特徴量抽出の前段階として，直流成分除去を行える．直流成分であるオフセット値の推定方法として，短時間音声区間（フレーム）ごとに行う方法（オプション-zmeanframe）と，長時間平均を用いる方法（オプション-zmean）の二とおりが用意されている．前者は，特徴抽出の直前において，切り出された短時間フレームごとにオフセット推定と除去を行う．後者は，Julius起動後，無音を含めた最初の 48,000 サンプル分の振幅平均を直流成分（オフセット）として以降の入力の直流成分除去を行う． -zmeanframe は HTK の ZMEANSOURCE と同じ処理である． オプション指定時の注意：前者の -zmeanframe は，特徴量抽出のオプションであり，音響モデルごとに指定する必要がある．特に，複数の音響モデルを使用する場合，音響モデルごとに個別に指定する必要がある．一方，後者の -zmea
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2013年8月19日のブックマーク (2件)
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akihito104 2013/08/19
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Gradle でカバレッジを計測してみる - bluepapa32’s Java Blog
前回は Gradle でテストを並列で実行してみましたが、テストと言えば、カバレッジも測定しないと... と言うことで、今回は Gradle で テストを実行して、その際のカバレッジを測定してみることに... Java のカバレッジツールと言えば Cobertura EMMA が有名ですが、今回は EMMA を使ってみました。 EMMA を選んだ理由は メソッドレベルまで計測できる Eclipse プラグイン (EclEmma) も提供されている (Gradle とはなんの関係もありませんが...) です。 カバレッジの測定には それなりのコストがかかるので、もちろん、テストは並列で実行した方が良いのですが、 Gradle の場合、テストクラス毎にプロセスを分けて並列実行するため、 デフォルトの設定のままで EMMA を使うとエラーが発生してしまいます。 と言うのも、EMMA はリモートア
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- 2013年8月20日
- 2013年8月19日
- 2013年8月18日
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