如何将具有正确形状的频谱图离线作为recognize()的输入？
将具有正确形状的频谱图离线作为recognize()的输入，可以通过以下步骤实现：
- 频谱图生成：首先，从音频信号中提取出音频数据。然后，使用信号处理技术（如快速傅里叶变换）将音频数据转换为频谱图。频谱图是表示音频信号在频域上的能量分布的二维图像。
- 确定正确形状：根据recognize()函数的要求，确定正确的频谱图形状。这可能包括频谱图的尺寸、通道数、采样率等参数。确保生成的频谱图与recognize()函数的输入要求相匹配。
- 离线保存频谱图：将生成的频谱图保存为文件，以便离线使用。可以使用常见的图像格式（如PNG、JPEG）保存频谱图。确保保存的文件具有正确的文件扩展名和图像格式。
- 载入频谱图：在recognize()函数中，通过读取离线保存的频谱图文件，将其加载为输入数据。使用适当的图像处理库或函数，将图像文件加载为频谱图的数据结构。
- 调用recognize()函数：将加载的频谱图作为recognize()函数的输入参数进行调用。根据具体的应用场景，recognize()函数可能是一个音频识别、语音识别、音乐分类等相关的函数。确保将正确的参数传递给recognize()函数，以便进行准确的识别或处理。
总结起来，将具有正确形状的频谱图离线作为recognize()的输入，需要进行频谱图的生成、确定正确的形状、离线保存频谱图、载入频谱图和调用recognize()函数等步骤。具体实现时，可以根据具体的编程语言和相关库函数进行操作。
相关·内容
TensorflowJS 中的离线识别部分提到，我们需要“通过某种方式获得音频片段的谱图，例如通过从.wav文件加载数据或以编程方式合成谱图”。
有谁能解释一下如何从javascript中的wav文件中获取光谱图吗？我找不到办法。
为了进一步解释，我将展示我做了什么，问题是什么：
let buffer = fs.readFilSync('zero1.wav');
let input = wav.decode(buffer);
# To make size of input equal to 9976 as per the restrictions of TensorflowJ
浏览 3提问于2020-08-19得票数 1
2回答
如何将波形数据转换为复数
、、、
我正在从麦克风中读取原始数据，并将其输入FFT。我正在尝试的两个快速傅立叶变换库(和)接受复数作为输入，并给出复数作为输出。
我在尝试理解复数是什么。
更具体地说，我如何将从麦克风获得的原始音频数据转换为复数，以便在FFT中处理？
如何将输出绘制成漂亮的频谱图(即从输出中读取频率和振幅)？
额外的好处:除了上面提到的两个库之外，还有哪些.Net的FFT库？
浏览 2提问于2011-07-05得票数 6
回答已采纳
3回答
我正在使用librosa库将音乐片段转换为mel频谱图，以用作我的神经网络的输入，如文档所示。
这与有什么不同呢？使用这两种方法有什么优点或缺点吗？
浏览 5提问于2018-12-26得票数 18
我正在尝试将简单音频识别实例从TensorFlow转换为使用GRUs而不是CNN。
其想法是将音频剪辑分类到一组8个标签上：['go', 'down', 'up', 'stop', 'yes', 'left', 'right', 'no']
原始代码构建模型如下：
norm_layer = preprocessing.Normalization()
norm_layer.adapt(spectrogram_ds.map(lambda x, _: x))
model
浏览 0提问于2021-01-07得票数 0
1回答
径向功率谱分析
、、、
首先，我需要绘制这个径向平均光谱1-D与波数|k|的关系图。但是早期我使用两个矩阵来计算|k|，所以我有一个表示|k|的矩阵。所以我也要对这个矩阵进行径向平均？
其次-如果我在使用FFT2函数之前从我的数据中删除了一个平均值，我希望看到的只是值的振幅的差异，但实际上我注意到径向平均谱形状的差异。
我正试着用它来分析磁场数据。谢谢你的帮助！！
浏览 4提问于2013-08-04得票数 0
2回答
