语音分离

matlab 的 DNN 语音分离工具箱挺实用的，适合你想研究语音信号或者搞深度学习语音应用时用。代码结构清晰，目录划分合理，训练、测试、预、特征提取都有现成的脚本。嗯，像dnn/main里头就是核心代码，get_feat负责特征和遮罩，直接拿来训练模型也没问题。还带生成混音数据的脚本，省不少事。工具箱最早是 Wang Yuxuan 写的，后面 Chenjitong 和刘玉洲都加了不少料。整体来说，用起来还挺顺手的。如果你平时也搞 BP 神经网络或者特征提取的活，这套东西你会觉得顺。

利用Matlab设计实现武汉理工的音频信号盲分离技术。

MySQL 的读写分离方案，用得好能省掉你一半的性能烦恼。Amoeba 的配置方式比较简单，适合不想折腾太多脚本的你。写操作走主库，读操作扔给从库，压力一下就分散了，响应也快了不少。读写分离其实就是个分工协作的逻辑，主库写数据，从库读数据，像流水线一样高效。对高并发业务友好，比如电商下单+查看订单，读多写少的场景效果更。说到实现方式，分三种：中间件、应用层和数据库自身。中间件像 Amoeba 和 MySQL Proxy 这种挺常见，Amoeba 更适合图省事，配置少；Proxy 灵活但脚本多，看你偏好。Amoeba 的配置还挺直观的，主从建好之后配置下 dbServer.xml 就能跑。像下面

拼音分析器插件便捷使用指南 这款拼音分析器插件是为 Elasticsearch 量身打造的工具，它能够帮助你更高效地处理中文文本。无需繁琐的编译步骤，只需解压至 plugins/pinyin 目录，即可与你的 Elasticsearch 7.0.1 版本无缝集成。 使用方法： 确认你的 Elasticsearch 版本为 7.0.1。 下载插件。 解压至 Elasticsearch plugins 目录下的 pinyin 文件夹。 重启 Elasticsearch 服务。 现在，你就可以开始体验拼音分析的强大功能了！

33款皮肤独特的语音模块，为你的游戏角色增添个性色彩。

该软件利用语音信号分析技术，准确确定语音出现的时间和位置。

MATLAB开发声音分析，涉及时间和频率分析、峰值因数测量以及动态范围等内容。

MySQL 的读写分离功能，其实你搞过主从复制就不难理解。Atlas 就是个挺实用的工具，专门帮你搞定这事。它是 360 出的，底子是 MySQL-Proxy，不过做了不少优化，修了 bug，还加了不少新特性。部署的时候你会踩坑，比如分离不生效，多半是参数没配好，像min-idle-connections这类，真得好好盯着看才行。

这篇教程基于Mycat，详细介绍了如何实现读写分离和主从复制。通过逐步指导，帮助读者掌握关键步骤和技巧。

为了使用keras对声音进行分类，首先需准备python环境，安装tensorflow和keras。采样率为44.1k表示每秒采样了44.1k次，采样宽度为16位，声道为2声道。