180度大翻轉(zhuǎn)！一向反美的杜特爾特，為何最近頻頻討好美國？謝謝你的邀請。杜特爾特是一名律師，當了25年市長。他自2016年起擔任菲律賓總統(tǒng)。近年來，杜特爾特不止一次地重回正軌。畢竟，他很虛弱，人民很窮

180度大翻轉(zhuǎn)！一向反美的杜特爾特，為何最近頻頻討好美國？

謝謝你的邀請。杜特爾特是一名律師，當了25年市長。他自2016年起擔任菲律賓總統(tǒng)。近年來，杜特爾特不止一次地重回正軌。畢竟，他很虛弱，人民很窮。這也許只是討好美國的權(quán)宜之計。為什么要逼他180度登上頭條？我希望你迷路后能360度歸來

什么是復倒譜？什么是倒譜？已知復倒譜怎么求倒普？已知倒普怎么求復倒譜？

倒譜最初的數(shù)學定義是對數(shù)功率譜的傅里葉變換和第二模的平方。

聲紋識別技術(shù)主要技術(shù)部分有哪些？

聲紋的主要技術(shù)難點是如何從語音信號中提取和表達與說話人相關的信息。一般來說，提取一段語音中與說話人相關的特征主要按照圖中所示的過程進行：對于采集到的語音，首先進行有效語音檢測（VAD），去除采集到的語音中的非有效部分，然后進行聲學特征提取。由于語音信號是一種短時非平穩(wěn)、不定長的信號，特征提取通常采用加窗的方法來提取幀內(nèi)特征。目前常用的聲學特征有經(jīng)典的Mel倒譜系數(shù)MFCC、當前感知預測系數(shù)PLP和基于深度學習的熱特征深度特征。在得到聲學特征后，進一步提取說話人信息。采用向量算法和帶殘差處理的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法。在建模之后，我們可以對語音進行更深層次的特征表示，從而進一步呈現(xiàn)出與說話人相關的信息。最后，該模型可以將特征提取階段得到的特征進一步轉(zhuǎn)化為能夠代表說話人特征的樣本。這樣，我們就可以將特定說話人的語音完全轉(zhuǎn)化為能夠代表說話人特征的模型。識別和匹配階段相對容易理解。采集測試語音后，進行相應的特征提取操作，然后用模板庫中的所有模板樣本計算相似度距離，最后選擇最近的一個作為最終決策結(jié)果。（如下圖所示）