<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><channel><title>HongRZ · 记录</title><description>研究中的尝试、困惑与下一步。</description><link>https://hongrz.me/</link><language>zh-CN</language><atom:link href="https://hongrz.me/journal/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>一切安好</title><link>https://hongrz.me/journal/260906-yi-qie-an-hao/</link><guid isPermaLink="true">https://hongrz.me/journal/260906-yi-qie-an-hao/</guid><description>正在下载AudioSet数据集，一个多TB，担心后期读取音频文件会不会大量损耗移动机械硬盘...电脑内部D盘肯定是不够的</description><pubDate>Sat, 05 Sep 2026 16:00:00 GMT</pubDate><content:encoded>&lt;p&gt;正在下载AudioSet数据集，一个多TB，担心后期读取音频文件会不会大量损耗移动机械硬盘…电脑内部D盘肯定是不够的。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;下完之后大致可以做特征工程，不必过早引入模型，以及复杂的智能理论。声音的特性在于，声音本身是没有含义的，是人脑赋予了声音以含义。建立声音到语义的映射，不是一个字典那么简单，也无法像传统多头注意力一样去预测声音的token——再次强调，声音本身没有语义的先验要素，因此声音的特征比任何拟合的模型都重要。&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;a href=&quot;https://hongrz.me/journal/260906-yi-qie-an-hao/&quot;&gt;在 HongRZ 阅读原文 →&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</content:encoded><dc:creator>HongRZ</dc:creator><category>记录</category><category>音频智能</category></item></channel></rss>