paddleasr使用data_thchs30训练出来的mean_istd.json数据都是0

在使用paddleasr时，如果使用data_thchs30训练出来的mean_istd.json数据，有时会发现mean和istd值都为0，这通常是由于数据预处理过程中出现了错误造成的。

在进行数据预处理时，通常需要计算训练数据的均值和标准差，用于对数据进行标准化处理。如果使用的样本数据量太少，或者数据样本分布不均匀，就会导致计算出的均值和标准差出现偏差，从而影响整个训练和预测过程。

要解决这个问题，可以尝试增加训练数据的数量，或者使用更大的数据集进行训练。在实际使用中，也可以尝试使用其他数据集进行训练，来避免这个问题的发生。

此外，还需要注意对不同类型的数据进行不同的预处理，例如对于音频数据，需要对其进行信号处理、滤波等操作。如果预处理过程出现问题，也容易导致mean和istd的计算结果不准确。

因此，在使用paddleasr进行语音识别时，需要认真对待数据预处理的过程，保证数据的质量和准确性，从而得到更好的训练和预测结果。

相关问题

ISTD dataset数据集

ISTD（Intrinsic Shadows Dataset）数据集是一个用于阴影去除的计算机视觉任务的数据集。该数据集由香港科技大学（Hong Kong University of Science and Technology）的研究人员提供。

ISTD数据集包含了从室内场景中采集的真实图像对。每个图像对包含两张图像：一张是有阴影的原始图像，另一张是去除了阴影的参考图像。这些图像对被广泛应用于研究阴影去除算法的训练和评估。

ISTD数据集的目标是提供一个具有挑战性的环境，以促进对阴影去除算法的研究和发展。该数据集中的图像涵盖了不同的场景、光照条件和阴影形状，使得算法能够在各种复杂情况下进行测试和改进。

ISTD数据集可以通过香港科技大学的网站进行下载和使用，以支持相关研究和应用。

代码报错：错误使用 horzcat 要串联的数组的维度不一致。 I=imread('AA.jpg'); %原图 J=histeq(I); figure; subplot(121),imshow(I); title('原图') %显示原图 subplot(122),imshow(J); title('直方图增强后图像') %显示增强后图像 [m,n]=size(I) mm=round(m/2); nn=round(n/2); I=double(I); J=double(J); Iavg=mean2(I); %一阶矩 Javg=mean2(J); %直方图增强后图像一阶矩 Istd=std(std(I)); %二阶矩 Jstd=std(std(J)); %直方图增强后图像二阶矩 colorsum1=0; for i=1:m for j=1:n colorsum1=colorsum1+(I(i,j)-Iavg)^3; end end Iske=(colorsum1/(m*n))^(1/3); % 三阶矩 colorsum2=0; for i=1:m for j=1:n colorsum2=colorsum2+(J(i,j)-Iavg)^3; end end Jske=(colorsum2/(m*n))^(1/3); %直方图增强后图像三阶矩 [Iavg,Istd,Iske;Javg,Jstd,Jske]

在第33行中，应该将 `(J(i,j)-Iavg)` 更改为 `(J(i,j)-Javg)`。因为第33行中计算的是直方图增强后图像的三阶矩，而不是原始图像的三阶矩。修改后的代码如下：

I=imread('AA.jpg');
J=histeq(I);
figure; 
subplot(121),imshow(I); title('原图');
subplot(122),imshow(J); title('直方图增强后图像');

[m,n]=size(I);
mm=round(m/2);
nn=round(n/2);
I=double(I);
J=double(J);

Iavg=mean2(I); 				%一阶矩
Javg=mean2(J); 				%直方图增强后图像一阶矩
Istd=std(std(I));  			%二阶矩
Jstd=std(std(J));   			%直方图增强后图像二阶矩

colorsum1=0;
for i=1:m
    for j=1:n
        colorsum1=colorsum1+(I(i,j)-Iavg)^3;
    end
end
Iske=(colorsum1/(m*n))^(1/3);   % 三阶矩

colorsum2=0;
for i=1:m
    for j=1:n
        colorsum2=colorsum2+(J(i,j)-Javg)^3;
    end
end
Jske=(colorsum2/(m*n))^(1/3);   %直方图增强后图像三阶矩

[Iavg,Istd,Iske;Javg,Jstd,Jske]