泛型由入门到精通

文本到语音合成系统通常由多个阶段组成，例如文本分析前端、声学模型和音频合成模块。构建这些组件通常需要广泛的领域专业知识，并且可能包含脆弱的设计选择。在本文中，我们提出了Tacotron，一个端到端生成的文本到语音模型，直接从字符合成语音。在给定对的情况下，可以通过随机初始化完全从头开始训练模型。我们提出了几个关键技术，使sequence-to-sequence框架能够很好地执行这项具有挑战性的任务。Tacotron在美式英语上获得了3.82分的主观5级平均意见分数，在自然度方面优于生产参数系统。此外，由于Tacotron在帧级别生成语音，因此它比样本级别的自回归方法快得多。

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License-plate-recognition 使用 "Darknet yolov3-tiny" 训练检测模型 1. 下载,提取码: j7c2. 2. 将data.zip解压到darknet.exe所在目录下. 3. 进入data/voc目录下运行voc_label.bat重新生成2019_train.txt, 2019_val.txt. 4. 修改cfg/yolov3-tiny.cfg [net] batch=64 subdivisions=4 // 这里根据自己内存大小修改(我11G显存设置2时,中途会out of memory. 所以设置4, 训练时显存占用约6G) angle=5 // 增加旋转角度产生样本 max_batches = 220000 //最大迭代次数 steps=70000,200000 //调整学习率变化

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执照 该项目已获得MIT许可。 版权所有（c）2020 Eric“ John” Simerlink 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和此许可声明应包含在本软件的所有副本或大部分内容中。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由于软件，使用或其他方式产生的，与之有关或与之有关的合同，侵权或其他形式的任何索赔，损害或其他责任，作者或版权所有者概不负责。软件。 开发说明 安装 npm run pre-dev npm run dev根据您计算机的速度，这可能需要5分钟 注意：由于尽管node_module已安装在主机

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