入门神经网络-搭建自己的网络结构之样本采集(一)

入门神经网络一样本采集在本科的时候对神经网络颇有兴趣,感觉很神秘,特别是当时的yolov5目标检测算法,让我感觉特别震撼,计算机在图像识别上已经超过了人眼。但是这么长时间以来一直停留在跑demo的阶段,没有静下心来学习,为此我计划搭建一个属于自己的神经网络作为入门标志,这是第一章,主要讲了说明采集样本的过程。建立一个怎样的网络我计划建立的网络结构,输入参数为陀螺仪三轴传感器的数据,输出内容为可能进

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测试四种混音算法

最近项目上需要混音算法,上网查阅了四种常用的混音算法,用python运行来做测试,测试完成的语音数据放在结尾可以下载混音算法一:加权平均这种方法很简单,直接将两个PCM样本相加,为了防止溢出再除以二,但是这种方式会导致声音细节丢失声音会变小,并且混入通道数越多,声音衰减越严重,毕竟原始音频直接右移了八位,实际测试下来也是如此,实现方法为:for i in range(0,sample_nums):

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ESP32在两种开发环境下运行OPUS

opus是一款优秀的音频编解码算法,具有很高的压缩率,尝试在ESP32平台运行opusESP-IDF开发环境运行opusESP-IDF开发环境已经有大佬做好了移植,并且制作了makefile文件,做好了第三方的components,下载地址 点击我,我们只用将文件夹下载先来拖放到components文件夹根目录即可,如下图所示下面我们来创建一个demo用来运行,新建一个hello world工程,

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