speex_resampler_process_interleaved_int 导致崩溃

满衣兄 2014-03-04 11:52:53
spx_uint32_t buf_len =  arg->count; // arg is a struct which contains data buffer
spx_uint32_t bufout_len = ((buf_len * 22050/16000) + 1);
short *bufout = (short *)malloc(bufout_len);
short *inbuf = (short *)arg->buf;
int speex_err = 0;
mspeex_src_state = speex_resampler_init(2,16000,22050,4,&speex_err);
speex_err = speex_resampler_process_interleaved_int(mspeex_src_state,inbuf,&buf_len,bufout,&bufout_len);



升采样率的代码,这样调用就崩溃了。
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内容概要:本文提出并实现了一种基于Transform-KAN混合架构的电力负荷预测模型,旨在通过融合Transformer在长序列建模中的注意力机制优势与Kolmogorov-Arnold Network(KAN)在函数逼近方面的高精度非线性拟合能力,显著提升负荷预测的准确性与鲁棒性。研究系统阐述了模型的整体结构设计、输入特征工程、训练流程及关键超参数配置,并利用真实电力系统历史数据进行多步预测实验,验证了该方法在处理非线性、非平稳负荷序列时的优越性能。重点探讨了新型神经网络结构在时间序列预测任务中的创新应用,为复杂电力系统负荷的精准预估提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础和机器学习知识,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的研发人员,尤其适合工作1-3年希望深入理解前沿预测模型的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中对未来电力负荷的精确预测;②探索Transformer与KAN等新兴神经网络模型在实际工业场景中的融合设计与实现方法;③为学术研究提供可复现的高性能负荷预测基准方案。; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调理论与实践相结合,建议读者在学习过程中仔细研读模型架构细节,动手运行并调试代码,结合实验结果深入理解各模块的作用与优化策略,从而全面掌握该先进预测方法的设计精髓。

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