展开

关键词

TensorFlow:如何通过追踪蝙蝠

我导入了一些非常有用的库,Tensorflow、Keras和scikit,以便能构建一个管道。我喜欢的一个特定于的库是librosa,它可以帮助我加载和分析数据。 通过加载这些文件夹,我可以得到蝙蝠和非蝙蝠的文件。这个数据加载过程可能需要很长时间,取决于文件的数量。 我把所有的文件都上传到了Google云平台上。 显然,在Jupyter notebook上的比在wordpress/medium上的更大。 ,可以听到一个清晰的。 不幸的是,我的传感器把它当成噪超过了所有的频率。在谱图上,你仍然可以看到和噪之间的明显区。我的第一个尝试是使用这个谱图作为卷积神经网络的输入。

61751

数据为王 - Coretex-M0平台的AI

不同类型的,如Doorbell, Alarm, Dog barking, windows breaking等被小心的录制用以训练世界级的AI模型。 决定不同AI模型精确的关键因素,是数据。正确的和高质量的数据,以及被正确标记的数据(label data properly)。 TimyML Model - 采用基于Arm Cortex-M0+平台的NXP Kinetis KL82,可以精准如孩童啼哭等现象。 Labelled Data -  对比语的难度更大,结构化的数据更为重要,比如儿童啼哭的中间,经常伴随着喘气的。 数据标记越是精确,模型训练效果也就更佳,所需的模型也就更小。 现实应用 -  嵌入的MCU打开了非常多的应用可能。比如运行于Ambiq Micro的玻璃破碎应用。

36530
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    GME重磅上线未成年人功能

    二、GME助力未成年人语 GME能对游戏频中的用户频年龄特征进行,提供准召率行业领先的未成年人能力。 能力优势 优势一:高准召。 GME未成年人功能准确率、召回率行业领先,游戏语场景下准召率高达95%+;海量真实场景数据提取语信号纹特征,结合长短时间记忆网络LSTM的深度学习系统,保证效果;针对各类玩法场景深度优化AI 模型,有效狼人杀、游戏开黑、游戏陪玩等各类语玩法中的未成年人。 路径一通过服务端接口形态,独立频文件中的年龄;路径二针对已接入GME实时语的业务,提供客户端SDK接口,降低业务的二次开发难度。 三、不止于未成年人,内容审核场景全覆盖 GME的频内容安全方案直击频内容安全核心痛点,覆盖各类违规内容,智能实时语频文件中的涉黄、暴力、谩骂、广告及其它各类敏感或不良信息,另可自定义违规关键词

    482153

    让机器听男女(机器学习的方法)

    1、简介 人能够很容易的听出说话人的性,我们能不能让机器也像人一样,听?这个答案是肯定的,特是随着人工智能算法的发展,性能是不断的提升。本实验就是通过男女性。 主要分为三个部分,第一是对文件进行特征提取,第二是通过机器学习方法建立男女性分类模型,第三则是加载模型进行文件测试。 2、主体框架 [框图] 文件:本文中采用的数据是预存为wav格式的录文件,主要来自The Harvard-Haskins Database of Regularly-Timed Speech [] 算法:本文中采用的是xgboost算法,测试准备率可达98%以上。 模型保存:为了方便测试使用,将训练得到的参数,保存下来,只用训练一次,测试时只需加载参数即可。 model_save = open('model.pkl', 'wb') #保存模型 pickle.dump(model, model_save) model_save.close() 3 测试

    90950

    iOS14 - 为听力障碍人士打造的功能

    从以上内容来看 - 支持always on/listenging on-device(非云端)语人工智能技术 支持多达14种事件 通过以下步骤激活 - ? ? 从应用角度,对于很多人来说可能是锦上添花的功能,但对于听力障碍人士来说,相当于拥有了一双可以感知环境的耳朵。 尽管所支持的感知还比较有限,但诸如高静,孩子啼哭等,仍有可能改善听力障碍人士的生活。 从产品角度,苹果做出了非常好的表率,更加关注于通过技术改善所有人,当然也包括特殊人群。

