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PyTorch模板，用于音频项目的基石。

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简介：
音频项目的基础PyTorch模板，能够作为开发起点被广泛采用。 该模板尤其适用于在单个GPU上进行运行，并且能够在多GPU机器上实现并行执行的较小模型。 每一个GPU/实验实例都能够拥有完整源代码的副本，从而方便调试和优化。 提供的特征简单的数据集类包含了从磁盘读取.wav文件的列表，并具备随机裁剪功能，便于快速构建实验环境。 同时，还支持实时梅尔谱图计算功能，以及学习率调度、指数移动平均（EMA）策略和梯度限制等技术。此外，该模板还包含检查点保存和加载机制（用于训练的持续性），以及处理大数据集/更新频率较低的场景下的基本训练循环。

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  • PyTorch_Template_Audio：基本的PyTorch音频项目模板
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  • MITK项目模板：适用于基于MITK的项目
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    MITK项目模板旨在为开发者提供一个基于Medical Imaging Interaction Toolkit（MITK）的快捷高效的开发起点，特别适合于医学图像处理与分析应用项目的搭建。 MITK项目模板提供了一个完整的基于CMake的设置来启动开发工作。该项目包括特征示例模块、交互器命令行应用程序以及用于图像过滤器的GUI插件。此外，还支持Microsoft的准则支持库（GSL）。 要开始使用MITK项目模板，请按照以下步骤操作： 1. 克隆并检出最新的发行版标签或至少稳定的分支。 2. 配置MITK超级构建，并将CMake缓存变量`MITK_EXTENSION_DIRS`设置为项目的副本工作区路径。 3. 生成并构建MITK超级构建。 项目模板已集成到MITK的超级构建和常规构建中，使其像一个完整的MITK组件一样运行。开发者可以利用自己的模块、插件、命令行应用程序以及外部项目来扩展MITK的功能，而无需修改原始代码库。
     
  • 基于STM32F103C8T6的工程项目模板
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    本项目提供一个基于STM32F103C8T6微控制器的工程模板，适用于快速启动嵌入式开发。包含标准外设驱动及示例代码，助力开发者高效构建各种应用系统。 STM32F103C8T6的工程模板包含各种驱动程序，并且已经过测试确认可用。
     
  • 基于UmiantdMobile的移动端项目模板
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    本项目提供了一个基于UmiantdMobile框架的移动端开发模板，旨在加速应用开发流程，简化组件配置与页面布局，助力开发者快速构建高质量移动应用。 在移动应用开发领域，快速构建高效且可复用的项目结构至关重要。基于umi antd-mobile的移动端项目模板提供了一种便捷解决方案，整合了JavaScript开发工具链，特别是umi框架与antd-mobile UI库，为开发者提供了预配置起点以帮助他们迅速启动移动端项目。 umi是一个强大的JavaScript应用程序框架，支持React和React Native，并具备路由管理、插件化体系及代码分割等功能。其目的是简化复杂应用架构并通过丰富的插件系统满足各种开发需求。在基于umi antd-mobile的模板中，已预先配置了基本结构与设置，开发者可以直接利用它进行业务开发而无需从零搭建环境。 antd-mobile是蚂蚁金服开源的一个针对移动设备的UI库，遵循Ant Design设计语言并提供了一系列组件和样式适用于React Native及Web项目。在该移动端项目模板中，这些组件可直接用于构建用户界面以保证一致视觉效果与良好用户体验。 此模板的关键文件包括： 1. `package.json` - 列出所有安装npm包以及元数据。 2. `src` - 包含入口文件、页面及模型等子目录的源代码目录。 3. `.umi` - umi生成配置和中间状态，通常无需修改。 4. `.gitignore` - 定义应忽略版本控制的文件与目录。 5. `umi.config.js` - 自定义路由设置插件等umI配置的地方。 6. `public` - 包含静态资源如图标、HTML文件的目录。 实际开发中，可根据需求在src下添加和组织代码。通过umi路由管理，在pages目录创建新页面变得简单；而antd-mobile组件可直接引入到页面使用例如
     
  • 基于GEC210开发板的电子钢琴项目（附代码、图片和音频）
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    本项目基于GEC210开发板设计了一款电子钢琴，提供详细的硬件连接图及软件编程代码，并附带演示音频与效果图片。适合学习与参考。 我完成了一个嵌入式课程设计项目——电子钢琴，该项目包含了完整的代码、BMP格式的图片以及剪切过的音源文件。
     
  • React - 基于Ant Design Mobile的React项目模板
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  • TorchVGGish：Google Research VGGish模型的PyTorch版本，用于音频特征提取
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    TorchVGGish是Google Research开发的VGGish模型的PyTorch版实现，专门用于从音频数据中高效提取高级别特征向量。 VGGish 是一个与 torch 兼容的音频分类模型前端功能端口。权重直接从 tensorflow 模型移植过来，因此使用 torchvggish 创建的嵌入将保持一致。 用法如下： ```python import torch model = torch.hub.load(harritaylor/torchvggish, vggish) model.eval() # 下载一个示例音频文件 url = http://soundbible.com/grab.php?id=1698&type=wav filename = bus_chatter.wav try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename) except: pass # 处理异常情况 ```
     
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