程序员转语言

Ⅰ 从图像处理 想转行到音频处理 难吗

没错，两者都是多媒体技术部分的。两者最大的区别在于图像处理是二维的，音频则更多的是一维的。（这么表达似乎不太准确，我的意思是在某一时间上跟坐标x,y都有关系，而声音在某一时间则一般只与幅度有关，与位置无关）。
既然你是学图像处理的，那这方面原理我也不多讲，那我侧重讲一下声音处理方面的。一般来讲，声音与图像都是时变的，从这一方面讲图像处理要难于声音处理。（图像要研究的是时间与空间的关系，不仅要研究一副图像，而且要研究图像间的关系。数据量明显要比声音的要大）
从数据压缩角度看，声音处理最重要的最基础的是线形预测编码（lpc），当然还有许多编码。图像处理的编码最重要的则是变换编码与小波变换编码。不过发展到现在，只能说这些编码是理论上的基础，实际上要得到满意的效果做的其它辅助工作的复杂度都超过了算法本身。
声音的处理技术现在基本完善了，有待发展的则是怎样语音的重现。（即语音合成、语音识别等）声音的处理更大的依赖于所提出的模型，不同的声音模型效果差别非常大。（而图像处理则没有）
学声音处理，除了找适当的教材外，实验很重要。首先要明白原理，然后用matlab实现最基本的算法。这些对于你的工作是必须的，即是基本功部分。至于进一步的学习则要看你工作的方向，毕竟声音处理方向是很多的。（所以当务之急是学习声音的模型、编码原理等内容）
（说实话，图像视频处理无论在数据量以及技术上的要求比声音方面要多的多……只是声音处理的发展有待新理论的提出才能跟好的发展。在现阶段，有图像的基础，声音处理入门比较简单）

要求的知识：信号与系统的知识，高等数学知识，C语言
如果有下面的知识则更好：数据压缩编码，随机过程，滤波器设计，汇编语言

推荐教材：《现代语音处理技术及应用》
作/译者：张雄伟
出版社：机械工业出版社

下面列出声音处理的重点：
1、语音信号处理基础 （语音的波形及特性 ，语音信号的简化数字模型）
2、语音信号的时域分析（语音短时分析技术，即短时平均过零率，短时自相关分析， 语音端点检测与 基音周期估计）
3、语音信号的变换分析（频域分析与同态分析是重点，语音信号的非线性处理）
4、语音信号线性预测分析，这一知识点非常的重要。（LP分析的基本原理，LP正则方程的自相关解法和自协方差解法，线谱对LSP分析）
5、矢量量化
6、语音编码 （混合激励线性预测MELP）
7、语音识别（动态时间规整，隐马尔可夫模型， 说话人识别）
8、语音合成（文-语转换系统）
9、语音增强
10、 语音处理的实时实现，这部分要采用硬件，即用专用的DSP芯片完成编程操作，需要一定的汇编基础。（不过现在基本都可以用C语言）

Ⅱ 做计算机程序员一般要先学哪种计算机语言

你好，程序员又称“代码民工”,工资固然高，不过每天超负荷工作是经常的。
自学的话，
首先得学C，这是大部分高等院校计算机学院开的最早的课，
这一阶段学什么呢 学语法。具体说就是计算机语言的风格，计算机不说人话的，也不会动脑筋的，从1加到100不会快速算法的，会一个个累加起来的
学了C后，下一课程是数据结构与算法，1加到100累加计算机自然会做，那么更简单，更有效率的算法呢 这门课有点难
这两门课都推荐谭浩强的书。

下面便是面向对象的程序设计了，
C++和java的语言风格和C基本差不多，只是多了“面向对象”这个概念，有了前面的基础，会轻松得多。
当然，C++会涉及到MFC（微软基础类库）不过这些都是后话，基础要打牢。

共勉。

Ⅲ 翻译臂环可将手语转化成语音是怎么回事

北京航空航天大学研究生王娜娜，清华大学研究生黄爽，历时两年，为失语者群体研究出一款直接将手语转化成语音的翻译臂环。应用后，可以实现失语者与普通人的流利对话。她们说，团队从没想过赚钱，只想帮失语者朋友解决沟通障碍。

上网一查，数字更让两人咋舌：失语者(包含听障人士、脑中风患者、脑瘫患者和渐冻症患者)在中国的数量达到7000万人，占总人口的5%，这是一个非常庞大的数字。

两个人想起了参加“冯如杯”(冯如杯为北航校内学生学术科技作品竞赛)时的图像识别项目，当时这个项目获得了一等奖，或许可以用这种技术帮助失语者。王娜娜回忆：“我们感觉发现了一个没有人发现的需求，想成为第一个实现它的人，也让我们所学的知识有价值。”

