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python实现语音常用度量方法的代码详解_python_脚本之家
回波损失增强度量(ERLE)通常用于评估系统在没有近端信号的单通话情况下 的回声减少。ERLE的定义是 其中E是统计 期望操作,$y(n)$是麦克风信号,$\hat{s}(n)$是估计的近端语音信号。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 def compute_ERLE(mic_wav, predict_near_end_wav): """ :param mic_wav: 麦克风信号(...
www.jb51.net/article/2132...htm 2024-5-22
详解Python 字符串相似性的几种度量方法_python_脚本之家
评价字符串相似度最常见的办法就是:把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作,变成另外一个字符串,所需要的最少编辑次数,这种就是编辑距离(edit distance)度量方法,也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况,只计算等长情况下替换操作的编辑次数,只能应用于两个等长字符串间的距离度量。
www.jb51.net/article/1687...htm 2024-5-13
SpringBoot使用Micrometer实现度量和监控_java_脚本之家
Micrometer是一种用于应用程序度量的度量库,它提供了一种简单且统一的方式来收集、存储和展示度量数据。Micrometer支持将度量数据导出到各种监控系统,如Prometheus、Graphite、InfluxDB、OpenTelemetry等,从而帮助您实现可视化监控和报警。 Spring Boot 2.0及更高版本内置了Micrometer,使得在Spring Boot应用程序中使用Micrometer...
www.jb51.net/program/300197w...htm 2024-5-22
python文本数据相似度的度量_python_脚本之家
python文本数据相似度的度量 这篇文章主要为大家详细介绍了python文本数据相似度的度量,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 编辑距离 编辑距离,又称为Levenshtein距离,是用于计算一个字符串转换为另一个字符串时,插入、删除和替换的次数。例如,将'dad'转换为'bad'需要一次替换操作,编辑距离为1。
www.jb51.net/article/1362...htm 2024-5-19