一种利用语音深度神经网络进行语音识别的新方案
A NOVEL SCHEME FOR SPEAKER RECOGNITION USING A PHONETICALLY-AWARE DEEP NEURAL NETWORK Yun Lei Nicolas Scheffer Luciana Ferrer Mitchell McLaren 美国加利福尼亚州SRI国际语音技术与研究实验室 {云雷纹，夏侯雅伯，lferrer，米奇}@ speech.sri.com 一种利用语音深度神经网络进行语音识别的新方案 Yun Lei Nicolas Schef
11.14PMP试题每日一题
关于“范围”，以下说法哪个是错误的：A、产品范围是某项产品、服务或成果所具有的特征和功能B、项目范围是为交付具有规定特性与功能的产品、服务或成果而必须完成的工作C、项目范围有时也包括产品范围D、产品范围有时也包括项目范围答案将于明天和新题一起揭晓！11.13试题答案：C，PMBOK第六版项目整合管理包括7个子过程，分别是：制定项目章程、制定项目管理计划、指导与管理项目工作、管理项目知识、监控项目工
5.4基于范围的for循环（c++11）之读书笔记
基于范围的for循环，简化了循环了任务：对数组（或者容器，如vector和array）的每个元素执行相同的操作，如下例所示：
double prices[5]={4.99,10.99,6.87,7.99,8.49};
for (double x:prices)
cout<<x<<std::endl;
要修改数组的元素，需要使用不同的循环变量语法：
for(double& :prices)
x=x*0.80; //20% off sale
//符号&表明x是一个
C++面试题目解析01
1，new malloc的实现区别， 【｛ 0. 属性 new/delete是C++关键字，需要编译器支持。malloc/free是库函数，需要头文件支持。 1. 参数 使用new操作符申请内存分配时无须指定内存块的大小，编译器会根据类型信息自行计算。而malloc则需要显式地指出所需内存的尺寸。 2. 返回类型 new操作符内存分配成功时，返回的是对象类型的指针，类型严格与对象匹配，无须进行类型转换，故new是符合类型安全性的操作符。而malloc内存分配成功则是返回void * ，需要通过
第6章 分支语句 和逻辑运算符
if 语句 1.1 if else语句 1.2 格式化If else 语句 1.3 if else if else结构 2.逻辑表达式 和逻辑NOT（！）。 2.1 逻辑OR运算符；|| 2.2 逻辑AND：&& 2.3 用&&来设置取值范围 2.4 逻辑NOT运算符 3.字符函数库cctype 4.？：运算符 5.switch语句 5.1 将枚举量用作标签 5.2 switch和if else 6.6 break 和continue语句 6.7读取数字的循环 6.8简单文件输入/输出 6.8
PLDA对说话人身份与多重滋扰条件联合建模的推广
A Generalization of PLDA for Joint Modeling of Speaker Identity and Multiple Nuisance Conditions PLDA对说话人身份与多重滋扰条件联合建模的推广 uciana Ferrer1，Mitchell McLaren2 1Incituto de Investigacio'n en Ciencias de la Computacio'n，CONICET-Universidad de Buenid Aires
LOCUST - 用于说话人验证的纵向语料库和工具集
LOCUST - Longitudinal Corpus and Toolset for Speaker Verification 摘要 在本文中，我们提出了一个新的纵向语料库和工具集，以努力解决语音老化对说话人验证的影响。 我们已经检查过以前对年龄相关语音变化的纵向研究以及它对现实世界用例的适用性。我们的研究结果表明，科学家们将与年龄相关的语音变化视为一种障碍，而不是利用身份验证者的优势。此外，我们发现与音频录音的参与者的时间跨度和参与者数量相关的公共可用语料库的显着缺乏。与民用IT安全系统
一种用回归神经网络学习说话人嵌入的无监督神经网络预测框架
An Unsupervised Neural Prediction Framework for Learning Speaker Embeddings using Recurrent Neural Networks 一种用回归神经网络学习说话人嵌入的无监督神经网络预测框架 摘要 本文提出了一种无监督的训练框架，用于使用神经预测编码（NPC）技术学习特定于说话者的嵌入。我们采用回归神经网络（RNN）训练未标记的音频，具有多个未知的说话人变化点。我们假设短期说话者平稳性，因此短时间接近的语音帧起源
基于深度神经网络的说话人嵌入式端到端扬声器验证
DEEP NEURAL NETWORK-BASED SPEAKER EMBEDDINGS FOR END-TO-END SPEAKER VERIFICATION 基于深度神经网络的说话人嵌入式端到端扬声器验证 David Snyder *，Pegah Ghahremani，Daniel Povey，Daniel Garcia-Romero，Yishay Carmiel，Sanjeev Khudanpur 语言和语言处理和人类语言技术中心卓越中心约翰霍普金斯大学，巴尔的摩，MD 21218，美国
