程序員轉語言

Ⅰ 從圖像處理 想轉行到音頻處理 難嗎

沒錯，兩者都是多媒體技術部分的。兩者最大的區別在於圖像處理是二維的，音頻則更多的是一維的。（這么表達似乎不太准確，我的意思是在某一時間上跟坐標x,y都有關系，而聲音在某一時間則一般只與幅度有關，與位置無關）。
既然你是學圖像處理的，那這方面原理我也不多講，那我側重講一下聲音處理方面的。一般來講，聲音與圖像都是時變的，從這一方面講圖像處理要難於聲音處理。（圖像要研究的是時間與空間的關系，不僅要研究一副圖像，而且要研究圖像間的關系。數據量明顯要比聲音的要大）
從數據壓縮角度看，聲音處理最重要的最基礎的是線形預測編碼（lpc），當然還有許多編碼。圖像處理的編碼最重要的則是變換編碼與小波變換編碼。不過發展到現在，只能說這些編碼是理論上的基礎，實際上要得到滿意的效果做的其它輔助工作的復雜度都超過了演算法本身。
聲音的處理技術現在基本完善了，有待發展的則是怎樣語音的重現。（即語音合成、語音識別等）聲音的處理更大的依賴於所提出的模型，不同的聲音模型效果差別非常大。（而圖像處理則沒有）
學聲音處理，除了找適當的教材外，實驗很重要。首先要明白原理，然後用matlab實現最基本的演算法。這些對於你的工作是必須的，即是基本功部分。至於進一步的學習則要看你工作的方向，畢竟聲音處理方向是很多的。（所以當務之急是學習聲音的模型、編碼原理等內容）
（說實話，圖像視頻處理無論在數據量以及技術上的要求比聲音方面要多的多……只是聲音處理的發展有待新理論的提出才能跟好的發展。在現階段，有圖像的基礎，聲音處理入門比較簡單）

要求的知識：信號與系統的知識，高等數學知識，C語言
如果有下面的知識則更好：數據壓縮編碼，隨機過程，濾波器設計，匯編語言

推薦教材：《現代語音處理技術及應用》
作/譯者：張雄偉
出版社：機械工業出版社

下面列出聲音處理的重點：
1、語音信號處理基礎 （語音的波形及特性 ，語音信號的簡化數字模型）
2、語音信號的時域分析（語音短時分析技術，即短時平均過零率，短時自相關分析， 語音端點檢測與 基音周期估計）
3、語音信號的變換分析（頻域分析與同態分析是重點，語音信號的非線性處理）
4、語音信號線性預測分析，這一知識點非常的重要。（LP分析的基本原理，LP正則方程的自相關解法和自協方差解法，線譜對LSP分析）
5、矢量量化
6、語音編碼 （混合激勵線性預測MELP）
7、語音識別（動態時間規整，隱馬爾可夫模型， 說話人識別）
8、語音合成（文-語轉換系統）
9、語音增強
10、 語音處理的實時實現，這部分要採用硬體，即用專用的DSP晶元完成編程操作，需要一定的匯編基礎。（不過現在基本都可以用C語言）

Ⅱ 做計算機程序員一般要先學哪種計算機語言

你好，程序員又稱「代碼民工」,工資固然高，不過每天超負荷工作是經常的。
自學的話，
首先得學C，這是大部分高等院校計算機學院開的最早的課，
這一階段學什麼呢 學語法。具體說就是計算機語言的風格，計算機不說人話的，也不會動腦筋的，從1加到100不會快速演算法的，會一個個累加起來的
學了C後，下一課程是數據結構與演算法，1加到100累加計算機自然會做，那麼更簡單，更有效率的演算法呢 這門課有點難
這兩門課都推薦譚浩強的書。

下面便是面向對象的程序設計了，
C++和java的語言風格和C基本差不多，只是多了「面向對象」這個概念，有了前面的基礎，會輕松得多。
當然，C++會涉及到MFC（微軟基礎類庫）不過這些都是後話，基礎要打牢。

