一次得到输出 阅读全文
posted @ 2023-01-11 21:51 快乐的拉格朗日 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 测试不同的异步实现方式:协程+第三方库;线程池 测试工具 最近使用tornado 6.1版本进行服务开发,毕竟纸上得来终觉浅,于是针对tornado异步非阻塞的功能进行了详细的验证和测试,并在测试过程中发现了关于压测工具ab的一个特别有意思的事情。 如果想获得有关异步非阻塞的测试结果,请忽略ab的测 阅读全文
posted @ 2023-01-09 21:28 快乐的拉格朗日 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: tornado原理介绍及异步非阻塞实现方式 以下内容根据自己实操和理解进行的整理,欢迎交流~ 在tornado的开发中,我们一般会见到以下四个组成部分。 ioloop: 同一个ioloop实例运行在一个单线程环境下。 tornado.ioloop.IOLoop.current().start() a 阅读全文
posted @ 2023-01-09 21:17 快乐的拉格朗日 阅读(347) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 音频常用操作 常见的ffmpeg音频参数 常用参数解释: - i 表示input,即输入文件 - f 表示format,即输出格式 - vn 表示vedio not,即输出不包含视频 - ar 设定采样率 - ac 设定声音的channel数 - ab 音频数据流量,一般选择32、64、96、128 阅读全文
posted @ 2022-11-10 19:52 快乐的拉格朗日 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