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空空如也

图解网络-小林coding.zip

图解网络--小林coding 暗黑版+亮白版

2021-06-21

srilm-1.7.3.tar.gz

一般帖子上附的这个下载网址内网登不上 (http://www.speech.sri.com/projects/srilm/download.html) 所以就拜托国外的同学帮我下了这个最新版本的srilm 亲测可用哈~

2019-12-18

srilm-1.7.1.tar.gz

之前下载的1.7.2的版本没法安装,最后找到的这个版本的确定可以安装 (下载到的srilm.tar.gz(1.7.1)要重命名成srilm.tgz,然后运行sudo ./install_srilm.sh即可自行安装) 安装成功提示如下: /home/avatar/kaldi-master/tools/srilm/sbin/decipher-install 0555 compare-sclite ../../bin /home/avatar/kaldi-master/tools/srilm/sbin/decipher-install 0555 cumbin ../../bin make[2]: Leaving directory '/home/avatar/kaldi-master/tools/srilm/utils/src' make[2]: Entering directory '/home/avatar/kaldi-master/tools/srilm/zlib/src' make[2]: Nothing to be done for 'release-scripts'. make[2]: Leaving directory '/home/avatar/kaldi-master/tools/srilm/zlib/src' make[1]: Leaving directory '/home/avatar/kaldi-master/tools/srilm' Installation of SRILM finished successfully Please source the tools/env.sh in your path.sh to enable it

2019-12-18

numbers-en.tar.gz

本英文数字语音包下载自fithub,是很好的语音素材,可以满足ASR的要求。 这个语音包中包含128个语音文件,wav格式的,分别是两个人朗读,其中每个文件只包含三个数字。这 128 文件中 80 个用于训练, 48 个用于测试。并且训练数据和测试数据都被分成了 8 部分(可以假装成 8 个人),每部分分别 10 个 和 6 个。训练集和测试集的前五个目录是男士朗读,后面三个是女士朗读的。

2019-12-17

kaldi-master.zip

kaldi安装包的最新版本,解压后可直接使用 kaldi各文件解释 /egs:不同语料例子的执行脚本文件 /tools:存放asr过程中用到的库 /src:存放实际执行的c++算法

2019-12-17

kaldi的全部资料_v0.7(未完成版本).pdf

最全的kaldi学习指导文档,目前是最新版本。 kaldi是一个开源的语音识别工具箱,是基于c++编写的,可以在windows和unix平台上编译。 1)与文本无关的LVCSR系统; 2)基于FST的训练和解码; 3)最大似然训练; 4)各种各样的线性和映射变换; 5)有VTLN,SAT的脚本;

2019-12-17

J-link firmware update最新V644f

JLink官方v6.34 Windows版本,官方原版。截至2019年4月13日官网最新的版本。 相关下载链接:https://www.segger.com/downloads/jlink

2019-04-13

机器学习实战 Machine Learning in Action (Peter Harrington)

含:英文原版,中文翻译版本,用到的python源代码 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 作者Peter Harrington拥有电气工程学士和硕士学位,他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利,在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家,在加入该公司之前,他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

2019-04-10

斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记

课程地址:https://www.coursera.org/course/ml 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括: (一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。 (二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。 (三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。

2019-04-10

空空如也

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