共勉。

Ⅲ 翻譯臂環可將手語轉化成語音是怎麼回事

北京航空航天大學研究生王娜娜，清華大學研究生黃爽，歷時兩年，為失語者群體研究出一款直接將手語轉化成語音的翻譯臂環。應用後，可以實現失語者與普通人的流利對話。她們說，團隊從沒想過賺錢，只想幫失語者朋友解決溝通障礙。

上網一查，數字更讓兩人咋舌：失語者(包含聽障人士、腦中風患者、腦癱患者和漸凍症患者)在中國的數量達到7000萬人，占總人口的5%，這是一個非常龐大的數字。

兩個人想起了參加「馮如杯」(馮如杯為北航校內學生學術科技作品競賽)時的圖像識別項目，當時這個項目獲得了一等獎，或許可以用這種技術幫助失語者。王娜娜回憶：「我們感覺發現了一個沒有人發現的需求，想成為第一個實現它的人，也讓我們所學的知識有價值。」

於是，她倆著手研究手語翻譯的可行性，開始查論文、做實驗、寫代碼，用馮如杯一等獎獎金5萬元作為啟動資金行動起來。圖像識別被否決了，因為不能隨時攜帶攝像頭；手套被否決了，因為太引人注意，最終確定了通過臂環捕捉肌電信號的方法。因為智能手錶逐漸普及，失語者帶著臂環看上去並不突兀。

產品一次次迭代，為的是要保護失語者的尊嚴。黃爽記得，她們做過「體驗一天失語者」的活動。在便利店，因為結賬時需要了解價格，失語者只能通過手機和店員溝通，時間稍長排在後面的人開始不耐煩地催促。「如果別人知道我是失語者可能會體諒，但不知道就會埋怨，越埋怨我越著急。」一些失語者不願意別人稱呼他們為「聾人」，自己會寫成「龍人」。

確定研發方向後，關鍵是不斷地輸入數據、調試數據以保證手語翻譯的准確性。為了檢驗模型的可靠性，最初只有兩個人在錄手語的數據，整天戴著臂環不停地做動作，黃爽開玩笑說：「練下去咱倆就要成為麒麟臂啦！」

「當你真正去幫助他們，他們就知道是為他們好，就會非常配合。」王娜娜說，為了保證數據的多樣化，並且真正讓失語者喜歡，她們後來聯系了天津理工大學聾人工學院，合作進行數據採集和智能臂閉環開發，還與北京市朝陽區殘聯達成合作意向，為「手音」的產品服務化提供咨詢、指導。張權也成了團隊的顧問。

如今，「手音」涵蓋了200個手語動作，為了保證精確度，每一個動作錄制了1000人次。在有了自己的手勢資料庫之後，團隊還搭建了一個7層BP神經網路(一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一)對數據速度進行訓練，目前識別准確度已經達到95%。

直到去年8月，團隊里只有王娜娜和黃爽兩個人，後來其他人逐漸加入。他們沒有辦公室，開會都是「打游擊戰」，咖啡廳、餐廳、教室都被徵用過，做研發都是在自己的實驗室里，但王娜娜說：「我們一天都沒有想過放棄。」後來，團隊內有人因出國而退出，王娜娜在北航保研繼續深造，黃爽保研至清華大學。兩個女學霸沒有因升學而放棄團隊，繼續堅定地吸引人才研發產品。

由女生主導的技術型創業團隊很少見，兩個人也經歷了磨合。最初，黃爽遇到意見不同時會等著雙方都冷靜下來回宿舍再溝通。王娜娜告訴她，團隊溝通對事不對人，要彼此敞開心扉，現在兩個人可以為一件事辯論個「你死我活」，也能在達成一致意見後手挽手去吃吃喝喝。團隊里還有其他技術人員，大家一起熬夜寫代碼的時候，兩個女生也會偶爾化身為「程序員鼓勵師」，一起為團隊加油打氣。

這兩個分別出生於1994年、1995年的女生笑著說：「或許因為我們現在還沒有走向社會，沒有買房的苦惱和社會的壓力，只是覺得我們所擁有的技術能夠對社會有價值，能夠真正幫助一些人，我們又有時間，那就做吧！」

