据我所知,当一个人通过电话讲话时,由于使用的麦克风/声道/扬声器的频率响应,他听起来有点不同.
我一直在使用Python语音信号处理.我想知道如何模拟这种效果.我需要设计过滤器吗？
我们是否numpy.max(X, axis=None)在Theano 版本中加速了GPU .我查看了文档并发现theano.tensor.max(X, axis=None),但它比numpy实现慢4-5倍.
我可以向你保证,由于矩阵尺寸选择不当,它并不慢.theano.tensor.exp下的相同矩阵比其numpy对应物快40倍.
有什么建议？
我试图实现numpy.cov()这里给出的函数： numpy cov (covariance) function，它到底计算什么？，但我得到了一些奇怪的结果。请纠正我：
import numpy as np
def my_covar(X):
X -= X.mean(axis=0)
N = X.shape[1]
return np.dot(X, X.T.conj())/float(N-1)
X = np.asarray([[1.0,1.0],[2.0,2.0],[3.0,3.0]])
## Run NumPy's implementation
print np.cov(X)
"""
NumPy's output:
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
"""
## Run my implementation
print my_covar(X)
"""
My output:
[[ 2. 0. -2.]
[ 0. 0. 0.]
[ -2. 0. 2.]]
"""
出了什么问题？
我有一个Xeon phi协处理器7120P.
当我运行micinfo时,我看到主板SKU为C0PRQ-7120 P/A/X/D.
我注意到SMC HW Revision声明产品300W Passive CS,我在tomshardware上读到P代表intel xeon phi familiy设备的被动冷却.这是它还是有其他方法可以告诉我在我的系统7120 P/A/X或D上有哪些设备？
根据ark.intel.com上给出的规格,所有四个设备看起来都是一样的.有人可以详细说明这些设备之间的实际差异.