pipeline(管道)是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象,将所有大模型分为音频(Audio)、(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks)。共计覆盖32万个模型 今天介绍Audio音频的第一篇,音频分类(audio-classification),在huggingface库内共有2500个音频分类模型。 二、音频分类(audio-cl...
音频分类的目标是预测音频输入的类标签。 该模型可以预测覆盖整个输入序列的单个类标签,也可以预测每个音频帧的标签(通常是输入音频的每 20 毫秒),在这种情况下,模型的输出是类别标签概率的序列。 前者的一个例子是检测哪只鸟在发出特定的声音; 后者的一个例子是说话者分类,其中模型预测在任何给定时刻哪个说话者正在...
mode=train_mode# 添加训练模式标志def__len__(self):returnlen(self.audio_paths)def__getitem__(self,idx):# 加载音频文件waveform,sample_rate=torchaudio.load(self.audio_paths[idx])# 将音频转换为梅尔频谱图transform=torchaudio.transforms.MelSpectrogram(sample_rate=sample_rate,n_fft=2048,hop_length=...
9、凌阳语音压缩算法有SACM_A2000、SACM_S480和SACM_S240三种格式。其中,SACM_A2000音频压缩算法的压缩比较小(8:1),编码速率课选择16kbit/s、20bit/s 、24bit/s三种之一,具有高质量、高编码速率的特点,适用于高保真的音乐和语音;SACM_S480语音压缩算法的压缩比较大(80:3),编码速率可选择1.8kbit/s、 7.2kbit...
在这项工作中,我们提出了 一种新颖的轻量级网络,称为轻量高效音频分类网 络(LEAN),用于设备上的音频分类。 LEAN 由基于波形的时间特征提取器(称为波编码器)和 基于 logmel 的预训练 YAMNet(作为特征提取 器)和基于交叉注意的时间特征重新对齐方案组成。我们在这项研究中的贡献可以总结如下: ...
今天我想和你们分享一些关于音频设计的有趣内容,特别是关于音轨分类的。希望你们能认真看完,毕竟这可是干货满满啊! 🎵 音乐 (Music) 首先,音乐当然是不可或缺的啦!音乐要和影片的氛围、情绪相匹配。比如,如果你在做一个科幻片,背景音乐可能会偏向电子乐;如果是爱情片,那就得用浪漫的音乐。 🌍 环境音、氛围...
在PR里可以给音频分类，比如对话，背景音乐，氛围之类的，具体操作看下面的教程 工具/原料 电脑：win10 PR：cc2019 方法/步骤 1 打开PR软件，导入音频素材 2 在软件菜单栏找到“窗口”3 在窗口菜单栏，点击基本声音 4 然后选择音频轨道上的素材 5 点击基本声音面板里的类别即可 注意事项 这样分类之后就可以智能化...
要实现音频分类,需要经历一系列关键步骤:1、为音频数据归类,选择代表性用户;2、设定目标,提高准确性和效率;3、选择适当的音频分类形式;4、合理安排问题的顺序;5、深入研究用户行为与想法。在音频分类的起步阶段,选择代表性用户至关重要。不同用户群体可能对音频有不同的需求,因此在设计分类系统时需要充分考虑这些...
音频分割是在音频分类的基础上从音频流中提取出不同的音频类别,也就是说在时间轴上对音频流按类别进行划分。分类是分割的前提和基础。对音频流的准确分割是最终的目的。 于是我找了一下比较典型的分类算法 比较典型的音频分类算法包括最小距离方法、支持向量机、神经网络、决策树方法和隐马尔可夫模型方法等。 1.最...