她們關於未來有很多設想，「手音」可以實現面對面小聊和長時間對話的功能，未來還可以推出手語教學、手語字母和智能臂環閉環，解決手語教師缺乏等各種問題。此外，這種人工智慧技術成熟後還可以應用在其他方面，例如可以教學鋼琴的孩子更加准確地彈琴。

Ⅳ 零基礎學編程應該選哪個語音

java c語言等都是可以的，當然也可以到俺學校看看

Ⅳ 計算機老師說未來不需要程序員，都是機器自動生成代碼，可能嗎

個人認為，計算機老師說未來不需要程序員，都是機器自動生成代碼的情況是不可能的。

我認為程序員永遠不會被取代。首先，人工智慧也是由程序員創造的。人工智慧本質上是一個程序，它不會自我進化。人工智慧的進化也是大牛不斷科研的結晶。如果人工智慧能夠實現自我進化和升級，有一天會失去控制，那麼只有程序員才能拯救人類。任何一頭大公牛都不是天生的大母牛。普通程序員總是日夜敲打代碼，學習如何成長為一頭大母牛。因此，程序員是不可替代的。在不久的將來，對初級程序員的惡意會越來越嚴重，就業環境也會越來越困難。如果他們不成為技術牛，就會被社會淘汰。

演算法基本上是由頂尖的科學家和程序員完成的。普通程序員就是應用程序。你的回答表明你絕對不是一個程序員。事實上，即使你做了一個流程圖，你仍然不能不寫代碼。事實上，現在的程序員通過將流塊或功能塊與某些邏輯相結合來編寫大量代碼。許多演算法只是被使用。要寫出更深層次的演算法，需要太多的知識，數學、計算機原理、相關專業等都需要精通。

所見即所得只適用於一些場景，其中大部分是GUI預先設計好的組件，拖放加上基本的業務關聯，主要目的是代碼重用，有點不願意代替手工。理論上，只有可窮盡的場景才能被機器處理，而且范圍顯然是有限的。

未來就是未來，現在就是現在。任何過度，都是因為未來智力的發展而在年輕時放棄學習，那就是放棄未來。人應該活在當下。就像石油總有一天會用完一樣。這種趨勢並不取決於人類。知道買哪輛車或買哪輛車的可能性是很好的。機器編程總是根據設定的場景來完成的！但商業需求總是在變化！有輔助編程的程序員會越來越少，但不會沒有這個專業！就像有個機器人！那就沒人工作了！這真是個毫無根據的話題！有東西可以提高生產力！它必須取代低端生產力！但總的來說！社會還在前進！

當過程足夠復雜時，您就在構建它時編寫代碼。你在程序員代碼中調用的每一個API，你都可以理解它是由計算機自動完成的，但仍然需要很多程序員來組裝它們。在20年裡，也許在很長一段時間里，人類還沒有完全理解人類思維的本質，機器無法代替勞動。

Ⅵ 什麼是程序員

程序員(英文Programmer)是從事程序開發、程序維護的基層工作人員。一般將程序員分為程序設計人員和程序編碼人員，但兩者的界限並不非常清楚。

崗位職責

程序員小型軟體項目兼任系統分析工作，完成分配項目的實施和技術支持工作。

2、協助項目經理和相關人員同客戶進行溝通，保持良好的客戶關系。

3、參與需求調研、項目可行性分析、技術可行性分析和需求分析。

4、熟悉並熟練掌握交付軟體部開發的軟體項目的相關軟體技術。

5、負責向項目經理及時反饋軟體開發中的情況，並根據實際情況提出改進建議。

6、參與軟體開發和維護過程中重大技術問題的解決，參與軟體首次安裝調試、數據割接、用戶培訓和項目推廣。

7、負責相關技術文檔的擬訂。

8、負責對業務領域內的技術發展動態進行分析研究

希望能幫助您還請及時採納謝謝。

Ⅶ 普通程序員如何向人工智慧方向轉型

當下，人工智慧已經成為越來越火的一個方向。普通程序員，如何轉向人工智慧方向，是知乎上的一個問題。

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。

如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。

無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門，修行在個人」。之後的路就要自己走了。

下面是關於每個階段的具體介紹：

0.領域了解

在學習任何一門知識之前，首先第一步就是了解這個知識是什麼?它能做什麼事?它的價值在什麼地方?如果不理解這些的話，那麼學習本身就是一個沒有方向的舟，不知道駛向何處，也極易有沉船的風險。了解這些問題後，你才能培養出興趣，興趣是最好的引路人，學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關於機器學習是什麼，能做什麼，它與深度學習以及人工智慧的關系，可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識准備

