概述 语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。 MP3文件转化为WAV文件 录制音频文件的软件大多数都是以mp3格式输出的，但mp3格式文件对语音的压缩比例较重，因此首先利用ffmpeg将转化为wav原始文件有利于语音特征的提取。其转化代码如下： from pydub import AudioSegment import pydub def MP3

文中简单介绍了多层数字高程模型的含义、特点、表示方法及其发展与研究现状。其次,主要介绍了多层数字高程模型的数据获取和其数据结构。数据获取包括数据采集,多层DEM数据结构有离散点结构、规则格网结构、不规则三角网结构、等高线结构和混合结构五种。最后介绍了多层数字高程模型(DEM)的构建、内插及其应用。构建多层DEM的方法有规则格网法(GRID)、不规则三角网法(TIN)和混合法(GRID-TIN)等;DEM内插主要有整体内插、分块内插和逐点内插三类。多层DEM主要应用于滑坡体的变形提取,为预测和防治滑坡灾害提供了必要参数。

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