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@ChatGPT 命令（孤立）词识别是语音识别任务中最简单的任务，请联系现实世界，设想一种能够有商用价值的命令词识别系统。简述其应用需求，描述实现该系统所需要的资源。对该系统进行功能模块分解，逐一介绍实现各功能模块需要采用的具体算法。对其中的一个关键的功能模块，尝试给出实现代码。（除代码外，字数限制在1500字以上，代码部分请注明所采用的程序设计语言）
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spring_4869说:
命令（孤立）词识别是语音识别任务中最简单的任务，请联系现实世界，设想一种能够有商用价值的命令词识别系统。简述其应用需求，描述实现该系统所需要的资源。对该系统进行功能模块分解，逐一介绍实现各功能模块需要采用的具体算法。对其中的一个关键的功能模块，尝试给出实现代码。（除代码外，字数限制在1500字以上，代码部分请注明所采用的程序设计语言）
命令词识别系统是一种能够实现对命令词的识别的语音识别系统，它在智能语音识别领域具有重要的应用价值。该系统的应用需求主要有：
一是可以实现对指定命令词的准确识别，识别精度要求较高，能够适应多种复杂环境；
二是可以根据识别结果，做出相应的动作，以实现语音交互；
三是可以实现命令词识别的实时性，命令词识别结果可以实时反映出来，可以支持多用户进行语音交互。
实现该系统需要的资源主要有：一是需要标注的语音数据集，用来训练模型；二是语音识别软件，用来支持实时语音识别；三是计算资源，用来支持语音识别系统的运行。
该系统的功能模块包括：语音特征提取、语音建模、语音识别、结果处理等四个模块。
（一）语音特征提取：该模块的主要功能是从语音中提取有用的特征，便于后续的识别。具体可以采用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）算法来实现，该算法可以有效的提取出语音的特征信息，从而提高识别的准确率。
（二）语音建模：该模块主要是建立语音和关键字之间的模型，用于识别语音是否是预设的关键字。可以采用HMM（Hidden Markov Model）算法来实现，该算法可以有效的模拟语音的变化，使得语音识别更加准确。
（三）语音识别：该模块主要是对语音进行识别，判断语音是否是预设的关键字。可以采用DTW（Dynamic Time Warping）算法来实现，该算法可以有效的应用于多模态识别，提高识别的准确度。
（四）结果处理：该模块主要是对语音识别结果进行处理，并可以做出相应的动作。可以采用规则引擎算法来实现，该算法可以有效的处理语音识别的结果，实现语音交互。
其中，语音特征提取是实现该系统的关键模块，下面给出采用Python语言实现MFCC算法的代码：
# 引入numpy库 import numpy as np # 定义常量 N_FFT = 512 N_MFCC = 26 N_MEL = 40 N_DCT = 26 # 定义窗函数 def windowing(data): length = len(data) window = np.hamming(length) return data * window # 定义预加重函数 def pre_emphasis(data): pre_emph = 0.97 return np.append(data[0], data[1:] - pre_emph * data[:-1]) # 定义傅里叶变换函数 def fourier_transform(data): length = len(data) data = np.append(data, np.zeros(N_FFT - length)) return np.abs(np.fft.rfft(data)) # 定义梅尔频率滤波器组函数 def mel_filter(fft): low_freq = 0 high_freq = (2595 * np.log10(1 + (sample_rate / 2) / 700)) mel_bins = np.linspace(low_freq, high_freq, N_MEL + 2) hz_bins = (700 * (10 ** (mel_bins / 2595) - 1)) bin_index = np.floor((N_FFT + 1) * hz_bins / sample_rate).astype(int) mfcc_filter = np.zeros([N_MEL, N_FFT // 2 + 1]) for mel in range(N_MEL): left, center, right = bin_index[mel : mel + 3] for k in range(left, center): mfcc_filter[mel, k] = (k - left) / (center - left) for k in range(center, right): mfcc_filter[mel, k] = (right - k) / (right - center) filter_banks = np.dot(fft, mfcc_filter.T) filter_banks = np.where(filter_banks == 0, np.finfo(float).eps, filter_banks) filter_banks = 20 * np.log10(filter_banks) return filter_banks # 定义梅尔倒谱系数函数 def mel_cepstrum(filter_banks): mfcc = dct(filter_banks, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, 1 : (N_DCT + 1)] return mfcc # 定义MFCC函数 def mfcc(data): data = pre_emphasis(data) windowed = windowing(data) spec = fourier_transform(windowed) filter_banks = mel_filter(spec) mfcc_coef = mel_cepstrum(filter_banks) return mfcc_coef -
gao55pan说:
帮我设计一套中式庭院设计图，带落地窗，白墙古瓦
红格栅
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首先，在中式庭院的设计中，一定要突出中国传统的特点，所以建议采用中国传统的红色作为主色调，并且使用红色的瓦片、砖石、古瓦、木板等材料来装饰庭院内部。
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在中式庭院的设计中，还可以搭配一些植物，如竹子、梅花、桂花等，他们将为庭院增添浓浓的中国传统文化气息。
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在庭院内，可以摆放一些中式家具，如摆台、桌椅、椅凳等，以便家人可以坐下来欣赏庭院的美景。
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将落地窗和白墙结合在一起，使庭院内自然的光线更加充足，带来更多的自然美。
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在白墙上用古瓦红格栅装饰，使庭院更加具有中国传统文化的特点。