    30220

    的ImageNet诞生,谷歌发布大规模频数据集

    【新智元导读】谷歌今天发布了一个在上对标图像领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的频、527种类型的标注。 类目被指定为事件类的分层图,覆盖广泛的人类和动物,乐器和风格以及常见的日常环境。 数据量:2100万标注视频、5800个小时的频、527个类型的标注 数据例子: ? 领域的ImageNet 频事件在机器感知中是一个新出现的难题,它的目标是让机器具备像人一样能从频中并关联的能力。 结果获得了覆盖范围和大小都前所未有的数据集,我们希望这能大大提高高性能频事件器的开发。

    1K100

    Google发布云端文字转语SDK:支持12种语言,32种

    另外,Google还表示,云端文字转语使用了高传真人合成技术WaveNet,让电脑发更像真正的人。 ? 开发者现在可以将云端文字转语服务用在语回应系统,像是呼叫中心(IVRs),也能在电视、汽车或是机器人等物联网装置,建置语回应功能,或是在以文字为主的媒体上,将文章与书转成讯。 Google云端文字转语使用了DeepMind所创建的生成模型WaveNet,这个高传真的人合成技术,可以让电脑合成的语更自然。 除了速度提高千倍,产生语的拟真度也得到了长足的提升,WaveNet能够建立每秒24,000样本的高传真波形,且采样分辨率从原本8位元提升到了16位元,因此所得到的人品质更好更自然。 而在语测试中,WaveNet合成的新美国英语语,平均得分4.1,比起标准好20%,也与真实人类语差距减少70% 云端文字转语功能现在支援32种12种语言,开发者可以客制化调、语速以及量增益

    1.6K70

    unisound_asr 云知 python版接口

    抽空,实现了一份云知 语转写的python版本。 使用python通过调用动态库实现。 云知官网: http://dev.hivoice.cn/sdk_download/schema_sdk.jsp 调用方法: python3 unisound_asr.py 频文件 例: python3

    84480

    iOS14新功能 - 特定和监听

    Apple于2020年WWDC发布iOS14,其中一个看起来很小却非常重要的一个功能是(sound recognition)。 此项功能对于具有听力障碍的用户来说会非常有用。 iPhone可以持续的监听特定的(continuously listen for certain sounds),利用设备端人工智能(on-device intelligence),并提醒你检测到了特定的 其他科技公司,包括Amazon和Google,均已采用了基于人工智能技术的技术,作为其个人安全手段的一部分。 Google的Pixel安卓智能手机也支持通过麦克风监测汽车碰撞的(car crash detection)。 以下为使用视频 - 尽管这是一个只能在IOS上使用的功能,但未来Apple HomePod智能箱也可能支持,对于家庭环境下的固定使用的智能箱,可以非常好的支持各种家庭环境下的事件检测和告警。

    83730

    SoundNet:根据场景环境实践

    也是对象的一种重要数据源。其中根据所处的环境也是语的研究内容之一。 由于视频中包含图像和语,由于图像现在的场景已经可以做到比较准确,因此根据的环境和语之间的映射学习,从而可以学习得到语与场景环境之间的对应关系。 论文的主要原理如下图所示: ? 将从视频中分割出来的RGB帧输入到预训练的VGG模型(代码中正常使用ResNet34)中,得到的输出结果作为网络的监督信息。 网络采用8层的全卷积结构,使用从视频中提取出的时间序列作为网络的输入,损失函数采用KL-divergence。 2、论文实践: (1) 给定一个所在场景,可以出为火车相关的环境场景; ? (2) 对给定一首歌曲,可以其发生场景为艺术厅 ?

    73620

    基于Kersa实现的中文语

    本项目包括了自定义数据集的训练,纹对比,和。 有了上面的的函数,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录来完成。 通过这样方式,读者也可以修改成通过服务请求的方式完成,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过纹登录时,把录到的语发送到后端完成,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语注册 请选择功能,0为注册频到纹库,1为执行:0 按下回车键开机录,录3秒中: 开始录...... 录已结束! 请输入该频用户的名称:夜雨飘零 请选择功能,0为注册频到纹库,1为执行:1 按下回车键开机录,录3秒中: 开始录...... 录已结束!