我正在努力学习深入学习，特别是使用卷积神经网络。我想在一些音频数据上应用一个简单的网络。现在，据我所知，CNN经常用于图像和物体识别，因此在使用音频时，人们通常使用谱图(特别是mel-谱图)而不是时域上的信号。我的问题是，使用光谱图的图像(即RGB或灰度值)作为网络输入更好，还是应该直接使用光谱图的2d幅值？有什么不同吗？
谢谢。
浏览 4提问于2016-06-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个形状为(8193,2110)的谱图输出。这意味着我有2110个时间帧和8193个频率段。我想把时间段转换成实时的。这个频谱图与一天长的文件相关，因此在时间框架上，我需要准确的实时时间，如: 12:32:45。
浏览 18提问于2019-07-18得票数 1
1回答
归一化音频信号
、、、、
我希望使用可靠地将录制的音频(通过麦克风)和处理过的音频(WAV文件)转换为相同的离散表示形式。
我的程序如下：
获取原始样本(从文件中读取或从麦克风读取)
执行一些规范化(？)
在加窗的情况下执行FFT以生成谱图(用振幅峰值绘制freq和时间)
在音频中离散化峰值，然后记忆
基本上，当我到达最后一个离散化过程时，我希望尽可能可靠地得到相同歌曲在freq/时间/振幅空间中的相同值。
我的问题是我如何解释音量(即样本的振幅)在录音和WAV读取音频中的不同？
我的标准化选项(也许？)：
用FFT前的平均值将窗口中的所有样本进行除法。
在快速傅立叶变换之前，所有的样本
浏览 3提问于2013-09-15得票数 4
回答已采纳
1回答
有没有办法确定信号的长度和窗口大小，以便创建用户指定维度x*y的谱图？例如，为了创建大小为100*100的谱图，信号的长度是N=80050和w = 80。我已经用matlab生成了一个信号的频谱图，如下所示： N = 80050;
w = 80;
signal = randn(1,N);
spec=spectrogram(signal,w,0,256);
specto= spec(1:100,1:100);
specto_power=(20*log10(abs(specto)));
specMin_1 = min(specto_power(:));
specMax_1 = max
浏览 66提问于2020-09-13得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在试图找到一种方法来创建一个图形，显示一个音频波形及其时频数据(x轴上的时间，y轴上的波能量和频率数据)。我有这段代码，它在两个不同的图上完成：
[audio, fs] = wavread('audio.wav');
subplot(211)
spectrogram(audio,256,200,256,fs,'yaxis')
subplot(212)
wavEnergy=audio(:,1);
time=(1/fs)*length(wavEnergy);
t=linspace(0,time,length(wavEnergy));
plot(t,wavEn
浏览 2提问于2012-09-23得票数 3
回答已采纳
我跟随在android上做离线演讲。
我下载了谷歌语音的语言，它可以离线工作。
问题是我想知道它当前运行在离线或在线语音上(就像Apple一样，有一个api来检查它)，以便在我的应用程序中正确地显示语音流
我想知道有什么事要做吗？
这是我的代码：
val intentSpeech = Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH)
intentSpeech.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE_MODEL, "en-US")
intentSpeech = In
浏览 1提问于2021-01-12得票数 2
1回答
我正在尝试使用keras的LSTM将一组光谱图分类为C类(在末尾有一个密集的层)。为了澄清，每个谱图都属于C类中的一个类。每个谱图基本上都是一个矩阵。它是通过(比如说，K)每秒测量大约1000秒来构造的。矩阵有K行和1000列。
考虑到这一点，我如何为LSTM层指定此输入的形状？
谢谢!
