Публикации по теме 'audio-classification'
Глубокое обучение для классификации звука плача младенцев
(Обратитесь к сотрудничеству над проектами)
В этом посте я расскажу об использовании глубокого обучения, чтобы классифицировать аудио по категориям. В качестве примера я попробую классифицировать звуки плача ребенка. Это было не только забавным упражнением по использованию CNN для классификации звука, но и практической полезностью при создании монитора, чтобы информировать родителей о том, что их ребенок плачет.
Создание набора данных
Первым шагом к созданию классификатора было..
Система обнаружения звука (SDS)
Обнаружение звука или голоса стало популярной и важной задачей в области обработки аудиосигналов. Применение обнаружения звука широко используется в различных областях, таких как автоматическое распознавание речи, обнаружение аудиособытий, распознавание говорящих, классификация музыки и т. д. В этом блоге демонстрируется использование глубоких нейронных сетей для обнаружения звука с использованием широко используемого набора данных UrbanSound8k в область обработки звукового сигнала...
Обнаружение звука в тропических лесах
Содержание-
Постановка задачи Цель/ограничение реального мира Источник данных и обзор Показатели эффективности Существующее решение Подход к первому разрезу Исследовательский анализ данных Предварительная обработка и проектирование функций Моделирование Развертывание Будущая работа Ссылка
Давайте начнем
1. Постановка задачи-
Услышать вид в тропическом лесу гораздо проще, чем увидеть его, и это то, что мы собираемся сделать в этом примере. Мы будем строить модель, которая..
Полное руководство по обработке звука в Android с моделями TensorFlow Lite
Пояснение к реализации демонстрационного приложения
В этом руководстве описывается, как обрабатывать аудиофайлы в Android, чтобы использовать их в моделях глубокого обучения, созданных с помощью TensorFlow.
Запуск TensorFlow Lite и последующий прогресс сократили дистанцию между мобильной разработкой и искусственным интеллектом. И не удивляйтесь, если со временем магазины приложений будут наводнены приложениями на базе искусственного интеллекта / машинного обучения.
С мобильными..
CNN для аудио классификации
Учебник по глубокому обучению для классификации аудио с использованием tensorflow
Сверточные нейронные сети
CNN или сверточные нейронные сети - это тип алгоритма глубокого обучения, который действительно хорошо распознает изображения.
Это потому, что они могут изучать шаблоны, которые являются инвариантными и имеют пространственную иерархию (F. Chollet, 2018).
Это означает, что если CNN узнает собаку в левом углу изображения выше, то он сможет идентифицировать собаку..