作者:夜雨飘零


使用Tensorflow实现声纹识别

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本章介绍如何使用 Tensorflow 实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于 Tensorflow 实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。

使用PaddlePaddle实现声纹识别

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本章介绍如何使用 PaddlePaddle 实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于 PaddlePaddle 实现声音分类》
。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。

在Android实现双目测距

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在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》,在这个基础上,我们来了解如何在 Android 上使用双目测距算法。通过本教程,你不仅掌握如何在 Android 中使用 SBM 等双目测距算法,顺便也了解到如何在 Android Studio 配置 OpenCV,通过使用 OpenCV 可以在 Android 中实现很多图像处理的功能。

《我的PaddlePaddle学习之路》系列教程 置顶!

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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。

《PaddlePaddle从入门到炼丹》系列教程 置顶!

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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。

双目摄像头测量距离

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在计算机视觉中,可以通过双目摄像头实现,常用的有 BM 算法和 SGBM 算法等,双目测距跟激光不同,双目测距不需要激光光源,是人眼安全的,只需要摄像头,成本非常底,也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和 SGBM 算法实现距离测量。

把项目上传到码云

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一、为什么要使用码云而不使用 GitHub?会有很多朋友这样问,原因有以下几条:

  1. 码云是国内的品牌,都是中文,对于英语比较弱的朋友比较友好。
  2. 不管项目私有还是公开,码云都是免费的,而 GitHub 在私有是收费的。
  3. 下图是码云给出跟 GitHub 的对比:

深度学习神经网络中正则化的使用

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如果训练数据集不够大,由于深度学习模型具有非常大的灵活性和容量,以至于过度拟合可能是一个严重的问题,为了解决这个问题,引入了正则化的这个方法。要在神经网络中加入正则化,除了在激活层中加入正则函数,应该 dropout 也是可以起到正则的效果。我们来试试吧。

Android使用webrtc实现检测用户是否在说话

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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。