浏览 1提问于2017-09-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我在试着做一个带通过滤器。当我在做这件事的时候，我发现了一些奇怪的事情。滤波器的频率响应为OK(scipy.signal.freqz)。但是当我把它应用于正弦信号时，滤波器的形状会发生变化。
图3=信号频谱
图4=根据freqz()函数滤波器的频率响应
图1=滤波应用信号的频谱
最后，为什么在应用于信号时，滤波器的形状(也是幅度)会发生变化？
from scipy.signal import butter, lfilter, buttord, freqz
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
impo
浏览 6提问于2016-05-14得票数 1
回答已采纳
1回答
基于CNN的Mel谱图特征提取
、、、、
这个问题与上发布的问题一致，但与美国有线电视新闻网略有不同。使用特征提取定义：
max_pad_len = 174
n_mels = 128
def extract_features(file_name):
try:
audio, sample_rate = librosa.core.load(file_name, res_type='kaiser_fast')
mely = librosa.feature.melspectrogram(y=audio, sr=sample_rate, n_mels=n_mels)
#p
浏览 7提问于2020-12-17得票数 0
我对信号应用不同的窗口，然后使用MATLAB中的fft函数获得频率响应。这个想法是为了隔离信号的峰值，消除噪声和混响。
不同窗口：
我的频率响应：
放大峰值：
我不明白为什么会有差异的原因，特别是我使用Gaussian得到的峰值(图3)。我知道使用标准差小的Gaussian可以消除噪声，获得更清晰的信号。
这一切为什么要发生？你们能给出一个科学的解释吗？
谢谢。
浏览 0提问于2018-02-01得票数 0
1回答
枕谱图所需参数
、、
给定一个40 Hz的非平稳信号，总共有4800个样本，我想要生成一个具有适当参数的光谱图，我想知道如何最好地在scipy.signal.spectrogram中设置参数来使用一个5秒和2.5秒重叠的窗口。
以下内容是否正确？
f, t, Sxx = signal.spectrogram(trace.data, fs=40, nperseg=200, window=('hamming'), noverlap=100)
如果我使用一种不同的窗口技术，即需要宽度的slepian，我会有点困惑。slepian窗口使用的这个宽度与nperseg参数之间有什么不同？另外，应用零填充(nff
浏览 2提问于2018-01-03得票数 0
回答已采纳
我已经标记了.wav文件来训练卷积神经网络。这些是针对孟加拉手机的，这些手机没有标准的数据集。我想将这些.wav文件输入到Tensorflow以训练我的CNN模型。我想从这些.wav文件中创建灰度光谱图，它将作为我的模型的输入。我需要帮助才能做到这一点。如果有不止一种选择，他们的优势和劣势是什么？
此外，它们的时间长度也是可变的，比如有些是70ms，有些是160ms。有没有办法把它们分成20毫秒的段？
浏览 3提问于2017-03-23得票数 0
1回答
我想生成一些图表来说明使用傅立叶变换进行时间序列分析的缺点。我的目标是证明两个明显非常不同的信号具有非常相似的形状的光谱。首先，我创建了我的系列：
t = 0:.01:2;
y = sin(2.*pi.*5.*t)+sin(2.*pi.*10.*t);
r1 = find(t <= 1);
r2 = find(t > 1);
y2a = sin(2.*pi.*5.*t(r1));
y2b = sin(2.*pi.*10.*t(r2));
y2 = [y2a,y2b];
figure(1);
subplot(211);
plot(t,y,'k');
subplo
浏览 3提问于2012-12-09得票数 1
回答已采纳
我是无线通信方面的新手，有很多关于扩频的问题。我了解到，发射射频信号的扩频方法不太容易受到外界有意或无意干扰以及多径干扰问题的影响。因为它使用它所拥有的频率范围。
我不明白这一点。使用扩频方法的扩频技术是如何使用频率范围发送数据的？
考虑到这一点，有一种Wi设备使用dss技术将其数据传输到1信道，该信道从2.401 GHz到2.422 GHz宽22 GHz。该设备如何使用这22 MHz宽传输由1.000位组成的数据？
这个设备是否在给定的时间以起始2.401 GHz的方式传输数据，在一段时间后传输2.402 GHz，在一段时间后传输2.403到2.422 GHz？它使用这样的频率范围吗？
浏览 0提问于2017-10-08得票数 1
2回答
c#中的基频+语音检测
、、、
我正在试着通过麦克风的输入实时检测语音。
我已经接受了输入，执行了快速傅立叶变换算法，并在dB中得到了结果。我有一个频域，一个时域和一个频谱图。
我怎样才能得到基频？如果我得到了基本频率，我可以指定如果频率在特定的值之间，那么我们谈论的是语音吗？有没有其他方法来处理我已经拥有的东西呢？
提前Tks
浏览 2提问于2009-10-23得票数 3
我试图在Matlab中做一个逆FFT，但是我似乎无法正确地得到逆运算。这是我的代码：
data = [-0.0005
-0.0004
-0.0003
-0.0002
-0.0001
-0.0000
0.0001
0.0001
0.0001
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.00
浏览 10提问于2016-08-09得票数 0
回答已采纳
1回答
你好，我的信号处理器伙伴们！
当我对信号进行带阻滤波时，在使用汉宁窗口对信号进行加窗之后，阻带抑制效果要好得多。通过观察DFT来评估排斥反应。在图1中，你可以清楚地看到加窗后阻带中的频率成分要低得多。
有人知道为什么会这样吗？谢谢!
