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《MVP 时间》之物联网落地难点场景二:物联网水处理

大家好,我是叶帆科技创始人兼CEO,刘洪峰,也是阿里云的MVP。本章课程我们将结合前面讲的内容,进行场景再现,上一章节我们讲了智慧养殖,本章节我们将讲物联网是如何进行水处理的, 主要采用什么样的原理。智慧养殖是在物联网实施过程中,整个项目持续最久的。当前这个水处理系统,大概也做了2年多的时间,早期对广西的客户进行一些污水处理,主要是循环水处理,像大楼里面的暖气供水,空调用水等都是内部循环,这些水如果不及时处理,就会对管道进行腐蚀,造成其它不可预估的损失及影响。目前不只是循环水的处理,还有锅炉、RO等水处理。一、首先看一下水处理如何定义的水处理是指为使水质达到一定使用标准而采取的物理、化学措施。而我们主要采用化学水处理措施,应用比较典型的像循环冷却水、闭路系统、RO系统、锅炉系统。 二、项目在进行的整个过程中,最大的困难点1、

基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

研究背景 语音合成系统主要分为两类,拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后,合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面,物联网设备(例如智能音箱和智能电视)的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度前馈序列记忆网络可以在保持合成质量的同时,有效降低计算量,提高合成速度。 我们使用基于双向长短时记忆单元(BLSTM)的统计参数语音合成系统作为基线系统。与其他现代统计参数语音合成系统相似,我们提出的基于深度前馈序列记忆网络(DFSMN)的统计参数语音合成系统也是由3个主要部分组成,声音合成器(vocoder),前端模块和后端模块,如上图所示。我们使用开源工具WORLD作为我们的声音合成器,用来在模型训练时从原始语音波形中提取频谱信息、基频的对数、频带周期

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