Материал, посвящённый переменным окружения в Node.js, перевод которого мы сегодня публикуем, написал Берк Холланд, веб-разработчик, в сферу интересов которого входят JavaScript, Node.js и VS Code. Кроме того, стоит отметить, что у него сложились непростые отношения с Java. Вот его история.

Переменные окружения — одна из фундаментальных конструкций среды Node.js, но почему-то я никогда не стремился научиться правильно ими пользоваться. Возможно, случилось так из-за их названия — «Environment Variables». Это название вызывало у меня нечто вроде посттравматического синдрома, неприятные воспоминания о том, как я пытался добавить путь к домашней директории Java в Windows. Я тогда толком не мог понять, надо ли добавлять этот путь в переменную PATH, в переменную JAVA_HOME, или и туда и туда. Было неясно и то, нужно ли, чтобы в конце этого пути стояла точка с запятой. Собственно говоря, тогда у меня возникал и вопрос о том, почему я использую Java. Как бы там ни было, я наконец нашёл в себе силы и приступил к знакомству с переменными окружения Node.



Если вы пишете для платформы Node.js, и, так же, как и я, неважно — по каким причинам, до сих пор не особенно хорошо знакомы с переменными окружения — предлагаю это исправить.

Не важно, какой подход применяется при написании тестов: TDD, BDD, или какой-то другой. Юнит- тесты это первичный защитный барьер, который помогает избежать багов. А хорошо описанные кейсы помогут коллегам понять, что происходит в проекте и не наломать дров в коде.

Из выступления Max Little (основателя PVI) на конференции TED в 2012 году.

Здравствуй, Хабрахабр. Данный цикл статей будет посвящен рассмотрению возможности и построению Open Source универсального анализатора нарушений речи.

В данной статье будет рассказано о проекте Parkinson Voice Initiative, посвященному ранней диагностике Болезни Паркинсона по голосу (успешность распознавания составляет 98,6± 2.1% за 30 секунд по телефонному разговору).
Будет произведено сравнение точности используемых в нем алгоритмов выбора особенностей (ВО) – Feature Selection Algorithm – LASSO, mRMR, RELIEF, LLBFS.

Битва между Random Forest (RF) и Supported Vector Machine (SVM) за звание лучшего анализатора в данного рода приложениях.

Начало

Читая статьи по синтезу и распознаванию речи, нашел упоминание о том, что при болезни изменяется голос. Проверив очевидность факта, что я не первый догадался использовать распознавание речи для диагностики болезней (первые клиницисты определили некоторые features — особенности еще в 40-х годах прошлого века, записывая на магнитофонную ленту, а потом вручную анализируя), пошел по ссылкам Гугла. Одна из первых указывала на проект PVI.

Давным-давно посетила меня идея создать синтезатор речи с «голосом робота», как, например, в песне Die Roboter группы Kraftwerk. Поиски информации по «голосу робота» привели к историческому факту, что подобное звучание синтетической речи характерно для вокодеров, которые используются для сжатия речи (2400 — 9600 бит/c). Голос человека, синтезированный вокодером, отдает металлическим звучанием и становится похожим на тот самый «голос робота». Музыкантам понравился данный эффект искажения речи, и они стали активно его использовать в своем творчестве.

Когда вы звоните в колл-центр, вас внимательно слушает, а иногда и отвечает, не только оператор и товарищ майор, но и робот-аналитик. Этот хитрый робот умеет распознавать нужные ключевые слова в вашей речи, но и производить полнотекстовое распознавание речи, и на основании этого всего, делать далеко идущие выводы.



Анализировать записи можно как «на лету» (что делается редко), так и постфактум, например, разыскивая конкретные звонки для анализа живым человеком. Я работал с несколькими программно-аппаратными решениями для этого, и сейчас поделюсь опытом.


Автоматическое распознавание уже начинает справляться с русским языком, за исключением некоторых особо сложных случаев

Сразу отмечу — да, эти решения могут сочетаться с определением конкретного человека по «голосовому отпечатку пальца», но это немного другая история и подробно останавливаться на этом здесь я не буду.