如果你離校過久，或者覺得基礎不牢，最好事先做一下准備復習工作。「工欲善其事，必先利其器」。以下的准備工作不多，但足以應付後面階段的學習。

數學：復習以下基本知識。線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與後驗概率。其他的一些知識可以在後面的學習的過程中按需再補;

英文：常備一個在線英文詞典，例如愛詞霸，能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;

FQ：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的工具。不是說網路查的不能看，而是很多情況下Google搜出來的資料比網路搜的幾十頁的資料還管用，尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推Andrew Ng的機器學習。這門課程有以下特點：難度適中，同時有足夠的實戰例子，非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦，為什麼，原因有以下：

時間：cs229的時間太早，一些知識已經跟不上當今的發展，目前最為火熱的神經網路一筆帶過。而Cousera上神經網路可是用了兩個課時去講的!而且非常詳細;教學：Ng在cs229時候的教學稍顯青澀，可能是面對網路教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚，而且下面的人的提問其實也很煩躁，你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善，你會發現Ng的教學水平大幅度改善了，他會對你循循善誘，推心置腹，由淺入深的教學，在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心，更重要的，推導與圖表不要太完善，非常細致清晰，這點真是強力推薦;字幕：cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關，質量很有保證;作業：cs229沒有作業，雖然你可以做一些，但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業，而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是，每期作業都有實際的例子，讓你手把手練習，而且能看到自己的成果，成就感滿滿!

3.實踐做項目

學習完了基礎課程，你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的，你可以把機器學習演算法當作黑盒子，放進去數據，就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據，以及怎麼調參等。如果有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。

這里需要選擇一個應用方向，是圖像(計算機視覺)，音頻(語音識別)，還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域，這裡面的開源項目較多，入門也較簡單，可以使用OpenCV做開發，裡面已經實現好了神經網路，SVM等機器學習演算法。項目做好後，可以開源到到 Github 上面，然後不斷完善它。實戰項目做完後，你可以繼續進一步深入學習，這時候有兩個選擇，深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習

深度學習：深度學習是目前最火熱的研究方向。有以下特點：知識更新快，較為零碎，沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散，下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分並不代表不好，而是在這個初學階段不合適：

推薦，UFLDL：非常好的DL基礎教程，也是Andrew Ng寫的。有很詳盡的推導，有翻譯，且翻譯質量很高;推薦，Deep learning (paper)：2015年Nature上的論文，由三位深度學習界的大牛所寫，讀完全篇論文，給人高屋建瓴，一覽眾山小的感覺，強烈推薦。如果只能讀一篇論文了解深度學習，我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦，Neural networks and deep learning：這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理，雖然沒有翻譯，但是閱讀並不困難;推薦，Recurrent Neural Networks：結合一個實際案例告訴你RNN是什麼，整篇教程學完以後，會讓你對RNN如何產生作用的有很清晰的認識，而這個效果，甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度學習創始人教的課，最大的問題是太難，而且老先生的吐字有時不是很標准;不推薦，Deep Learning (book)：同樣也是由深度學習大牛所寫的書，但感覺就像是第二作者，也就是他的學生所寫的。很多內容都講了，但是感覺也沒講出什麼內容來，只是告訴你來自那篇論文，這樣的話可能直接閱讀論文更合適。不推薦，cs231n：李菲菲的課程，很有名，專門講CNN。但是這門課程有一個最大的問題，就是沒有字幕，雖然有youtube的自動翻譯字幕，但有還不如沒有。

5.繼續機器學習

深度學習未必就是未來的一定主流，至少一些大牛是這么認為的。傳統的機器學習有如下特點，知識系統化，有相對經典的書。其中統計學習(代表SVM)與集成學習(代表adaboost)是在實踐中使用非常多的技術。下面是相關資源：