(很抱歉，显然我不能发布照片，图1是pdf格式的。)
图1。上图:高斯白噪声的DFT。中:高斯白噪声的DFT，带阻滤波。底部:高斯白噪声的DFT，带阻滤波和加窗
编辑:我现在非常确定我们观察到的效果是由造成的。使用汉宁窗口对带阻滤波信号进行加窗减少了泄漏到阻带中，从而得到了更好的滤波器性能。感谢您的评论和阅读！
浏览 1提问于2012-04-02得票数 0
使用matplotlib中的gridspec.GridSpecFromSubplotSpec，我成功地将一个形状为(4，4，5，5)的数组绘制成4个子图(每个子图是一个小图，其中4个图像的宽度和高度都是5)到一个更大的2d图上。
我想知道如何将形状为(4，4，4，5，5)的数组(每个子图都是如上所述的图形)绘制到更大的2d图形上？
见下图:我设法绘制了level 1-3，但我不知道如何绘制level4。有人能帮上忙吗？谢谢
浏览 1提问于2017-05-25得票数 1
我有一条光谱线的数据，这条光谱线形成了一个嘈杂的U型曲线。我想要拟合一条曲线，并找到最小点的x，y值。然后，我使用polyfit对其进行了多项式拟合。然后我在拟合的曲线上找到了最小点。注:原始曲线不对称(左侧比右侧略陡峭)。因此，min(原始)略高于min(fitted_curve)，我如何找到这一点的X和Y误差？以下是我的代码的主要部分：
import pylab , numpy
x = [... linear list of floats ...]
y = [... list of floats ...] # Produces a noisy U shaped curve .
f
浏览 0提问于2014-01-16得票数 0
1回答
我试着教自己建立一个CNN，它需要一个以上的图像作为输入。由于我创建的用于测试该数据集的数据集很大，而且从长远来看，我希望解决一个涉及非常大的数据集的问题，因此我使用生成器将图像读取到数组中，并将其传递给Keras的fit_generator函数。
当我孤立地运行我的生成器时，它工作得很好，并产生适当形状的输出。它生成一个包含两个条目的元组，第一个条目具有形状(4, 100, 100, 1)，第二个条目具有形状(4, )。
阅读关于多输入Keras的文章给我的印象是，这是一个4输入CNN的生成器的正确格式，用于识别这4种输入中的哪一种包含一幅图像。
但是，当我运行代码时，我得到：
"V
浏览 1提问于2017-06-06得票数 3
回答已采纳
1回答
最近我遇到了一篇关于使用反卷积网络进行语义分割的论文：用于语义分割的学习反褶积网络。
网络的基本结构如下：
📷
最终的目标是生成一个概率图。我很难搞清楚如何实现反褶积层。文件中说：
非池层的输出是一个扩大的，但稀疏的激活映射。反褶积层将通过使用多个学习滤波器的卷积类运算解池获得的稀疏激活紧密化。然而，与将滤波器窗口内的多个输入激活连接到单个激活的卷积层相反，反卷积层将单个输入激活与多个输出相关联。反褶积层的输出是一幅放大密集的活化图。我们裁剪扩大的激活映射的边界，以保持输出映射的大小与前一个解池层的大小相同。反卷积层中的学习滤波器对应于重构输入对象形状的基。因此，类似于卷积网络，采用一种分层的
浏览 0提问于2015-11-24得票数 5
回答已采纳
我有来自我的AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate方法的图像流：
- (void)captureOutput:(AVCaptureOutput )captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection )connection;
然后我想获取sampleBuffer，并将其提供给C++ openalrp库，以便识别哪一个需要图像字节或原始像素数据。我应该使用什么函数，以及如何将sampleBuff
浏览 2提问于2017-02-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我希望在没有- curl或ibm_watson模块的情况下使用IBM语音识别服务。
我的尝试如下：
import speech_recognition as sr
r = sr.Recognizer()
text = r.recognize_ibm(audio,username='',password='')
即使我有IBM云语音文本的“服务凭据”，我也找不到该函数的正确形式。
在recognize_ibm()的文档中，有人说我需要输入才能找到格式的username。
但是link_1坏了。在哪里可以找到username和password？
我还尝试了text
浏览 4提问于2022-04-10得票数 0
