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带你了解3类预训练语音模型预测方法

摘要:在调研多篇论文后,笔者发现预训练语音模型的预测方法基本可以分为以下3类:<1>用前文预测当前及后文(自回归)<2> 随机mask 一些帧并预测 <3> 用两侧上下文预测中间帧。 本文分享自华为云社区《预训练语音模型调研小结》,作者: Hudson。 在调研多篇论文后,笔者发现预训练语音模型的预测方法基本可以分为以下3类:<1>用前文预测当前及后文(自回归)<2> 随机mask 一些帧并预测 <3> 用两侧上下文预测中间帧。下文会按照这三类来介绍预训练语音模型的方法。 1.用前文信息预测当前信息及后文信息 (1)CPC & Modified CPC CPC(Contrastive Predictive Coding)[1] 是预训练语音模型中较早提出的模型。它的模型架构如下图所示。 首先,语音信号被分成段输入到CNN模型,用于抽取特征,CNN层的输出Z再作为GRU层的输入,拿到带有时序信息的输出C,然后用当前时刻t的带有时序信息的Ct(见过序列前面的信息),来预测后续k个时刻的CNN层输出Zt+k。Lo...

Pokémon GO 如何通过谷歌云同时拓展数百万个请求?

Pokémon GO 也就是《精灵宝可梦》,任天堂和谷歌 Niantic Labs 合作开发的现实增强(AR)游戏,也是谷歌云罕见的支持的大型的游戏,就目前来看,Pokémon GO目前在线用户可以达到数百万人次,谷歌云平台是如何支持 Pokémon GO 容纳如此多的用户的呢? Pokémon GO 的扩展 Pokémon GO 的扩展性主要是基于 Google Kubernetes Engine(谷歌云上的kubernetes的全面托管工具) 和 Cloud Spanner(全球分布式企业级数据库),前端服务托管在 GKE上,可以通过 GKE 这个托管平台轻松扩展结点,直接使用谷歌云平台上的管理k8s集群所需的工具。目前在流量庞大的时间点,会有数千个专门为 Pokémon GO 运行的 kubernetes 节点,以及运行有助于增强游戏体验的各种微服务的 GKE 节点,在特定时间支撑世界各地的数百万玩家,与其他大型多人在线游戏不同的是, Pokémon GO 上的游戏玩家共享一个“realm”,玩家可以相互交互并共享相同的游戏状态。 除了GKE外,谷歌云平台提供 Goggle Cl...

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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