前言

最近学了一门智能控制，老师布置了一个大作业，要我们手写BP网络，然后BP设计模型训练，进行三个人的声音识别。在参考了网络大牛的实现，选用MFCC作为语音特征向量作为输入，搭建三层BP网络，在50轮训练后即实现了99%精度的模型。

针对BP网络模型只适合固定大小的输入，我们对音频信号的MFCC系数进行二次特征提取，即从数百帧MFCC中提取出特征最大值，作为输入BP网络的信号。
由于简单三层网络，可能会存在学习能力不强的情况。一开始我设计了一个20，100，3的网络，保证对MFCC系数的充分学习。模型在训练了200轮后顺利达到了$\left(0.99,0.99\right)$，训练集和验证集为$\left(0.8,0.2\right)$，总样本数量为697。训练结果说明MFCC可以提供独特的特征进行人声识别。但是在训练的过程中，我发现，训练结果准确率在195轮到200轮之间有一个飞速上涨的过程，平均每轮上涨8%。我怀疑是数据分布太相似，导致准确率最后才上升。
为了验证我的假设，我训练了多组模型，发现准确率到达95%的轮次和隐藏层节点的个数成正比，与数据分布比例成反比。
由分析可以知道，MFCC系数对音频特征的表征能力非常强，仅需要利用简单BP网络在极少次的训练下就可以取得非常好的效果。
综上所述，在提取音频MFCC特征最大值系数后，BP网络仅需要$\left(20,3,3\right)$三层网络结构实现通过音频信号实现三个人的识别。
代码Demo已经上传Github，欢迎大家指点批评

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在深度学习领域，一份好的数据决定了成功的一半。为了得到优质的声音样本，我特意选取了三位相声大师的单口相声，音频样本简单纯粹，每一位都选取了十分钟以上的音频信息。将音频信息安装停顿切成一个个不超过10s的小声音片段，然后对每一段音频进行MFCC特征提取，获得数百个带标签的音频样本。

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BP算法作为神经网络的经典算法，理解其原理非常重要，我将从原理开始讲起，然后过渡到代码实现。

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上次我们发现，只要找到了矩形的四个角点，进行旋转变换后就能够很完美的得到一个横平竖直的矩形。那如何得到四个角点呢？现在比较常见的方式是通过canny算子去探测角点，但是由于角点众多，其实canny算子并不适合表格类型的角点探测。还有一种是通过hough圆变换得到所有直线，然后计算最外围轮廓直线的交点得到角点，但同样的，也因为表格类型的直线较多，且容易在二值化的时候丢失线段，所以处理效果也比较差。
这里介绍另外一种方式去探测角点，先确定最大轮廓，然后在这个轮廓里寻找四个角点。

今天在配置django+mysql时碰到一个诡异的问题，就是无法连接上mysql报错

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django.db.utils.OperationalError: (2006, <NULL>)
或者
django.db.utils.OperationalError: (2059, "Authentication plugin 'b'sha256_passwo
rd'' not configured")
或者
django.db.utils.InternalError: (1862, 'Your password has expired. To log in you
must change it using a client that supports expired passwords.')
或者
django.db.utils.OperationalError: (1045, "Access denied for user 'cyd'@'localhos
t' (using password: YES)")

前言

这学期我们上了一门软件工程课和数字图像处理课，软件工程课课设要求大家设计一款软件。作为一个学生助理，我早就对学校的问卷调查不满意了，填写完的纸质表格竟然还要输入成电子表格，人工手动输入，未免也太难受了。所以结合我所学的知识，我准备利用python+opencv做一款纸质文档识别软件，专门识别纸质表格转化成为电子表格。

问题：

fatal: Could not read from remote repository.

最近在调试0.96寸oled时遇见了一个非常奇怪的问题，当我软件模拟spi时某些引脚死活不工作，一开始我以为是我的板子问题，但实际上是stm32对于某些引脚默认有一些操作，导致无法正常的初始化。

前几日，我做了一个简单地划词翻译工具，还挺好用的，但是作为一个python脚本，每次都要打开命令行去执行或者是用spyder太过麻烦了，本来就是想简单简单再简单，所以一心搞事的我又踏上了艰难的python打包之旅。
python打包成exe执行文件是挺费劲的，毕竟python本身是没有这个工具的。我用的anaconda也没有这个功能。经过查阅资料，我发现其实python有两个比较好用的打包工具，一个是pyinstaller，一个是py2exe。当时年轻的我还没有意识到，我即将为我的冲动付出时间的代价。