于是，她俩着手研究手语翻译的可行性，开始查论文、做实验、写代码，用冯如杯一等奖奖金5万元作为启动资金行动起来。图像识别被否决了，因为不能随时携带摄像头；手套被否决了，因为太引人注意，最终确定了通过臂环捕捉肌电信号的方法。因为智能手表逐渐普及，失语者带着臂环看上去并不突兀。

产品一次次迭代，为的是要保护失语者的尊严。黄爽记得，她们做过“体验一天失语者”的活动。在便利店，因为结账时需要了解价格，失语者只能通过手机和店员沟通，时间稍长排在后面的人开始不耐烦地催促。“如果别人知道我是失语者可能会体谅，但不知道就会埋怨，越埋怨我越着急。”一些失语者不愿意别人称呼他们为“聋人”，自己会写成“龙人”。

确定研发方向后，关键是不断地输入数据、调试数据以保证手语翻译的准确性。为了检验模型的可靠性，最初只有两个人在录手语的数据，整天戴着臂环不停地做动作，黄爽开玩笑说：“练下去咱俩就要成为麒麟臂啦！”

“当你真正去帮助他们，他们就知道是为他们好，就会非常配合。”王娜娜说，为了保证数据的多样化，并且真正让失语者喜欢，她们后来联系了天津理工大学聋人工学院，合作进行数据采集和智能臂闭环开发，还与北京市朝阳区残联达成合作意向，为“手音”的产品服务化提供咨询、指导。张权也成了团队的顾问。

如今，“手音”涵盖了200个手语动作，为了保证精确度，每一个动作录制了1000人次。在有了自己的手势数据库之后，团队还搭建了一个7层BP神经网络(一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一)对数据速度进行训练，目前识别准确度已经达到95%。

直到去年8月，团队里只有王娜娜和黄爽两个人，后来其他人逐渐加入。他们没有办公室，开会都是“打游击战”，咖啡厅、餐厅、教室都被征用过，做研发都是在自己的实验室里，但王娜娜说：“我们一天都没有想过放弃。”后来，团队内有人因出国而退出，王娜娜在北航保研继续深造，黄爽保研至清华大学。两个女学霸没有因升学而放弃团队，继续坚定地吸引人才研发产品。

由女生主导的技术型创业团队很少见，两个人也经历了磨合。最初，黄爽遇到意见不同时会等着双方都冷静下来回宿舍再沟通。王娜娜告诉她，团队沟通对事不对人，要彼此敞开心扉，现在两个人可以为一件事辩论个“你死我活”，也能在达成一致意见后手挽手去吃吃喝喝。团队里还有其他技术人员，大家一起熬夜写代码的时候，两个女生也会偶尔化身为“程序员鼓励师”，一起为团队加油打气。

这两个分别出生于1994年、1995年的女生笑着说：“或许因为我们现在还没有走向社会，没有买房的苦恼和社会的压力，只是觉得我们所拥有的技术能够对社会有价值，能够真正帮助一些人，我们又有时间，那就做吧！”

她们关于未来有很多设想，“手音”可以实现面对面小聊和长时间对话的功能，未来还可以推出手语教学、手语字母和智能臂环闭环，解决手语教师缺乏等各种问题。此外，这种人工智能技术成熟后还可以应用在其他方面，例如可以教学钢琴的孩子更加准确地弹琴。

Ⅳ 零基础学编程应该选哪个语音

java c语言等都是可以的，当然也可以到俺学校看看

Ⅳ 计算机老师说未来不需要程序员，都是机器自动生成代码，可能吗

个人认为，计算机老师说未来不需要程序员，都是机器自动生成代码的情况是不可能的。

我认为程序员永远不会被取代。首先，人工智能也是由程序员创造的。人工智能本质上是一个程序，它不会自我进化。人工智能的进化也是大牛不断科研的结晶。如果人工智能能够实现自我进化和升级，有一天会失去控制，那么只有程序员才能拯救人类。任何一头大公牛都不是天生的大母牛。普通程序员总是日夜敲打代码，学习如何成长为一头大母牛。因此，程序员是不可替代的。在不久的将来，对初级程序员的恶意会越来越严重，就业环境也会越来越困难。如果他们不成为技术牛，就会被社会淘汰。

算法基本上是由顶尖的科学家和程序员完成的。普通程序员就是应用程序。你的回答表明你绝对不是一个程序员。事实上，即使你做了一个流程图，你仍然不能不写代码。事实上，现在的程序员通过将流块或功能块与某些逻辑相结合来编写大量代码。许多算法只是被使用。要写出更深层次的算法，需要太多的知识，数学、计算机原理、相关专业等都需要精通。

