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標簽 > 解碼器
解碼器（decoder），是一種能將數(shù)字視音頻數(shù)據(jù)流解碼還原成模擬視音頻信號的硬件/軟件設(shè)備。像視頻的mpeg4，音頻的mp3，ac3，dts等這些編碼器可以將原始數(shù)據(jù)壓縮存放，但這也還都是常用的編碼格式，還有些專業(yè)的編碼格式，一般家庭基本不會用到。
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語音識別技術(shù)的工作原理 語音識別技術(shù)的工作流程
那這些用到的概率從哪里讀取呢?有個叫“聲學模型”的東西，里面存了一大堆參數(shù)，通過這些參數(shù)，就可以知道幀和狀態(tài)對應(yīng)的概率。獲取這一大堆參數(shù)的方法叫做“訓練...
2023-12-28 標簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別 1623 0
第二代隨車診斷系統(tǒng)（OBDII)工作原理及故障診斷
1996年及之后生產(chǎn)的所有輕型車量都必須采用第二代隨車診斷系統(tǒng)（OBDⅡI）標準。OBDII的主要目的是降低排放污染，而設(shè)立OBD I（1988年）的主...
基于transformer和自監(jiān)督學習的路面異常檢測方法分享
鋪設(shè)異常檢測可以幫助減少數(shù)據(jù)存儲、傳輸、標記和處理的壓力。本論文描述了一種基于Transformer和自監(jiān)督學習的新方法，有助于定位異常區(qū)域。
SaberRD示例設(shè)計：飛機廚房中烤箱的溫控設(shè)計介紹
由于飛機的特殊用途與密閉空間的特點，決定了飛機上不適合進復雜的烹飪。實際上，我們吃到的飛機餐，一般都是在地面上已經(jīng)加工過的半成品。
無監(jiān)督域自適應(yīng)場景：基于檢索增強的情境學習實現(xiàn)知識遷移
本文對比了多種基線方法，包括無監(jiān)督域自適應(yīng)的傳統(tǒng)方法（如Pseudo-labeling和對抗訓練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學習...
深度學習神器DYnet++：輕松駕馭復雜自由曲面，3D測量無難度！
利用深度學習網(wǎng)絡(luò)模型DYnet++從單個復合圖案中獲取相位信息。為了訓練深度學習模型，作者使用了一個具有九個致動器的可變形鏡來生成各種表面形狀的大量數(shù)據(jù)...
在研究人員選擇的模型中，GPT-3 davinci（非指令微調(diào)）、GPT-3 textdavinci-001（指令微調(diào)）和GPT-3 textdavin...
Achronix與Myrtle.ai共同推出了超低延遲大并發(fā)實時智能語音識別方案，其硬件平臺采用基于Achronix Speedster7t FPGA的...
除了頂尖的圖像質(zhì)量，擴散模型還帶來了許多其他好處，包括不需要對抗性訓練。對抗訓練的困難是有據(jù)可查的。在訓練效率的話題上，擴散模型還具有可伸縮性和并行性的...
關(guān)于深度學習模型Transformer模型的具體實現(xiàn)方案
Transformer 本質(zhì)上是一個 Encoder-Decoder 架構(gòu)。因此中間部分的 Transformer 可以分為兩個部分：編碼組件和解碼組件。
ADAS系統(tǒng)中的可行使區(qū)域Freespace到底如何檢測？
自動駕駛有可能大大減少交通事故、道路擁堵以及相關(guān)的經(jīng)濟損失。安全的自動駕駛需要檢測周圍的障礙物、移動物體并識別可駕駛區(qū)域。
PicoScope中滯后量參數(shù)的作用及其在實際應(yīng)用中的重要性
PicoScope是一款功能強大的示波器和信號解碼器，廣泛應(yīng)用于電子工程、通信、汽車等領(lǐng)域。其中，觸發(fā)和解碼功能是PicoScope的重要特點之一。
現(xiàn)有的DETR系列模型在非COCO數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)較差,且預(yù)測框不夠準確。其主要原因是：DETR在檢測頭中用全局交叉注意力替換了原來的卷積,刪除了以中心為中...
Transformer 架構(gòu)的問世標志著現(xiàn)代語言大模型時代的開啟。自 2018 年以來，各類語言大模型層出不窮。
當您的福特汽車或卡車出現(xiàn)問題時，線束通常是人們首先責怪的。難怪線束負責在整個車輛中傳輸電力和信號。但是福特線束最常見的問題是什么？請繼續(xù)閱讀以找出答案。
由于在音響系統(tǒng)中的重要地位，愛好音響的朋友或發(fā)燒友，都會熱衷于選擇一款好的“解碼器”（DAC），而“解碼”技術(shù)，又總是大家津津樂道或爭論的話題。
2023-09-19 標簽：解碼器繼電器數(shù)模轉(zhuǎn)換器 2.5萬 0
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