摘要 BLSTM解码时,解码器需要等待整个音频到达后才开始解码,因为时间反方向的前向传播需要末尾的历史信息.BLSTM这一延时问题使其不适用与实时语音识别.context-sensitive-chunk BLSTM(CSC-LSTM)和latency-controlled BLSTM(LC-BLSTM,延时控制-双向LSTM)都将整句切分为数个chunks.通过在每个chunk中添加左右上下文帧,并以chunk为单位进行前向计算,BLSTM的延迟可以控制为一个chunk左右的时长,并且与传统BL…

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$…

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列.在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型. HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题.同时维特比算法是一个通用的求…

http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine 摘要:支持向量机(SVM)已经成为一种非常受欢迎的算法.本文主要阐述了SVM是如何进行工作的,同时也给出了使用Python Scikits库的几个示例.SVM作为一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,还使用了kernel trick技术进行数据的转换,再根据转换信息在可能的输出之中找到一个最优的边界. [CSDN报道]支持向量机(Support…

3D-Wave算法是2D-Wave的扩展.3D-Wave相对于只在帧内并行的2D-Wave来说,多了帧间并行,不用等待前一帧完成解码后才开始下一帧的解码,而是只要宏块的帧间参考部分以及帧内依赖宏块解码完毕即可开始当前宏块的解码.由于帧间参考所用的运动向量是动态的值,因此称此算法为Dynamic 3D-Wave. 在3D-Wave算法中,宏块的帧间参考部分是指宏块进行运动补偿时需要依赖的相应参考帧的某些宏块,所依赖的这些帧间宏块当中,最右下角的那个宏块会是最晚被解码的,因此我们可以把它当作帧间依赖…

cache-coherent shared-memory system 我们最平常使用的很多x86.arm芯片都属于多核共享内存系统,这种系统表现为多个核心能直接对同一内存进行读写访问.尽管内存的存取速度已经非常快,但是仍然不足以与CPU的处理速度相比,因此为了提高CPU的利用率,一般会在芯片的每个核心内提供cache.cache像内存一样用于数据的存取,虽然它的大小有限,但速度比内存更快,接近于CPU的速度,因此它会充当CPU与内存的中间站角色,用于缓冲数据. 每当CPU要从内存读取数据来处理…

在<Scalable Parallel Programming Applied to H.264/AVC Decoding>书中,作者基于双芯片18核的Cell BE系统实现了2D-Wave并行解码算法. Cell BE架构 首先来了解一下Cell BE.Cell BE全称为Cell Broadband Engine,是一种微处理器架构,Cell处理器由索尼.东芝.IBM共同研发,曾应用于PlayStation 3.Cell BE的架构如下图 一个Cell微处理器中共有9个核心,其中有1个PP…

Base64么新鲜的算法了.只是假设你没从事过页面开发(或者说动态页面开发.尤其是邮箱服务),你都不怎么了解过,仅仅是听起来非常熟悉. 对于黑客来说,Base64与MD5算法有着相同的位置.由于电子邮箱(e-mail)正文就是base64编码的. 那么.我们就一起来深入的探讨一下这个东东吧. 对于一种算法,与其问"它是什么?",不如问"它实现了什么?" Base64实现了:将随意字节转为可读字符的编码. 我们知道.除了页面上的文本,计算机中的数据还有非常多是不可见的…

当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时,使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数.此时需要利用优化的极大似然估计:EM算法. 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数.由于直观原因,采用一维高斯分布. 一维高斯分布的概率密度函数表示为: 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布: 其中:k 表示一共有 k 个子分布,.为什么累加之和为 1?因为哪怕是混合模型也表示一个概率密度,从负无穷到正无穷积分概率为 1,所以只有累加之和为 1才能保证,很简单的推导. 设总体 ξ,总体服从…

同步 两个或两个以上随时间变化的量在变化过程中保持一定的相对关系. 互斥 对一组并发进程,一次只有一个进程能够访问一个给定的资源或执行一个给定的功能. 互斥技术可以用于解决诸如资源争用之类的冲突,还可以用于进程间的同步,使得它们可以合作.典型例子便是生产者/消费者模型. 同步互斥的实现思路主要有两种: 软件方法(这里讲的) 信号量 使用POSIX线程库(pthread_),来创建线程,管理线程,实现同步互斥. POSIX(可移植操作系统)线程是线程的POSIX标准,定义了创建和操作线程的一套AP…