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gao55pan说:
Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，为字符串类型，该字段为自增类型，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+pytanitic实现对该表主句的增加操作
# coding:utf-8 from fastapi import FastAPI from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from pymysql.cursors import DictCursor from pytanic import taint # 定义FastAPI app = FastAPI() # 连接Oracle数据库 engine = create_engine('oracle://user:password@host:port/database_name') Session = sessionmaker(bind=engine) # 定义路由 @app.post('/') async def insert_jldw(dwdm: str): # 获取Oracle Session session = Session() # 获取最大的dwdm max_dwdm = session.execute('select max(dwdm) from jldw').fetchone() # 根据最大的dwdm生成新的dwdm new_dwdm = '{:04d}'.format(int(max_dwdm[0])+1) # 过滤dwdm new_dwdm = taint.filter(new_dwdm) # 执行增加操作 session.execute('insert into jldw(dwdm) values(:dwdm)', {'dwdm': new_dwdm}) # 提交事务 session.commit() # 关闭session session.close() # 返回新的dwdm return {'dwdm': new_dwdm} -
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gao55pan说:
Oracle中有一张表jldw，该表中存在字段dwdm，该字段为字符串类型，并且为自增，依次为0001、0002、0003、0004……请用fastapi+sqlalchemy+schema实现对该表数据的增加操作
# 导入相关模块 from fastapi import FastAPI from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker from pydantic import BaseModel # 初始化数据库连接: # '数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名' engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test', echo=True) # 创建会话： # engine是指定数据库连接，autocommit是自动提交，autoflush是自动刷新 Session = sessionmaker(bind=engine, autocommit=False, autoflush=True) session = Session() # 创建基类： Base = declarative_base() # 创建实体类： class Jldw(Base): __tablename__ = 'jldw' id = Column(Integer, primary_key=True) dwdm = Column(String(255)) # 初始化fastapi应用： app = FastAPI() # 创建schema： class JldwSchemaIn(BaseModel): dwdm: str # 创建增加操作： @app.post('/jldw/add') async def addJldw(jldw: JldwSchemaIn): jldw_model = Jldw(dwdm=jldw.dwdm) session.add(jldw_model) session.commit() return {'msg': 'success'} -
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gao55pan说:
请详细解释下fastapi项目中下面这段代码的作用
def get_db(): db = SessionLocal() try: yield db print("db_config") finally: db.close() db: Session = Depends(get_db)这段代码的作用是在FastAPI项目中创建一个数据库会话（Session），这样可以在处理请求时使用数据库操作。
首先，它使用
SessionLocal类定义了一个本地会话db，然后使用yield语句将这个会话提供给Depends装饰器。使用Depends装饰器可以将此会话（db）作为参数传递给FastAPI路由，并确保在处理完请求后关闭会话。 -
gao55pan说:
详细解释下fastapi中Depends的用法，请举例说明
Depends是FastAPI中的一个装饰器，可以被用来装饰路由函数。它可以接受一个参数，该参数可以是一个函数，一个类，一个异步函数，一个可调用对象，一个依赖注入容器，或者一个它们的列表，可以在路由函数被调用之前被运行。
例如：
from fastapi import Depends async def get_user_data(user_id: int): return {'user_id': user_id} async def get_post_data(post_id: int): return {'post_id': post_id} async def main(user_id: int, post_id: int): user_data = await get_user_data(user_id) post_data = await get_post_data(post_id) return user_data, post_data @app.get('/', depends=[Depends(get_user_data), Depends(get_post_data)]) async def main_route(user_id: int, post_id: int): user_data, post_data = await main(user_id, post_id) return { 'user_data': user_data, 'post_data': post_data }在上面的示例中，我们使用Depends装饰器装饰了main_route函数，并提供了两个函数作为参数，get_user_data和get_post_data。当main_route函数被调用时，Depends将先调用get_user_data和get_post_data函数，然后再调用main_route函数。这样，每次调用main_route函数时，它都会先调用get_user_data和get_post_data函数以确保有最新的数据。
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