回答已采纳
如果有人在CNN，池和跳过连接方面有经验的话，这篇研究论文：https://arxiv.org/pdf/1606.01781.pdf
在图1中，第一个卷积块的输入具有形状(batch_size，64，s)
区块1的输出必须是(batch_size，64，s)
区块2的输出必须是(batch_size，64，s)
然而，池步骤的输出是有形状的(batch_size，128，s/2)。池步骤如何将轴1上的参数从64增加到128?！
我的猜测是，池层的输入实际上是前一层的两个输出的级联。在这种情况下，它将有输入形状(batch_size，128，s)。然而，这份文件似乎没有明确规定什么输出是连在一起
浏览 0提问于2018-05-15得票数 0
回答已采纳
2回答
我该如何去实现一个像下面的WinAmp那样的频谱分析器呢？
通过观察，我认为这些条形图被渲染为显示传入音频数据的特定频段的“音量级别”；然而，我不确定如何实际计算绘制条形图这一相当简单的任务所需的数据。
据我所知和理解，计算这些值可以通过使用FFT来完成-然而，我不确定如何计算这些值，给定输入数据的缓冲区-关于FFT，我是在正确的轨道上吗？我如何在输入数据上应用FFT，并从FFT中获得一个整数来表示特定频带的‘体积’？
绘制部分不是问题，因为我可以直接绘制到我的帧缓冲区并渲染出来。我在FPGA上做这个项目，使用的是Nios II软CPU，以防有人想知道潜在的硬件限制。音频数据以24位
浏览 1提问于2013-03-10得票数 2
回答已采纳
我正在尝试用python实现一个算法，但是我不确定什么时候应该使用fftshift(fft(fftshift(x)))，什么时候只使用fft(x) (来自numpy)。有没有基于输入数据形状的经验法则？
我使用fftshift而不是ifftshift，因为向量x中的值是偶数。
浏览 1提问于2015-11-22得票数 7
回答已采纳
给定tensorflow中的计算图，在底层代码中查找错误(如果有的话)。
import tensorflow as tf
import numpy as np
input = tf.placeholder(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=tf.float32)
output = input + 5
with tf.Session() as sess:
network_input = np.random.randint(5, size=(700, 350, 3))
out = sess.run(output, feed_dict = {input : net
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我有大约5000个音频样本，并已使每个频谱图，并保存为图像。我已经知道如何用librosa制作光谱图，显示它并保存在正确的图像中。但每次在保存图像之前，它都会降低成本。用所有5000个样本制作这个不是一个好主意。是否可以在不显示图像的情况下保存图像？
import numpy as np
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
f_name = # path to current file
path = # path where to save result
X, s_rate = libr
浏览 0提问于2020-12-02得票数 0
1回答
我想知道如何将两个不同形状的数组组合到一个新的数组中，但不会改变原始的形状，因为整形信息将被导入到未来的进程中。例如，我有两个数组(在输入数据之后)：
答:形状(4950,40,10)
b:形状(4950,64)
正如我们所知道的，我们可以很容易地使用list c.append(a,b)来获得嵌套的列表。那么，我们如何才能使用数组来实现它呢？
谢谢。
浏览 7提问于2016-01-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我正试着通过频谱图绘制时频图。我想做一个线图(x轴=时间，y轴=频率)。我使用了Python和signal.stft函数，并得到了一个谱图。我还计算了每个时间步的最大频率值。但是我得不到答案。有什么问题吗？
浏览 6提问于2018-11-04得票数 0
我正在工作的javascript项目中使用频谱颜色选择器。 --它在FireFox中工作得很好，但在Internet中却不行。花哨颜色选择器弹出将退化为一个简单的文本输入字段。下面是创建输入字段的代码部分：
function updateTables() {
$("#tableTwo tbody").empty();