推薦，機器學習(周志華)：如果是在以前，機器學習方面的經典教材首推PRML，但現在周老師的書出來以後，就不再是這樣了。首先推薦讀周老師的書。這本書有一個特點，那就是再難的道理也能用淺顯精煉的語言表達出來。正如周老師的名言：「體現你水平的地方是把難的東西講容易了，而不是把容易的東西講難，想把一個東西講難實在太簡單」;

不推薦，Pattern Recognition And Machine Learning：當前階段不推薦。PRML是以貝葉斯的觀點看待很多機器學習方法，這也是它的一大特色。但對於初學者來說，這種觀點其實並無必要。而且此書沒有中文翻譯，當前階段硬啃很容易放棄;

6.開源項目

當知識儲備較為充足時，學習可以再次轉入實踐階段。這時候的實踐仍然可以分兩步走，學習經典的開源項目或者發表高質量的論文。開源項目的學習應該以盡量以優化為目的，單純為讀代碼而學習效果往往不太好。好的開源項目都可以在Github 里搜索。這里以深度學習為例。深度學習的開源優秀庫有很多，例如torch，theano等等，這里列舉其中的兩個：

推薦，DeepLearnToolbox：較早的一個深度學習庫，用matlab語言撰寫，較為適合從剛學習的課程轉入學習。遺憾的是作者不再維護它了;

推薦，tensorflow：Google的開源庫，時至今日，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;

7.會議論文

較好的課程都會推薦你一些論文。一些著名的技術與方法往往誕生於一些重要的會議。因此，看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時，一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠，因此往往需要學習一些輔助課程。

當你看完足夠的論文以後，在這個階段，如果是在校學生，可以選擇某個課題，以發論文為目的來學習研究。一般來說，論文是工作的產物。有時候一篇基於實驗的論文往往需要你寫代碼或者基於開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關於在哪裡看論文，可以看一下CCF推薦排名，了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的著名頂級會議：

CVPR：與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會，注意會議每年的主頁是變動的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：簡稱NIPS，許多重要的工作發表在這上面，例如關於CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了，可以說是進入這個門了。下面可以依據興趣來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習，下面是點評：

cs229：Ng寫的講義很不錯，其中關於SVM的推導部分很清晰，想學習SVM推薦;Neural Networks for Machine Learning：大牛的視角跟人就是不一樣，看看Hinton對神經網路是怎麼看的，往往會讓你有種原來如此的感悟。其實看這門課程也等同於讀論文，因為幾乎每節課的參考資料里都有論文要你讀;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知識，還有詳細的作業。國內應該有團隊對字幕進行了翻譯，可以找找;PRML：作為一門經典的機器學習書籍，是很有閱讀必要的，會讓你對機器學習擁有一個其他的觀察視角;

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深，但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入，是因為這個領域的專精實在非常困難，需要數年的積累與努力。在進行領域學習前，充分認識自己的特點，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解，培養興趣。在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略，不要只讀只看，實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的，不是為了學開源項目而看代碼，而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文，而是為了做事情而寫論文。

本文來自公眾號：「大技術技術匯」，guanzhu了解大數據行業學習大數據技術和學習路線，還有免費學習資料放送。

如果一個學習資源對你過難，並不代表一定是你的問題，可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以，一定要學習優質資源，而不是不分青紅皂白的學習。最後，牢記以興趣來學習。學習的時間很長，過程也很艱難，而只有興趣才是讓你持之以恆，攻克難關的最佳助力。

Ⅷ 程序員上說的400語音呼叫中心坐席具體能用來干什麼(⊙_⊙)

值班坐席是呼叫中心的組成部分，他們的主要工作是呼入和呼出，配上後台系統呼入電話永不佔線以有限的人數完成無限的任務，避免損失客戶。金融、貿易；旅遊、票務；物流、交通；娛樂、餐飲；培訓、教育；政務辦公；電子商務；電子商城；電視網路購物等基本上所有的行業都可
以用到呼叫中心，但由於自建呼叫中心繁瑣設備昂貴大多是外包。可以看看365快捷客服，系統先進，坐席培訓業也專業

Ⅸ 求一個語音合成軟體免費下載,就是打字變成聲音的軟體

你看看這個。前幾天去同學家玩看到的。這應該就是你最想要的。