前面提及过,音频指纹算法的思路. 也梳理开源了两个比较经典的算法. https://github.com/cpuimage/shazam https://github.com/cpuimage/AudioFingerprinter 后来一段时间,稍微看了下这两个算法,还有不少可以精简优化的空间. 例如抗噪,特征有效性等优化思路. 音频指纹切片后的hash特征信息还是太多了, 不过作为哼唱搜歌的基本应用,是足够的了. 不过我觉得还是可以再进一步提取歌曲的旋律特征的,在音频指纹的基础上更进一步. 旋…

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可…

1.算法功能简介 水深提取算法就是根据输入的水位设为d,dem设为h 这两个数据做一个差值运算,则水深计算公式为d-h;本示例中的是基于洞庭湖提取的水体矢量文件的范围来计算dem和水位25米的差值. 需要注意的是,水位的基准要和dem的基准一致.水位的基准需要判断是基于河床还是和dem一致的高程基准面.不然结果可能会受影响. 2.算法功能实现说明 2.1 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2 算法参数 算法名称 水深提取法 C#算法DLL PIE.Commo…

前言 2017年底时候写了这篇<集 降噪 美颜 虚化 增强 为一体的极速图像润色算法 附Demo程序> 这也算是学习过程中比较有成就感的一个算法. 自2015年做算法开始到今天,还有个把月,就满五年了. 岁月匆匆,人生能有多少个五年. 这五年里,从音频图像到视频,从传统算法到深度学习,从2D到3D各种算法几乎都走了一个遍. 好在,不论在哪个领域都能有些许建树,这是博主我自身很欣慰的事情. 虽然有所间断但是仍然坚持写博客,并且坚持完整开源分享. 目的就是为了帮助那些一开始跟我一样,想要学习算法的…

上一篇介绍了Marching Cubes算法,Marching Cubes算法是三维重建算法中的经典算法,算法主要思想是检测与等值面相交的体素单元并计算交点的坐标,然后对不同的相交情况利用查找表在体素单元内构建相应的网格拓扑关系.Marching Cubes算法简单,但是存在一些缺陷:1.模型二义性问题:2.模型特征问题. 对于二义性问题,以2D情形为例,存在一个单元中同一顶点状态而不同的连接方式(如下图所示). 图:2D中Marching Cubes算法的二义性问题 那么对于上图中两种连接方式…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中…

在一些特殊情况下,经常需要依据图像中的人脸,对图片进行倾斜矫正. 例如拍照角度幅度过大之类的情况,而进行人工矫正确实很叫人头大. 那是不是可以有一种算法,可以根据人脸的信息对图片进行角度的修复呢? 答案肯定是确认的. 再次例如,想要通过人脸的特征对人物的表情和情绪进行精准判断, 那么这个时候如果能确保人脸没有发现严重倾斜,无疑对准确率判断有一定的帮助. 那么假如一张图片只有一个人脸,其实很好判断,通过眼睛的位置的坐标,根据两眼的直线角度, 就可以计算出修正的角度. 然后旋转图片到对应角度即可.…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04 [1]提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

关键词:    TF-IDF实现.TextRank.jieba.关键词提取数据来源:    语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据    数据处理参考前一篇文章介绍:    介绍了文本关键词提取的原理,tfidf算法和TextRank算法    利用sklearn实现tfidf算法    手动python实现tfidf算法    使用jieba分词的tfidf算法和TextRank提取关键词 1.关键字提取: 关键词抽取就是从文本里面把跟这…