for (var i = 0; i < polygons.length; i++) {
//var pColor = new RGBColor();
var pColor = rgbaToHex(polygons[i].color);
浏览 6提问于2015-07-28得票数 1
回答已采纳
2回答
我想问一下。我将傅立叶变换后的数据保存在.mat文件中。我需要得到它的光谱图。
我应该在Matlab中使用什么函数来做这件事？
spectrogram()函数不适合，因为它在傅立叶变换之前使用信号。
非常感谢你的帮助。
浏览 1提问于2017-10-03得票数 0
这个形状
selfref:NodeShape
rdf:type sh:NodeShape ;
sh:property [
rdf:type sh:PropertyShape ;
sh:path sh:property ;
sh:maxCount 0 ;
sh:minCount 0 ;
sh:nodeKind sh:BlankNode ;
] ;
sh:targetSubjectsOf sh:property .
是由符合SHACL规范的引擎正确处理的，它确实验证了自己。问题是，从导入的图(包括SHACL词汇表)中的
浏览 0提问于2018-12-07得票数 1
回答已采纳
我试图使用语音识别为我的深度学习聊天机器人，以获得输入的用户。实际上，我的语音识别功能代码是：
def get_audio():
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
r.pause_threshold = 1
r.adjust_for_ambient_noise(source, duration=1)
audio = r.listen(source)
said = ""
try:
prin
浏览 1提问于2020-09-03得票数 2
回答已采纳
1回答
tl;dr:我如何预测numpy广播在几个数组中返回的形状，而不必实际添加数组？
我有很多使用numpy (Python)广播规则的脚本，这样基本上1D输入就会产生多维输出。对于一个基本的例子，理想的气体定律(压力= rho * R_d *温度)可能看起来像
def rhoIdeal(pressure,temperature):
rho = np.zeros_like(pressure + temperature)
rho += pressure / (287.05 * temperature)
return rho
这里没有必要，但是在更复杂的函数中，用正确的形状初始
浏览 1提问于2015-08-07得票数 5
回答已采纳
1回答
我目前正在研究这个纸，并试图了解输入和输出的确切形状是什么。本文描述了一种以cnn-hmm为声学模型的声学模型.输入是mel滤波能量的图像，形象化为平面图.本文描述了一种电话识别的方法(据我所知)，在这些有限的重量分配方案上应用CNN应该对电话识别是有益的。
据我所知，输入的形状是9-15帧，这似乎有点混乱，因为它们不考虑一个语音可能有多少音素，也不考虑它们的长度，而只是简单地“选择”一些要操作的帧。这个数字似乎与输出没有任何联系--或者我误解了什么？
用于输出
我们使用了183个目标类标签，即61部手机的每个HMM有3个状态。解码后，最初的61个电话类被映射到一组39个类中，如在47中进行最
浏览 0提问于2017-03-28得票数 2
回答已采纳
我想知道一个人对着麦克风讲话时的平均频率或音域。它不一定是实时的。到目前为止，我的方法是使用AVAudioEngine和AVAudioPCMBuffer，获取缓冲区数据并将其转换为快速傅立叶变换。
inputNode.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { (buffer: AVAudioPCMBuffer, when: AVAudioTime) in
self.recognitionRequest?.append(buffer)
let data = buf
浏览 25提问于2017-03-13得票数 1
我遵循关于函数的Tensorflow指南，根据我的理解，TF将跟踪和创建一个函数的图，每个调用都有一个不同的输入签名(即数据类型和输入形状)。但是，下面的示例使我感到困惑。TF不应该只执行一次跟踪和构造图，因为这两个输入都是整数并且具有完全相同的形状？为什么在调用函数时两次都会发生跟踪？
@tf.function
def a_function_with_python_side_effect(x):
print("Tracing!") # An eager-only side effect.
