Mormodové – Zahrada „Sfinga“

Fragment kódu inicializuje nový objekt Configuration a vytiskne cestu akustického modelu. Zdrojové soubory pro projekt jsou uloženy v adresáři src. Navzdory pokusu o umístění souboru do kořenového adresáře stále nefunguje správně. Předmětná problematika se týká modelů Sphinx a Django, protože se v testech automaticky zapojují do databáze. Otázkou je, jak se vyhnout tomuto automatickému potvrzení nebo resetovat databázi mezi testy pomocí metody podobné metodě použité ve výše uvedeném scénáři.

Kde je adresář modelu v pocketsphinx

Když se pokouším vytvořit základní program Python se Sphinx, použil jsem pip v CMD k instalaci rozpoznávání řeči i Pocketsphinx . Nicméně výukový program, který sleduji, mě instruuje, abych začlenil adresáře modelů pro PocketSphinx, u kterých si nejsem jistý, kde je najít. Můžete mi poradit, jak to najít a jestli na cestě dělám nějaké chyby?

Řešení 1:

V případě, že jste nainstalovali pocketsphinx-python pomocí pip a pracujete s ukázkovým kódem ze stránky github balíčku, možná budete muset provést nějaké změny v kódu.

Od 11. března 2018 to najdete v README.

Požadavek na stažení, který stále čeká na úpravy, naznačuje, že by mohl být přínosem pro ty, kteří používají pip a vyvíjejí svůj kód Python mimo složku staženého modulu, zejména v nastavení *nix/Mac (testování systému Windows je ještě třeba provést). Zde je část rozdílu: Primárním konceptem je použití path.dirname(pocketsphinx.__file__) pro získání kořenového adresáře pro vyhledání adresáře modelu:

Jen malá poznámka, opravil jsem drobnou pravopisnou chybu v POCKETSPHINXDIR, takže kód v požadavku na stažení není úplně identický.

Řešení 2:

Přejděte do adresáře, kde je na vašem systému Windows nainstalován váš Python, a najděte v něm zadané umístění.

Adresář obsahující pocketsphinx-data pro modul rozpoznávání řeči lze nalézt na Libsite-packagesspeech_recognition.

Model en-US je výchozí, ale další jazykové modely lze získat jejich stažením z tohoto umístění.

Akustické a jazykové modely můžete najít na webových stránkách SourceForge a přístupem k souborům na následujícím odkazu: https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/.

Řešení 3:

I když může být opožděné odpovědět, stojí za zmínku, že modul Python nabízí několik užitečných technik pro ty, kteří s ním začínají.

Jak vyrobit origami sfingu, přečtěte si o několika jednoduchých a zábavných modelech origami, které si s pomocí můžete vyrobit přímo doma Délka: 3:42

READ

Konzervování kompotů na zimu: výhody, recepty a funkce vaření

Postavte Sfingu z lepenky

Výroba hliněné sfingy

Jak vyrobit papírovou sfingu

Facebook: http://bit.ly/2QTpSAQ- Odkaz k odběru: https://goo.gl/vKx9Ho- Odkaz ke stažení souboru
Doba trvání: 14: 02

Nelze najít zdroj:/edu/cmu/sphinx/models/en-us/en-us/ v netbeans

Instance třídy Configuration se vytvoří pomocí následujícího kódu: “`Konfigurace konfigurace = new Configuration();“`

Vytiskněte cestu akustického modelu pomocí metody „getAcousticModelPath()“ konfiguračního objektu a zřetězením s řetězcem „setAcousticModelPath“.

Zdrojové soubory jsem umístil do zdrojového adresáře projektu, jak je znázorněno na obrázku struktury projektu NetBeans. Navzdory pokusu o přesunutí souboru do kořenového adresáře stále nefunguje.

Řešení:

Umístěním modelů do edu.cmu.sphinix a použitím gradelu k jeho sestavení jsem úspěšně vyřešil problém s vytvořením jar souboru.

Rozpoznávání vět Pomocí CMU Sphinx jsem úspěšně natrénoval slova sindhského jazyka s velmi nízkou přesností. Teď jsem chtěl trénovat celé věty. Přemýšlel jsem, jak na to

Akustický model CMUSphinx Training s velmi nízkou přesností

Trénoval jsem nový akustický model pro vietnamský jazyk podle návodu uvedeného na https://cmusphinx.github.io/wiki/tutorialam/. Tréninkový proces zahrnoval zaznamenávání číslic od 0 do 9 a jejich použití k testování přesnosti. I když jsem očekával 100% přesnost, výsledek byl pouze 20% s modelem rozpoznávajícím pouze 2 a 3. Přes opakované nahrávání se přesnost nezlepšila. Všechna požadovaná kritéria, jako je 16k vzorkovací frekvence a 16bitová hloubka, byla pečlivě dodržována.

