l********u
发帖数: 910 | |
m***n
发帖数: 2154 | 2 google一下，找到办法，然后解决
linkedin上找人， 论坛发帖，肯定解决
马工不是这么好忽悠的 |
i********r
发帖数: 12113 | 3 outsource
【在 l********u 的大作中提到】
: 知道怎么下手吗？
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l********u
发帖数: 910 | 4 就是不会咯
【在 m***n 的大作中提到】
: google一下，找到办法，然后解决
: linkedin上找人， 论坛发帖，肯定解决
: 马工不是这么好忽悠的
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m***n
发帖数: 2154 | 5 你生来就知道么？ 以快速的能力学习和找到解决问题的方法才是真马工：）
【在 l********u 的大作中提到】
: 就是不会咯
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i********r
发帖数: 12113 | 6 马工说干这活的是年薪8万的，年薪20万的马工没法干。就像炸薯条的活马工没法干一
样。
【在 l********u 的大作中提到】
: 就是不会咯
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j********p
发帖数: 9680 | 7 如果没有匹配程序，怎么能知道发现的语音片段和美国提供的样本是一样的？
别跟我说是耳朵听出来的。 |
l********u
发帖数: 910 | 8 做鸡工资更高，也同样干不了数据分析
【在 i********r 的大作中提到】
: 马工说干这活的是年薪8万的，年薪20万的马工没法干。就像炸薯条的活马工没法干一
: 样。
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l********u
发帖数: 910 | 9 频谱分析
有一堆的分析标准
声纹是怎么分析出来的，这个就是怎么比较的
【在 j********p 的大作中提到】
: 如果没有匹配程序，怎么能知道发现的语音片段和美国提供的样本是一样的？
: 别跟我说是耳朵听出来的。
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O*******d
发帖数: 20343 | 10 很容易。只要做过DSP（digital signal processing)的一般都会。
【在 l********u 的大作中提到】
: 知道怎么下手吗？
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O*******d
发帖数: 20343 | |
d*****t
发帖数: 7903 | 12 刚才看了报道，跟我预想的一样，（1）把超声波波形移频到人耳音频范围，（2）用特
定算法放大信号指纹信息，（3）播放音频声音。因为每个黑匣子的特定波形唯一，肯
定声音就不同。就好像一个放的是摇滚，一个是古典，一听便知。
这个过程在文科记者笔下就变成了“耳朵听出来的”。
【在 j********p 的大作中提到】
: 如果没有匹配程序，怎么能知道发现的语音片段和美国提供的样本是一样的？
: 别跟我说是耳朵听出来的。
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i********r
发帖数: 12113 | 13 悲催也没用啊，事实就是会音频分析的赚的没会写helloworld的一半多。
【在 l********u 的大作中提到】
: 做鸡工资更高，也同样干不了数据分析
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l********u
发帖数: 910 | 14 信号处理、统计，是一门哲学
不是像解决怎样跳出一个窗口、研究网页一样的手艺
再强调一下，是哲学，不是手艺
你可以瞬间学会一个手艺，但不可能短时间内掌握一个哲学思想
【在 m***n 的大作中提到】
: 你生来就知道么？ 以快速的能力学习和找到解决问题的方法才是真马工：）
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i********r
发帖数: 12113 | 15 都是匠人匠人。
【在 l********u 的大作中提到】
: 信号处理、统计，是一门哲学
: 不是像解决怎样跳出一个窗口、研究网页一样的手艺
: 再强调一下，是哲学，不是手艺
: 你可以瞬间学会一个手艺，但不可能短时间内掌握一个哲学思想
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O*******d
发帖数: 20343 | 16 人的耳朵还真能分辨出很多声音微妙的部分。 人的耳朵对声音频率的分布非常敏感，
就是一个天然的Fourier transform处理器。 但对声音的相位则完全不能感受。 这是
进化来的结果。 如果人耳对相位敏感，则每走一步就会听到不同的声音，会过载大脑
的处理能力。
【在 d*****t 的大作中提到】
: 刚才看了报道，跟我预想的一样，（1）把超声波波形移频到人耳音频范围，（2）用特
: 定算法放大信号指纹信息，（3）播放音频声音。因为每个黑匣子的特定波形唯一，肯
: 定声音就不同。就好像一个放的是摇滚，一个是古典，一听便知。
: 这个过程在文科记者笔下就变成了“耳朵听出来的”。
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m***n
发帖数: 2154 | 17 money-driven, 有钱的地方自然有聪明的人去搞。 信号处理开个50w, 自然有互联网马
工去学信号处理，也不见得比你科班信号处理的差，呵呵
【在 i********r 的大作中提到】
: 都是匠人匠人。
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l********u
发帖数: 910 | 18 马工还是潜心研究怎么解决跳出几个窗口吧
【在 m***n 的大作中提到】
: money-driven, 有钱的地方自然有聪明的人去搞。 信号处理开个50w, 自然有互联网马
: 工去学信号处理，也不见得比你科班信号处理的差，呵呵
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j********p
发帖数: 9680 | 19 相当于老式的crt电视机，是吧，这些东西都可以用数字进行转换和模拟。然后算法就
是码工的事情了。声音信号就是复杂些，和字符串比较。但原理是类似的。关于声音信
号的模拟，比较和存储，应该有很多成熟的算法和存储结构，不是什么太复杂的技术。
【在 l********u 的大作中提到】
: 频谱分析
: 有一堆的分析标准
: 声纹是怎么分析出来的，这个就是怎么比较的
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m***n
发帖数: 2154 | 20 xmjdh也没办法， 跳几个窗口也得知道什么时候跳， 为什么跳。 不要鄙视解决跳几个
窗口的人。。
【在 l********u 的大作中提到】
: 马工还是潜心研究怎么解决跳出几个窗口吧
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s**********e
发帖数: 33562 | |
s***c
发帖数: 1926 | 22 理论上会，科班码工都学过信号系统。通讯系的老师来交的。 |
b********6
发帖数: 35437 | |
s**********e
发帖数: 33562 | 24 如果是语音信号，光做DFT是不行的。现在比较可靠的特征是MFCC，基于倒谱和Mel频标
（符合人耳听觉特性） |
d*****t
发帖数: 7903 | 25 是的，人耳是天然的滤波器，人脑是超强的天然处理器，用人耳听是个简便有效的方法。
这个做过ICA语音处理都深有体会。
【在 O*******d 的大作中提到】
: 人的耳朵还真能分辨出很多声音微妙的部分。 人的耳朵对声音频率的分布非常敏感，
: 就是一个天然的Fourier transform处理器。 但对声音的相位则完全不能感受。 这是
: 进化来的结果。 如果人耳对相位敏感，则每走一步就会听到不同的声音，会过载大脑
: 的处理能力。
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g*********e
发帖数: 14401 | |
B*G
发帖数: 3662 | 27 Google, Apple, Nuance, Microsoft做语音处理的马工不要太多 |
s**********e
发帖数: 33562 | 28 是这个道理。识别语音和说话人，机器很难做过人。
法。
【在 d*****t 的大作中提到】
: 是的，人耳是天然的滤波器，人脑是超强的天然处理器，用人耳听是个简便有效的方法。
: 这个做过ICA语音处理都深有体会。
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m*****u
发帖数: 15526 | 29 那得听过黑匣声波才行，否则咋比较？
法。
【在 d*****t 的大作中提到】
: 是的，人耳是天然的滤波器，人脑是超强的天然处理器，用人耳听是个简便有效的方法。
: 这个做过ICA语音处理都深有体会。
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