return x * x + tf.constant(2)
# This r
浏览 2提问于2021-12-21得票数 1
回答已采纳
1回答
docArray是用于构建tensorflow图的占位符。图的构造是正确的，但是当数据在会话中使用feed_dict时，变量长度不会被动态调整。下面是代码片段。
lContext = tf.zeros((100,1), dtype=tf.float64)
rContext = tf.zeros((100,1), dtype=tf.float64)
for i in range(1, docArray.shape[1].valu):
j = docArrayShape - 1 - i
lContext = tf.concat([lContext,somefun1()], 1)
浏览 0提问于2017-10-24得票数 1
2回答
给出了将频率轴设置为[0 500]的示例。我能把它改成像[0 100]这样的东西吗？显然，运行axis命令将为我做这件事，但这会调整最终结果并“放大”结果图，使其像素化。我主要是希望建立一个频谱图，只寻找0-100之间的频率，而不是在建立频谱图后重新缩放。
下面是文档中示例：
T = 0:0.001:2;
X = chirp(T,0,1,150);
spectrogram(X,256,250,256,1E3,'yaxis');
这会产生以下结果：
低于350赫兹的所有东西都是不需要的。有没有办法在构建光谱图时不包括350到500之间的所有内容，而不是在事后调整轴？
浏览 2提问于2012-10-10得票数 5
回答已采纳
2回答
我的想法是用USRP N210写一个频谱分析器。这是我的光谱图表。 ? 我想添加一个在gr - phosphor中使用的函数。更准确地说，据我所知，显示的是光谱图。但我不明白它是如何工作的，也不知道该怎么看。如果您能给我任何指导，我将不胜感激 ?
浏览 28提问于2020-04-15得票数 0
1回答
我使用大胆产生一个10赫兹的音调，48千赫采样和1秒的持续时间。然后用下面的脚本加载它来绘制FFT图：
from scipy.io import wavfile
from scipy.fftpack import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
from pydub import AudioSegment
import numpy as np
wav_filename = "\\test\\10Hz.wav"
samplerate, data = wavfile.read(wav_filename)
total_sam
浏览 0提问于2019-09-11得票数 3
回答已采纳
我正在使用Visio2007为SQL server数据库创建一个ER图。我已经使用反向工程功能将数据从SQL服务器导入到Visio。创建页面后，会将其另存为网页。Visio的Web图表具有这样的功能:允许用户通过ctrl单击图中的形状来显示形状数据。
我想将数据库属性中的部分/全部数据放入形状数据中，以便在图表上显示。我可以手动完成此操作。我的问题是，我的数据库有100多个表，我不想在接下来的一周里手动输入每个表的形状数据。当我执行数据库逆向工程时，有没有办法让visio自动生成形状数据。
浏览 0提问于2010-04-22得票数 1
1回答
我需要用TensorFlow对一些位置进行编码。
但是，输入序列的长度(因此depth-argument在tf.one_hot中)为零，因为我使用可变大小的输入。
这会引发以下错误：
"ValueError:尝试将‘深度’转换为张量，但失败。错误:不支持任何值。“
有办法解决这个问题吗？
对于给定的序列，我已经尝试将深度设置为每个单独调用之前的正确序列长度(通过一个具有一些任意初始化值的变量)，但是由于计算图已经构建，更改不会生效，深度将停留在初始化值上。
浏览 2提问于2019-09-23得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
