语音情感分析仪 基于长期短期记忆（LSTM）网络的语音情感分析器。 该模型可以有效地分析愤怒，厌恶，恐惧，幸福，中立，悲伤和惊奇的7种基本情绪。 在多伦多情感言语集（TESS）数据集上进行了培训。 这对模型的可推广性造成了一些固有的限制。 由于TESS目前只有两名女性配音演员，并且在录音室中进行录制，因此该模型无法与直接制作相提并论。 该代码在jupyternotebook文件中，并且记录充分。

Digital signal processing.pdf

MIMO Radar Signal Processing 英文版，用于学习交流，不能用了商业用途

BERTScore 论文（ICLR 2020）中介绍了自动评估指标。 新闻： 更新至版本0.3.7 与Huggingface的变压器版本> = 4.0.0兼容。 感谢公共贡献者（ ， ， ）。 如果您想在COCO字幕数据集上复制我们的实验，请参见 。 更新至版本0.3.6 支持自定义基准文件 选项--rescale-with-baseline更改为--rescale_with_baseline以便与其他选项一致。 更新至版本0.3.5 与Huggingface的变形金刚> = v3.0.0和次要修复程序（ ， ， ）兼容 与效率相关的几项改进（ ， ） 更新至版本0.3.4 立即与变形金刚v2.11.0兼容（＃58） 对于中国人来说，下载预先训练的体重可能很慢。 我们在百度盘上提供了一些模型的副本。 密码：dhe5 密码：jvk7 cased密码：yx3q 库在其度量标准集合中包括BERTScore。 更新至版本0.3.3 使用空字符串修复错误。 支持6种模型和24种较小的模型。 新增了一个用于保持WMT16英制上不同模型的性能（即

Font_Recognition-DeepFont：它是DeepFont的一种实现：使用Keras从图像中识别字体

网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用。 支持分类，多标签分类和回归。 进行了整齐的可视化，以可视化自然语言处理（任务）任务的注意机制的权重。 目前，整洁的视觉只支持可视化的自我注意机制，在句子级别上执行以下任务： 回归：预测单个连

该资源是xbox二次开发环境安装包，包含openni，nite, sensor的安装

音频深度学习（DLA） 每周的讲座和研讨会资料位于./week*文件夹中，有关资料和说明，请参阅README.md。 任何技术问题，想法，课程资料中的错误，贡献想法-添加问题 该课程的当前版本于2020年秋季在的进行 教学大纲 数字信号处理简介 讲座：信号，傅立叶变换，频谱图，MFCC等 研讨会：PyTorch简介，DevOps，深度学习研发 自动语音识别I 讲座：指标，注意力，LAS，CTC，BeamSearch 研讨会：Docker，W＆B，音频增强 自动语音识别II 演讲：LM融合，RNN传感器，进度表采样，BPE 研讨会：Jasper，QurtzNet，混合精度培训，DDP / DP 关键字（KWS）和语音活动检测（VAD） 演讲：（DNN，CNN，RNN + Attention）基于KWS，SVDF，正交正则化和其他技巧 研讨会：加速神经网络：张量分解，量化，修剪

这是语音信号处理领域一本内容很不错的书，我一直在用，很受益。拿出来分享，Enjoy it!

图像处理C语言源代码(Source Code of Image Processing in C)