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D* Lite算法是一种增量启发式搜素算法，由Sven Koeing和Maxim Likhachev于2004年提出，是基于LPA* 和Dynamic SWSF-FP的一种算法。D* Lite算法可以适用于地图未知、环境随时会发生变化的情况，在遇到新增加的障碍物时，可以利用先前搜索所获得的信息，而不需要完全重新规划路径。

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语音是自然的、有人性的。这也是为什么我们希望为机器建立可用的语音技术。但要创造一个语音系统，开发者需要大量的语音数据。

大部分由大公司持有的数据，并未开放给公众使用。我们认为这会扼杀创新，因而推出了Common Voice项目，让语音识别技术的大门对每个人开放而无障碍。

现在，您可以贡献出您的声音，帮助我们建立一个开源的语音数据库，任何人都可以使用它来为设备和网络制作创新的应用程序。 只要朗读一段文字，即可帮助机器了解人们如何说话。您也可以复查其他贡献者的工作以提高质量。就这么简单!

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其实不是特别推荐在Windows下使用kaldi，因为在egs下所有的脚本都无法运行，我也是弄了很久才在Windows下配置好kaldi，都一度差点弃坑。就连官方也说There is no commitment to support Windows. The Windows port of Kaldi is targeted at experienced developers who want to program their own apps using the kaldi libraries and are able to do the troubleshooting on their own.就让我来把坑填平那么一点点吧🧐

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之前一直没有记录修改&优化博客的过程，其实这是一个不太好的习惯，现在都忘了自己修改过哪些地方了(虽然vscode可以标出来)，哪些修改对应了网站哪些变化。所以还是要记录一下修改的记录，为方便日后对博客持续优化。

things to do

  • 修改站点下博客文章存放目录
  • 侧边栏toc自动展开
  • 评论系统更换为valine
  • 站点自动备份系统
  • 文章分类、归档页面优化
  • 代码块优化
  • next版本升级
  • SEO优化
  • leetcode文章归档
  • 不再使用notshow来隐藏文章
  • 设置git代理和取消
  • menu中自定义中文页面
  • hexo g之后不能正常生成内容
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随着深度学习的迅猛发展，神经网络在越来越多的方向得到了广泛的应用，声纹识别也不例外。有越来越多的使用神经网络的方法来进行声纹识别的文章，并且都取得了不错的效果。最近也看了挺多文章的，总的来说，大致可以分为两个方向：feature learning,大概就是训练一个神经网络当作特征提取器，然后使用提取出来代表说话人的特征再做分类；End to end就是指直接输入两段语音，然后通过神经网络来判断这两段语音是否来自同一个人。

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前段时间一直到在使用kaldi来做声纹识别，算是可以把整个ivector的例程可以跑下来，也可以根据例程来改写脚本，使用自己的数据来训练和测试。接下来可能要去做其他的项目了，所以要趁着还记得的时候赶紧写个总结，也算是对之前的工作也算是归纳一下。

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