Je tu někdo, kdo mi může poskytnout vysvětlení a návrhy na vylepšení mého modelu? Děkuji vám všem.

Rád bych se s vámi podělil o svůj projekt, který najdete na tomto úložišti GitHub: https://github.com/legiaquy/test.

Řešení:

Tutoriál uvádí, že kvůli jejich nedostatku jsou vyžadována další tréninková data.

Pro ovládání a ovládání sólového reproduktoru stačí hodinová nahrávka.
K dispozici jsou nahrávky v délce 5 hodin s 200 reproduktory, které slouží k ovládání velkého počtu reproduktorů.
Celkem je k dispozici 10 hodin nahrávek pro diktování jedním mluvčím.
Nahrávky od 200 mluvčích, celkem 50 hodin, jsou k dispozici pro použití při diktování více mluvčími.

Získejte přístup k vietnamským datům přes následující odkaz: https://github.com/undertheseanlp/automatic_speech_recognition

Egyptská sfinga v Blenderu, dotaz vyřešenJak modelovat v blenderuBlender animaceEyptská pyramidaSphinx#animated Délka: 0:48

Jak přimět Sphinx doctest k resetování databáze Django po každém testu?

Stručně řečeno, při použití Sphinx’s make doctest může model django vést k odevzdání do databáze. Jak se tedy můžeme vyhnout automatickému potvrzení nebo resetování databáze mezi každým testem, podobně jako pytest?

READ

Brambory Mirage: popis odrůdy, fotografie a recenze, vlastnosti, chuť

Nastavení

Vytvořil jsem jednoduchý skript pro vytvoření aplikace Django.

(Oddělení zdrojových a sestavovacích adresářů v rámci sphinx-quickstart .)

Změněn název_projektu/app/models.py na následující.

Přidáno ‘project_name.app’ do project_name/settings.py v INSTALLED_APPS .
Kód docs/source/conf.py byl upraven přidáním dalších řádků do sekce „Nastavení cesty“.

Chcete-li nakonfigurovat nastavení, přejděte do části „Obecná konfigurace“ a zadejte požadované hodnoty.

Nahrazeno docs/source/index.rst za:

Nahraďte kód pytest.ini následujícím:

Nahraďte kód conftest.py následujícím:

Poté spusťte:

Otázka

Test v dokumentaci ( pytest ) vždy projde, když ho spustím. Když však spustím make doctest pomocí Sphinx v podadresáři docs, projde na první pokus, ale selže při dalších pokusech. Je to proto, že pokaždé vytvoří novou instanci Animal a odevzdá ji do databáze, aniž by databázi znovu vytvářel.

Existuje způsob, jak upravit docs/source/conf.py (nebo jakýkoli jiný použitelný skript) tak, aby implementoval techniku srovnatelnou s pytestem a umožnil Sphinx konzistentně procházet doctestem, aniž by bylo nutné pokaždé mazat a znovu vytvářet databázi?

Mým cílem není upravovat test jednotky v dokumentaci, ale spíše zajistit, aby byla databáze resetována nebo data nebyla potvrzena a po každém testu byla vrácena zpět.

Řešení:

Aby se tento problém obešel, byla implementována rychlá (zatím nedůmyslná) náprava, kdy byla databáze před provedením testů vymazána.

Migrace se provádějí jako preventivní opatření v případě, že chybí test identifikovaný jako databáze SQLite.
Chcete-li se vyhnout výzvě k zadání vstupu, můžete k vyprázdnění databáze použít příznak –no-input. Buďte však opatrní, protože chybné použití v produkční databázi může být nebezpečné. Tento příznak není zahrnut ve výchozím nastavení, aby se zabránilo takovým nehodám.
Nakonec proveďte test dokumentace s prázdnou databází.

I když tento přístup může fungovat pro jednu instanci modelu, nemusí být spolehlivým řešením při práci s více příklady, které generují více instancí stejného modelu, každý s různými automaticky generovanými ID. Kromě toho, pokud jsou testy prováděny v nedeterministickém pořadí, může být dále ohrožena robustnost řešení.

Jak Sfinga původně vypadala? Znovu jsme to vytvořili, objevili | Úterý v 10/9 cPodívejte se, jak se Sfinga původně objevila a jak vznikla Trvání: 2:23

V článku je poprvé studován vliv zeleného hnojení meziplodin na změnu antibiotického potenciálu půdy ve vztahu k patogenu vadnutí Verticillium dahliae Kleb.

