桐乃小天使的园子~

摘要： 'ə': 'AX', 'ɚ': 'AXR', 'ɑ': 'AA', 'æ': 'AE', 'ʌ': 'AH', 'ɔ': 'AO', 'aʊ': 'AW', 'aɪ': 'AY', 'ɛ': 'EH', 'ɝ': 'ER', 'eɪ': 'EY& 阅读全文

摘要： 解决方法 由于初学音频处理，今天在绘制音频波形图与均方根能量图时发现它俩的时间轴怎么都对不齐，如下图： 一番debug发现原来是我的均方根能量图的时间尺度出了问题 原来是这么写的time_scale=librosa.frames_to_time(frame_scale) 经过测试发现传入libros 阅读全文

摘要： 正向传播是为了预测结果，也就是输入数据从前到后（输入层->隐藏层->输出层）走一遍。 反向传播是为了优化结果，优化结果也就是想要降低损失函数的梯度。损失函数的梯度是由当前层的a_(L)决定的，当前层的a_(L)收到当前层的w_(L)、b_(L)以及受到前一层的a_(L-1)影响，因此要降低当前层损失 阅读全文

摘要： 找了很久原因，还送厂换了一次货，但是回来之后仍然遇到相同的问题，最终确定应该是信号干扰所致。 尝试降低MT3000的5GHz的Wifi发射功率到中，然后成功连上想要中继的5GhzWifi，并且稳定运行到现在，问题解决。 新增： 除了调整发射功率外，还需要在要中继的wifi选项里修改mac地址，随机一 阅读全文

摘要： 音频信号处理学习-第二周 语音识别模型的基本思路 前端处理 信号预处理：对输入的语音信号进行预处理，包括去噪、预加重（强调高频成分）、分帧和加窗（通常使用汉明窗）。 特征提取 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：从预处理后的语音信号中提取特征，最常用的是梅尔频率倒谱系数（MFCC）。其他常用的特征包括线性 阅读全文

摘要： 人工智能入门-第二周 全连接神经网络 什么是全连接神经网络？ 全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）,是一种基础的神经网络模型。 特点是每一层中的每一个神经元都与下一层中的每一个神经元相连。 典型的神经网络训练过程 生成标签数据 将标签数据数值化 将 阅读全文

摘要： 人工智能入门-第一周 神经网络 什么是神经网络？ 神经网络（Neural Network）是一种模拟生物神经系统的计算模型，由大量相互连接的人工神经元组成。 这些神经元通过权重连接成多个层次，从而可以学习和处理复杂的非线性关系。 神经网络的基本结构 神经元通常包含三层： 输入层（Input Laye 阅读全文

摘要： 音频信号处理学习-第一周 音频掩蔽效应 音频掩蔽效应(Audio Masking Effect)是指在特定条件下，一个声音（通常称为掩蔽声，Masker）能够掩盖另一个声音（通常称为被掩蔽声，Maskee），使得后者在听觉上不容易被听到或完全听不到的现象。 音频掩蔽效应在听觉处理的过程中十分常见，并 阅读全文

摘要： 普及知识 什么是信号分析？ 将一个复杂信号分解成若干简单信号分量之和，或者用有限的一组参量去表示一个复杂波形的信号，从这些简单的分量组成情况去考察复杂信号的特性。 对信号分析的过程实际上就是一个特征提取的过程，从一段复杂的波形中提取我们需要的信息。 为什么要分析信号？ 信号分析是获取信号特征信息的重 阅读全文

摘要： 写项目时遇到的了问题：vite默认将所有模块合并到主进程入口文件中，导致一些ts模块无法通过路径找到，而简单的使用external又会导致这些ts模块无法转换为js。 解决方法： // vite.config.ts vite: { build: { output:{ preserveModules: 阅读全文