基于PaddlePaddle实现声音分类
本章我们来介绍如何使用 PaddelPaddle 训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
本章我们来介绍如何使用 PaddelPaddle 训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
本章我们来介绍如何使用 Tensorflow 训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说,来干。
目前大部分的手机都有语音助手,例如小米手机的小爱同学,VIVO 的小 V 等等,通过智能助手我们可以快速询一些资讯或者操作手机,例如询问天气,发送微信给你的好友等等。这篇文章就来介绍如何使用 AIUI 快速搭建类似这样的智能助手。
我们在 Android 应用做语音识别的时候,一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话,就停止录音,并把录音发送到语音识别服务器,获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话,我们使用的是 WebRTC 架构的源代码中的 vad 代码实现的。
在存在大量 HTML 元素的场景下,可以考虑使用 Canvas 渲染,降低元素重排造成的开销。
这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle Fluid 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 1.6.0 和 Python 3.5。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从简单执行 1+1 运算例子入门 PaddlePaddle,借助各个实例一步步入手 PaddlePaddle,通过本系列教程你可以学到如何使用 PaddlePaddle 搭建卷积神经网络,循环神经网络,并能够训练自定义数据集,最后还可以部署到自己的实际项目中。
这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle V2 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 0.11.0 和 Python 2.7。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从手写数据集识别入手,借助实例一步步入手 PaddlePaddle,通过实例掌握 PaddlePaddle 的使用,从零进入人工智能领域。
JSON Web Token 简称 JWT。
一个 JWT 实际上就是一个字符串,它由三部分组成,头部
、载荷
与 签名