语音识别

最早一批的Comfyui插件作者 A100训练过大语言模型，对语言模型数据处理、训练有一定的了解 训练图像模型，在sd模型civitai上有发布有、comfyui插件作者。与达摩院合作开发开源项目 facechain Agent方面：langchain-chatchat贡献者，熟悉langchain、eliza开源项目贡献者

基于现在比较流行的ECAPA-TDNN神经网络进行改进，提取语音的声学特征并据此进行语种判别，实现了一个更加方便 高效的语种识别系统。 主要工作： 1、理解任务，阅读相关论文以了解语音相关的研究成果和技术，明确研究方法 2、准备合适的数据集，对数据集进行预处理，提取声学特征 3、深入理解 ECAPA-TDNN 模型并设计进行实验 4、分析模型的输出结果，根据模型与问题、数据的匹配性调整参数和训练策略 5、诊断问题、分析错误后积极与导师讨论，合力解决问题

在推理过程中，如果我们希望不增加计算力和空间随着推理长度的增加，可以考虑使用某些特定的算法和数据结构。例如，可以使用动态规划、滑动窗口等技巧来降低算法的时间复杂度和空间复杂度。 以动态规划为例，它是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决原问题的方法，并且保存子问题的解以避免重复计算。这样，在处理长序列的推理任务时，动态规划可以帮助我们避免不必要的重复计算，从而减少计算力和空间的消耗。 再比如，当我们在处理文本数据时，可以使用滑动窗口技术来处理长文本。滑动窗口技术允许我们在不增加额外空间的情况下，对文本序列进行分块处理，从而减少了空间复杂度。 除此之外，还有一些模型压缩和优化技术，如模型剪枝、量化、低秩分解等，可以在不牺牲太多性能的情况下，减少模型的体积和计算量，从而使得模型在推理时更加高效。 总之，通过合理地选择算法和数据结构，以及使用模型压缩和优化技术，我们可以在推理过程中不增加计算力和空间随着推理长度的增加。