READ

Micania curly - popis, pěstování, foto

Fytotoxicita Verticillium dahliae Kleb. na slunečnicové klíčky

Prezentovány jsou údaje o prevalenci patogenu Verticillium dahliae Kleb (Verticillium dahliae) v oblasti Tambov a fytotoxicitě filtrátů patogenu izolovaného ze slunečnice a planého plevele z čeledi složených květů (Xantium strumarium).

Interakce Meloidogyne hapla a Verticillium dahliae a chemická kontrola vadnutí jahodníku

V polním pokusu s jahodami předpěstební ošetření širokospektrálními fumiganty methylbromid-chlorpikrinem (450 kg/ha) nebo methylisothiokyanátem-dichlorpropenem (500 l/ha) (a 300 l/ha) kontrolovalo vadnutí způsobené Verticillium dahliae Kleb a mělo za následek zvýšené výnosy. Fumigace půdy nematocidem ethylendibromidem (105 l/ha) také zlepšila výnosy. Kontroloval háďátko kořenové (Meloidogyne hapla Chitwood), oddaloval nástup příznaků vadnutí a snižoval závažnost onemocnění. To naznačovalo interakci háďátka a houby a je to první zpráva o interakci Meloidogyne-Verticillium u jahody.

První zpráva o Verticillium dahliae Kleb. způsobující příznaky vadnutí u řepky (Brassica napus L.) v Severní Americe

Povolte prosím JavaScript

Obtížnost stanovení vegetativní kompatibility japonských izolátů Verticillium dahliae Kleb. pomocí mutantů s deficitem syntézy melaninu.

Patlıcan genotiplerinde Verticillium solgunluk hastalığına (Verticillium dahliae Kleb.) dayanıklılığın araştırılması

Restrikční analýzy dna hub Verticillium dahliae Kleb

SNP asociační analýza rezistence k vadnutí Verticillium (Verticillium dahliae Kleb.) ve špenátu

Stanovení úrovní tolerance genotypů bavlny získaných z generace F6-F7 proti onemocnění Verticillium Wilt způsobené Verticillium dahliae Kleb.

Citlivost genotypů bavlny získaných z generací F6 a F7 k onemocnění Verticillium wilt (VW) (Verticillium dahliae Kleb.), byla studována při umělém a přirozeném zamoření během vegetačního období 2009 a 2010 v Cotton Research Institute’s, Nazilli, AydÄ ±n, Turecko. V této studii bylo jako rostlinný materiál použito patnáct šlechtitelských linií bavlny a dvě kontrolní odrůdy. Během vegetačního období bavlny byly kromě výnosu bavlny semen a některých kvalitativních charakteristik vlákna pozorovány také index listové choroby (FDI), index vaskulárního onemocnění (VDI) a index choroby květináče (PDI). Podle získaných výsledků byly hodnoty závažnosti onemocnění (DS) pozorované v pokusech v nádobách vyšší než v polních pokusech. Pokud jde o DS, „Tamcot CD3H“ – „Tamcot Luxor-III“, „MaraÅŸ92“ – „Tamcot Sphinx“ a „Sayar 314“ Šlechtitelské linie Stoneville 453-I vykazovaly podobné hodnoty s tolerantní odrůdou „Carmen“. “Tamcot CD3H” “Tamcot Sphinx”, “Sayar 314” “Stoneville 453-I”, “Sayar 314” “Stoneville 453 -II” a “Stoneville 453” šlechtitelské linie “Tamcot Sphinx”, které poskytly podobné hodnoty DS s tolerantní odrůdou “Carmen”, byly statisticky ve stejné skupině s odrůdou “Carmen” vhodnou pro semeno výtěžek bavlny. V této studii měly šlechtitelské linie odolné vůči chorobám vyšší hodnoty pevnosti vláken než náchylné linie, nejnižší hodnotu pevnosti vláken získanou z citlivé odrůdy „Cukurova 1518“.

READ

Výsadba a péče o perský šeřík

Fyziologická odpověď dvou kultivarů oliv na sekundární metabolity Verticillium dahliae Kleb.

Odrůdová odolnost vůči Verticillium vadnutí bavlny v Queenslandu

V jihovýchodním Queenslandu byly pozorovány odrůdové rozdíly v náchylnosti (podle podílu napadených rostlin) na vadnutí bavlny způsobené Verticillium dahliae Kleb. Progrese choroby v rámci jednotlivých rostlin však byla u všech odrůd podobná. Deltapin Smoothleaf, nejrozšířenější odrůda v Queenslandu, byla jednou z nejnáchylnějších odrůd. Méně postiženy byly deriváty Rexe nebo Dixie Kinga. Choroba způsobila rozdíl ve výnosu mezi zdravými a nemocnými rostlinami, který mohl být až 30 procent.