В системах распознавания речи, содержащих слова, распознавание требует сравнения между входным словом и различными словами в словаре. Эффективное решение проблемы лежит в динамических алгоритмах сравнения, целью которого является введение временных масштабов двух слов в оптимальное соответствие. Алгоритмы такого типа являются динамическими алгоритмами трансформации временной шкалы. В данной статье представлено два варианта реализации алгоритма предназначенные для распознавания отдельных слов.

Так или иначе наиболее важным ресурсом в сетях передачи данных является пропускная способность каналов связи. Помимо увеличения максимальной пропускной способности каналов связи и их числа очевидно, что имеет смысл оптимизировать использование уже имеющихся. Например, применяя алгоритмы сжатия. Для каждого случая наиболее оптимальный алгоритм (с точки зрения вычислительной сложности, коэффициента сжатия и т.п.) может быть своим.
Особенностью сжатия звука является субъективность её восприятия человеком. Это одновременно даёт возможность исключать незначительную информацию из сигнала, но и усложняет алгоритм сжатия.
Для того, чтобы достичь наибольшего коэффициента сжатия при минимальных потерях субъективного качества необходимо знать законы его восприятия. Этим занимается Психоакустика.
При использовании психоакустических свойств для сжатия традиционные способы оценки качества уже не подходят. Так, например, соотношение сигнал/шум становится практически бесполезным, т.к. сжатие происходит без учёта тех частей, которые человек не воспринимает. Таким образом, оценка качества так же должна учитывать свойства слухового аппарата человека.

Под катом будут рассмотрены некоторые свойства речевых сигналов и особенностей их восприятия человеком, объективные и субъективные способы оценки качества этих сигналов.

P.S. В данной статье использована моя дипломная работа, защищённая в 2011 году в Московском Авиационном Институте на факультете Радиоэлектроники Летательных Аппаратов каф. 402. Ранее работа нигде не публиковалась.

Содержание:

1. Поиск и анализ цветового пространства оптимального для построения выделяющихся объектов на заданном классе изображений
2. Определение доминирующих признаков классификации и разработка математической модели изображений мимики"
3. Синтез оптимального алгоритма распознавания мимики
4. Реализация и апробация алгоритма распознавания мимики
5. Создание тестовой базы данных изображений губ пользователей в различных состояниях для увеличения точности работы системы
6. Поиск оптимальной аудио-системы распознавания речи на базе открытого исходного кода
7. Поиск оптимальной системы аудио распознавания речи с закрытым исходным кодом, но имеющими открытые API, для возможности интеграции
8. Эксперимент интеграции видео расширения в систему аудио-распознавания речи с протоколом испытаний

Вместо введения

Решил опустить статью про то, как происходит составление базы данных по губам, которую начал в предыдущей исследовательской работе. Замечу, что выбор базы данных для сбора информации и ее администрирование осуществляется индивидуально в зависимости от целей и задач, которые стоят перед Вами, а также имеющихся возможностей и Ваших личных навыков. Давайте теперь перейдем к непосредственной апробации разработанного алгоритма на примере текущих систем распознавания речи на базе открытого исходного кода. Сначала проведем анализ речевых движков, которые имеют свободную лицензию.

Цели:

Определить наиболее оптимальную аудио-систему распознавания речи (речевой движок) на базе открытого исходного кода (Open Source), которую можно интегрировать в разрабатываемую систему видео-определения движения губ пользователя.

Задачи:

Определить аудио-системы распознавания речи, которые попадают под понятие общественного достояния. Рассмотреть наиболее известные варианта речевых систем преобразования голоса в текст, для перспектив интеграции видео-модуля в наиболее оптимальную голосовую библиотеку. Сделать выводы целесообразности использования аудио-систем распознавания речи на базе открытого исходного кода под наши цели и задачи.