Syslog日志分析与监控
Syslog日志分析与监控 网络管理工具应同时具备主动监控和被动监控能力。主动监控是指主动保持网络正常运行，即不间断扫描网络，预防宕机。被动监控是指具备强大的排除故障机制，当发生网络故障时，分析解决。 Syslog监控是一个非常优秀的被动监控机制，OpManager提供基于规则 的方法，读取接收到的syslog消息，并关联告警到这些消息，通知相关的负责人、或平台。如服务器端口停止。OpManager支持各种平台的设备，它支持任意导出syslog的设备或应用，如服务器（Linux、UNIX、AI
Applications Manager Docker监控
Docker 是一个流行的开源容器应用程序，允许您将应用程序、应用程序的内部依赖和关联库打包到一个单元中。Docker 的主要优点在于单台机器上的多个 docker 容器共享同一操作系统内核，这可以帮助提升性能和节省大量内存。
监控 docker 容器会很困难，因为docker 容器是隔离的，而应用程序是动态分配的。但是，一个强大的监控解决方案可轻松跟踪这些动态规模迅速变化的容器。
[Applications Manager](https://www.manageengine.cn/pro
Java应用程序性能监控
Java应用程序性能监控 您想知道Java Runtime环境的运行状况吗？ 您想监控线程死锁、异常内存、CPU消耗和Java应用程序吗？ 监控Java应用程序 利用ManageEngine Applications Manager Java Runtime 监控功能，可以监控Java平台及运行的应用程序。你可以监控JVM的性能 和 线程。Applications Manager支持 Sun JVM, IBM JVM以及Oracle JRockit JVM。 你可以对各种属性配置阈值，当阈值被
Ruby Web事务监控
应用性能管理的关键就是衡量业务服务如何应对最终用户的操作的。 Applications Manager的应用性能透视（APM Insight）是个一个集成的管理和监视Ruby on Rails Web事务处理的解决方案。你可以： 衡量应用的响应时间和吞吐量。 定位性能瓶颈，挖掘引起性能问题的代码。 使用应用性能指数评分来衡量用户的满意度。 汇总数据库操作。 追踪事务处理，发现根本原因。 简化代码的故障诊断延迟交付卓越的用户体验。 从最终用到数据库的整个过程来监视Ruby on Rails应用的
数据结构与算法C++之选择排序
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/83745327 本篇文章是使用C++实现的选择排序算法，算法复杂度为O(n2) 选择排序算法初始时在序列中找到最小元素，放到序列的起始位置作为已排序序列；然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 如上图数组中有8个元素，首先将第一个元素1作为最小元素，然后遍历后面的7个元素，遍历完
数据结构与算法C++之插入排序
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/83756558 本篇实现的是插入排序，其算法复杂度是O(n2)，插入排序的原理来自博客： 插入排序原理很简单，将一组数据分成两组，分别将其称为有序组与待插入组。左边为有序组，右边为待插入组，每次从待插入组中取出一个元素，与有序组的元素进行比较，并找到合适的位置，将该元素插到有序组当中。就这样，每次插入一个元素，有序组增加，待插入组减少。直到
数据结构与算法C++之插入排序（续）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/83789780 上一篇数据结构与算法C++之插入排序中使用C++实现了插入排序算法，但是使用了交换操作（swap），一次swap操作包括三次移位操作，造成运行时间比较长，本篇博客对其改进。 （1）首先，考虑第一个元素8，此时只有一个元素，是排好序的 （2）然后考虑第二个元素6 （3）将元素6拷贝一份，保存起来 （4）此时比较元素6与前面的元
数据结构与算法C++之归并排序
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/83818064 上两篇博客使用的选择排序和插入排序的算法复杂度都是O(n2)，这在数组元素比较多的时候和一些算法复杂度为O(nlogn)的快速排序算法相比，差距还是很明显的，如下图 当有10万个元素的时候，快速排序算法比普通的选择排序算法要快了6000倍， 本篇博客介绍的是快速排序算法中的归并排序 归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该
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