Docker-Compose部署ELK(保姆级教程) 部署elk 创建目录 和文件配置docker-compose并启动打开kibana 1.创建docker-elk目录 （此目录任意 推荐使用此 否则需要更改compose配置） sudo mkdir /opt/docker_elk2.创建logstash配置文件 sudo mkdir /opt/doc…

1.安装ELK整体环境 1.1.安装docker环境 Docker 最新版Version 20.10安装_docker最新版本是多少_猿小飞的博客-CSDN博客 1.2.先安装docker compose 安装docker compose_猿小飞的博客-CSDN博客 1.3.使用 Docker Compose 搭建 ELK 环境 1.3.1.编写 docker-compose.yml 脚本启…

目录 什么是ELKELK简介ElasticsearchLogstashKibana docker安装ELK安装es安装 Kibana安装logstash 什么是ELK ELK是一个开源的数据分析平台，由三个开源项目Elasticsearch、Logstash和Kibana组成，因此被称为ELK Stack。ELK Stack主要用于处理和分析大量的…

一、前言 本次部署elk所有的服务都部署在k8s集群中，服务包含filebeat、logstash、elasticsearch、kibana，其中elasticsearch使用集群的方式部署，所有服务都是用7.17.10版本 二、部署 部署elasticsearch集群 部署elasticsearch集群需要先优化…

文章目录 1. 传统日志采集存在哪些优缺点2. Elk采集日志的原理3. 为什么需要将日志存储在ElasticSeach 而不是mysql中呢4. 为什么需要使用elkkafka5. elkkafka原理6. elkkafka 环境的构建7. SpingBoot 整合 kafka Elk 1.传统日志采集存在哪些问题 2.分布式日志采集有哪些方案 3…

HTK以及My_htk数据链接： https://pan.baidu.com/s/1Ajo7d-odrRiAwmCB_CQTzQ 提取码：hqnv 一：文件准备 HTK 和 HTK–samples 下载 HTK 和 HTK–samples 两个压缩文件，保存至 F 盘根目录下。 下载地址：http://htk.eng.…

在进行端点处理之后，就可以得到需要处理的信号。但是要进行语音识别就必须进行一个处理：特征提取。进行特征提取我们这里采用的就是FMCC。 具体的流程是怎么样的呢？ 那就是： 概述: MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频…

一天理解傅里叶变换 https://lowsfish.com/?p367 Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) tutorial http://www.practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/ 这篇英文文章讲的的挺好，还有…

最好先看下下面三篇（其中系统的讲述了离散傅里叶变换，能量密度谱为什么是DFT系数的平方除以总点数，为什么512点的离散傅里叶变换只选前257个分量，离散余弦变换，为什么采样频率要大于真实信号最大频率的两倍，频谱混叠，频谱泄露，为什么要用窗函数等等），做知识储备，如果…

史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据） 1.matlab安装voicebox语音包2.MFCC原理讲解3.MFCC算法设计实现（matlab）3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000*1)】3.2 预加重【x(200000*1)】3.3 分帧{S(301*1103)}3.4 加窗{C(301*1103)}3.5…

一、MFCC概述 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听…

文章目录 提取音频的整体步骤预加重分帧加窗FFT(快速傅里叶变换)声谱图（Spectrogram）梅尔频谱和梅尔倒谱 倒谱（cepstrum）就是一种信号的傅里叶变换经对数运算后再进行傅里叶反变换得到的谱记住一句话，在梅尔频谱上做倒…

MFCC MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）：梅尔频率倒谱系数。 梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。 MFCC提取过程： 首先对语音进行预处理。 预处理又包括对语音进行预加重、分…

一、听觉特性。 人们不能完全搞清楚人耳的内部构造，这就不能利用状态空间的方法来分析人耳的听觉特性。但是，可以把人耳当成黑匣子，声音作为激励，人类的反应作为响应，利用信号与系统的经典分析方法，把声音…

梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱， MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一梅尔刻度（Mel scale）：人耳感知的声音频率和声音…

MFCC 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信…

在语音识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。 MFCC的提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 1.预处理 …

博主简介 博主是一名大二学生，主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇，博主致力于在这里分享关于人工智能，c，Python，爬虫等方面知识的分享。 如果有需要的小伙伴可以关注博主，博主会继续更新的&#xff0c…

从倒谱图出发 MFCC是Mel Frequency Cepstral Coefficient的简称，要理解MFCC特征，就需要先明白这里引入的一个新的概念——Cepstral，这个形容词的名词形式为Cepstrum，即倒谱图（频谱图Spectrum前四个字母倒着拼&#xf…

利用frps代理Tcp或者udp或其它类型的连接 1、什么是frps/frpc frps是代理的服务端、frpc是代理的客户端，使用方数据传输到服务端，服务端再将数据传输到提供方，从而达到相互访问的目的。 2、什么是穿透 穿透就是客户端A和客户端B都没有公网…