所见即所得只适用于一些场景，其中大部分是GUI预先设计好的组件，拖放加上基本的业务关联，主要目的是代码重用，有点不愿意代替手工。理论上，只有可穷尽的场景才能被机器处理，而且范围显然是有限的。

未来就是未来，现在就是现在。任何过度，都是因为未来智力的发展而在年轻时放弃学习，那就是放弃未来。人应该活在当下。就像石油总有一天会用完一样。这种趋势并不取决于人类。知道买哪辆车或买哪辆车的可能性是很好的。机器编程总是根据设定的场景来完成的！但商业需求总是在变化！有辅助编程的程序员会越来越少，但不会没有这个专业！就像有个机器人！那就没人工作了！这真是个毫无根据的话题！有东西可以提高生产力！它必须取代低端生产力！但总的来说！社会还在前进！

当过程足够复杂时，您就在构建它时编写代码。你在程序员代码中调用的每一个API，你都可以理解它是由计算机自动完成的，但仍然需要很多程序员来组装它们。在20年里，也许在很长一段时间里，人类还没有完全理解人类思维的本质，机器无法代替劳动。

Ⅵ 什么是程序员

程序员(英文Programmer)是从事程序开发、程序维护的基层工作人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚。

岗位职责

程序员小型软件项目兼任系统分析工作，完成分配项目的实施和技术支持工作。

2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通，保持良好的客户关系。

3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。

4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。

5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况，并根据实际情况提出改进建议。

6、参与软件开发和维护过程中重大技术问题的解决，参与软件首次安装调试、数据割接、用户培训和项目推广。

7、负责相关技术文档的拟订。

8、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究

希望能帮助您还请及时采纳谢谢。

Ⅶ 普通程序员如何向人工智能方向转型

当下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。

这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。

如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。

无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。

下面是关于每个阶段的具体介绍：

0.领域了解

在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出兴趣，兴趣是最好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起。

1.知识准备

如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的准备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。

数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;

英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;

FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说网络查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比网络搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;

2.机器学习

机器学习的第一门课程首推Andrew Ng的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：

时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清晰，这点真是强力推荐;字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!

3.实践做项目

学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。如果有时间，自己动手做一个简单的实践项目是最好的。

这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;

4.深度学习

深度学习：深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：

推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是Andrew Ng写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deep learning (paper)：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neural networks and deep learning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，Recurrent Neural Networks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度学习创始人教的课，最大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，Deep Learning (book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的。很多内容都讲了，但是感觉也没讲出什么内容来，只是告诉你来自那篇论文，这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐，cs231n：李菲菲的课程，很有名，专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题，就是没有字幕，虽然有youtube的自动翻译字幕，但有还不如没有。

5.继续机器学习

深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源：

推荐，机器学习(周志华)：如果是在以前，机器学习方面的经典教材首推PRML，但现在周老师的书出来以后，就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点，那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言：“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了，而不是把容易的东西讲难，想把一个东西讲难实在太简单”;

不推荐，Pattern Recognition And Machine Learning：当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法，这也是它的一大特色。但对于初学者来说，这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译，当前阶段硬啃很容易放弃;

6.开源项目

当知识储备较为充足时，学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走，学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的，单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github 里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多，例如torch，theano等等，这里列举其中的两个：

推荐，DeepLearnToolbox：较早的一个深度学习库，用matlab语言撰写，较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;

推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;

7.会议论文

较好的课程都会推荐你一些论文。一些着名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。

当你看完足够的论文以后，在这个阶段，如果是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。

两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。

下面介绍两个图像与机器学习领域的着名顶级会议：

CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注意会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;

8.自由学习

到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：

cs229：Ng写的讲义很不错，其中关于SVM的推导部分很清晰，想学习SVM推荐;Neural Networks for Machine Learning：大牛的视角跟人就是不一样，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，可以找找;PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;

五.总结

本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。

首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。

本文来自公众号：“大技术技术汇”，guanzhu了解大数据行业学习大数据技术和学习路线，还有免费学习资料放送。

如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。

Ⅷ 程序员上说的400语音呼叫中心坐席具体能用来干什么(⊙_⊙)

值班坐席是呼叫中心的组成部分，他们的主要工作是呼入和呼出，配上后台系统呼入电话永不占线以有限的人数完成无限的任务，避免损失客户。金融、贸易；旅游、票务；物流、交通；娱乐、餐饮；培训、教育；政务办公；电子商务；电子商城；电视网络购物等基本上所有的行业都可
以用到呼叫中心，但由于自建呼叫中心繁琐设备昂贵大多是外包。可以看看365快捷客服，系统先进，坐席培训业也专业

Ⅸ 求一个语音合成软件免费下载,就是打字变成声音的软件

你看看这个。前几天去同学家玩看到的。这应该就是你最想要的。