Введение

Согласно лингвистическим особенностям человеческой речи, дополнительные артикуляционные данные позволяют более точно выявить речь диктора и автоматически разбить звуковую волну на отдельные фрагменты. Также, при общем анализе аудиовизуального голосового сигнала во временной динамике имеется перспектива фиксирования открытых и закрытых слогов, звонких, шипящих, ударных, безударных гласных/согласных и другие речевые единицы. Именно поэтому в задаче высококачественного распознавания речи крайне важно создание библиотеки данных, которые бы могла бы учитывать эти показатели совместно. Данное направление может быть реализовано в том случае, если имеется открытый доступ к языковым единицам. Именно поэтому для решения нашей задачи (реализация видеорасширения для увеличения точности программ распознавания речи) крайне важно рассмотреть аудио-системы распознавания речи с открытым исходным кодом.

Типы лицензий

Большинство современных продуктов имеют два самых распространенных типа лицензий:
• Проприетарный (собственнический) тип, когда продукт является частной собственностью авторов и правообладателей и не удовлетворяющий критериям свободного ПО (наличия открытого программного кода недостаточно). Правообладатель проприетарного ПО сохраняет за собой монополию на его использование, копирование и модификацию, полностью или в существенных моментах. Обычно полуприетарным называют любое несвободное ПО, включая полусвободное.
• Свободные лицензии (open-source software) — программное обеспечение с открытым исходным кодом. Исходный код таких программ доступен для просмотра, изучения и изменения, что позволяет пользователю принять участие в доработке самой открытой программы, использовать код для создания новых программ и исправления в них ошибок — через заимствование исходного кода, если это позволяет совместимость лицензий, или через изучение использованных алгоритмов, структур данных, технологий, методик и интерфейсов (поскольку исходный код может существенно дополнять документацию, а при отсутствии таковой сам служит документацией).

Среди рассматриваемых систем распознавания речи с открытым исходным кодом нам встретились 2 вида сублицензий BSD и GPL. Рассмотрим их более подробно

Если вы обслуживаете пару-тройку сайтов, то обновление плагинов не вызывает каких-то сложностей. Сложности появляются, если вы обслуживаете несколько десятков, а то и сотен сайтов.

CleanTalk Антиспам требует частых обновлений (нам приходится выпускать новую версию раз в 1-2 недели), на это есть много причин.

WordPress, как конструктор, имеет огромное множество плагинов, тем, виджетов и т.д. которые не всегда они разработаны с учетом WordPress Codex, имеют разную архитектуру и обработку событий. Поэтому могут возникать ошибки интеграции CleanTalk с разными компонентами, особенно редкими.

Занимаясь развитием Anti-Spam сервиса, мы достаточно часто сталкиваемся и с другими вопросами касающимися безопасности веб сайтов. Самыми распространенными были вопросы насчет брутфорс атак. Кроме проблем с подбором паролей к аккаунту администратора, зачастую брутфорс атаки вызывают высокую нагрузку на сервер, и пользователи получают уведомление от хостинга о превышении допустимых значений нагрузки на процессор.

Мы подумали, если к нам поступают такие запросы, то почему бы нам их не решить? Так как задачи относятся к функциям безопасности, то решение о запуске отдельного сервиса security было очевидно.

Вы представили новый сайт — и все в восторге. Ваш дизайн свеж, код безупречен, вы полностью готовы к запуску. Но тут кто-то интересуется: «А на японском работает?»

Вас бросает в холодный пот: вы понятия не имеете. Сайт работает на английском, а остальными языками вы планировали заняться попозже. Теперь вам придется переписывать весь движок для поддержки других языков. Дата запуска откладывается, и вы проводите следующие два месяца за исправлением ошибок, только чтобы убедиться, что вы пропустили добрую половину из них.

Локализация делает ваш движок готовым к работе на любом языке — и будет гораздо проще, если вы займетесь ею с самого начала. Компания-локализатор Alconost перевела для вас дюжину простых правил, благодаря которым можно спокойно запускаться в любой точке мира.