Simple Audio Recognition(简单的音频识别) 本教程将向您展示如何构建识别十个不同文字的基本语音识别网络。知道真正的语音和音频识别系统要复杂得多是很重要的,但像MNIST这样的图像,它应该让你对所涉及的技术有一个基本的了解。一旦你完成了本教程,你将有一个模型试图将一秒音频片段分类为无声,未知单词,“yes”,“...
- Simple audio recognition: Recognizing keywords https://www.tensorflow.org/tutorials/audio/simple_audio - Rainforest-Audio classification Tensorflow starter https://www.kaggle.com/dimitreoliveira/rainforest-audio-classification-tensorflow-starter - Rainforest-Audio classification TF Improved https://www.ka...
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5 最近在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展,能很直观地理解为什么CNN在图像上表现得很好,因为像素的局部相关,以及因为它具有顺序性,像RNN或转化器这样的顺序模型在语言上也表现得非常好。但...
[1] Park et al., Specaugment: A simple data augmentation method for automatic speech recognition, 2019, Proc. Interspeech 2019 https://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html 编辑:王菁
在上面的声纹对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现声纹识别。同样是使用上面声纹对比的infer()预测函数,通过这两个同样获取语音的特征数据。 不同的是笔者增加了load_audio_db()和register(),以及recognition(),第一个函数是加载声纹库中的语音数据,这些音频就是相当于已经注册的用户,他们注册的语音数据...
[tf.data] Store the processing time in an atomic in SimpleStepStatsCollector. #88712 merged Mar 6, 2025 [XLA:Python] Fix use-after-free in pjit. #88657 merged Mar 6, 2025 [XLA:GPU] Propagate element_size_in_bits when building a transpose in gather_scatter_utils.cc. #88734 merged...
在这篇文章中,将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 第一种方式直接修改数据; 第二种方式是在网络的前向传播期间这样做的。除此以外我们还会介绍使用torchaudio的内置方法实现与TF相同的功能。 直接音频增强 首先需要生成一个人工音频数据集。 我们不需要加载预先存在的数据集,而是根据需要重复...
在这篇博文中,我们介绍了2个主流深度学习框架的音频增强的方法,所以如果你是TF的爱好者,可以使用我们介绍的两种方法进行测试,如果你是pytorch的爱好者,直接使用官方的torchaudio包就可以了。 引用 [1] Park et al., Specaugment: A simple data augmentation method for automatic speech recognition, 2019, Proc. ...
那么, 什么是命名实体识别呢?命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括:人名、地名、机构名、专有名词等。 BIO 表示法 序列标注任务一般都会采用 BIO 表示方式来定义序列标注的标签集,B 代表句子的开始,I 代表句子中间,O 代表句子结束。通过 B、I...