2.NormAdp 此區塊在做syllable duration, pause duration.. 等參數對prior適應後正規化 輸入輸出 input:'plm.al','NormPriors.f40.mat'output:'NormFactors.f40.mat' 執行代碼: 在normadp資料夾開terminal後輸入: python3 NormAdp.py

題目:https://leetcode.com/problems/linked-list-in-binary-tree/ # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, val=0, next=None): # self.val = val # self.next = next # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None):

這題是premium才能看的題，不過google可以找到，一樣複製過來，希望之後找的可以是非premium都能使用的題目 Remove Vowels from a String Given a string S, remove the vowels 'a', 'e', 'i', 'o', and 'u' from it, and return the new string. Example 1: Input: "leetcodeisacommunityforcoders" Output: "ltcdscmmntyfrcdrs" Example 2: Input: "aeiou" Output: ""

在training階段學習到p(z), 也就是prior 後於使用model時，從p(x) mapping 到p(z), 再由prior mapping 出x'。 下述三個機率先置知識，放在另一個hackmd內： Maximum Likelihood Estimation(MLE) Maximum a Posterior(MAP) Marginal Likelihood https://hackmd.io/5gu5SPJzR1qJvOVZ_mMSHg VAE main

Maximum Likelihood Estimation(MLE) 先上例子，現存在5個內有無窮多桃子及檸檬的袋子，其內桃子及檸檬分布為: 桃子 檸檬 100% 0% 75%

題目:輸入一list nums, 及一target, 目標先對nums排列，再找出在nums中target的索引, 以list輸出 Example 1: Input: nums = [1,2,5,2,3], target = 2 Output: [1,2] Explanation: After sorting, nums is [1,2,2,3,5]. The indices where nums[i] == 2 are 1 and 2. Example 2:

修正型 PLM 演算法可視為一個韻律標記過程，並同時更新模型參數。在給定語料庫之韻 律聲學特徵參數集合 A、相對應的語言參數集合 L 及語速 SR 之下，找出一組最佳韻律標記集 合 T，整個過程可以看成一參數最徍化問題 $T^∗=arg \underset{T}{max} P(T|A,L,SR)=arg \underset{T}{max} P(T,A|L,SR)$ (因為事件T在T和A的聯集內，所以可以等號過去右邊，而這樣做可以方便在後續操作分解這個大模型) T={B,PS}，包含此PLM演算法的輸出break停頓標記和prosodic state韻律狀態標記 A為韻律參數，包括從前次報告中NormAdp及FeaNorm步驟得出的各項對語速正規化後參數，所以可假設A和語速SR為獨立關係。 L為語言參數集合 由條件機率，$P(A|B)=P(A,B)/P(B)$