    15620

    学界 | 谷歌团队提出应用于噪的在线序列到序列模型

    近日谷歌团队发布了一篇关于语的在线序列到序列模型,该模型可以实现在线实时的语功能,并且对来自不同扬器的具有功能。 以下内容是 AI 科技评论根据论文内容进行的部分编译。 论文摘要:生成模型一直是语的主要方法。然而,这些模型的成功依赖于难以被非职业者使用的复杂方法。最近,深入学习方面的最新创新已经产生了一种替代的模型,称为序列到序列模型。 该模型在机器翻译,语,图像标题生成等方面取得了相当大的经验成果。尽管这些模型易于训练,因为它们可以在一个步骤中端对端进行培训,但它们在实践中具有限制,即只能用于离线。 A:TIMIT TIMIT数据集是任务,其中必须从输入频语推断素序列。有关训练曲线的示例,请参见图3。 可以看出,在学习有意义的模型之前,该模型需要更多的更新(> 100K)。 由于这种能力,该团队希望可以将这些模型应用到未来的多通道,多扬中。 via Techcrunch

    41580

    微信智能语服务上线,集成语、语合成、等功能

    编辑导语 近日,腾讯云正式上线智能语服务。智能语是由腾讯微信AI团队自主研发的语处理技术,可以满足语、语合成、等需求。 此次上线的智能语各项技术均通过了亿万级业务的并发验证,其中语合成MOS值4.4,准确率99%,语更是采用业内首创的并行解码技术,现网抽样通用领域准确率达到93.8%,在餐饮、娱乐、教育 同时,腾讯云智能语服务在语过程中将对用户的语进行自学习,从而对“学模型”和“语模型”进行必要的“校正”,进一步提高的准确率。 以下是微信语技术组组长卢鲤的解读 语技术的实现人机交互的新体验 腾讯云推出的智能语服务包括语、语合成、、语言、性、情绪等。 其中以语算法最为复杂,可谓是语技术皇冠上的一颗明珠。 人认知语的三个过程,是由到发单元,发单元到字词,最后是字词到到一句话,这也是计算机实现语的三要素。

    2.4K80

    为何机器学习还做不到像图片那么容易?

    根据这个预测,我们已经征服了图像字幕和语领域,但使用更广泛的机器仍落在后面。 众多机器学习的突破背后依赖于一个精心组建的数据集。 比如:在研究对象的时我们可以用 ImageNet(译者注:ImageNet是一个被广泛应用于图像研究的图像数据库),而在研究语言数据联盟和语时则可以参考GOOG-411(译者注:GOOG- 这些问题已经折磨着单一用途的学分类器,而更加难以实现的目标是建造一个可用于所有的(而不仅仅是建一个区分这些门的的模型)的工具。 如果技术人员到问题,他们可以标记为学异常,这有助于训练学习算法以便在未来区分这些类型的。 另一家公司OtoSense则在其网站上提供了一个“设计实验室”。 但我们要想实现可以任何的广义分类器仍有很长的路要走。除非在算法上取得突破,我们将不得不分段解决问题。

    1.2K40

    当我和你说话的时候,我的助手能够错误

    与语助手互动的人经常会因为语助手频繁的错误和无法对反向通道的提示做出反应而感到沮丧。 我们介绍了一个开放源码的视频数据集,其中包括21名参与者与语助手的互动,并探索了使用该数据集来实现自动错误以通知自我修复的可能性。 该数据集包括从智能说话人的角度与语助手自由互动时参与者面部的剪辑和标记视频。为了验证我们的数据集,我们模拟了一个机器学习分类器,让众包工作人员从观看参与者反应的无视频片段中助手错误。 我们发现,有趋势表明,仅从参与者的面部反应就可以判断语助手的表现。这项工作假设引发的数据集的互动反应,作为一个关键步骤,提高错误修复语助手在各种各样的应用。 当我和你说话的时候,我的助手能够错误.pdf

    15130

    python-视频根据语自动转为带时间的srt字幕文件

    文章目录 问题 解决 截图 srt格式原理 的讯飞接口调用函数 处理结果,得到字符 列表合成字典 问题 讯飞文字转写长语只有5h免费,想要体验50000分钟白嫖的,看我另一篇文章 最近在看一些教程 ,发现没有字幕,网络上也没有匹配的,看着很扭 因此我使用au处理了视频,得到了视频,wav格式,20多分钟长度 然后使用讯飞的语接口了下,得到了每句话的文字和视频对应的时间 然后按照 字幕是语自动添加的 代码框输出格式 ? 最后会生成srt字幕文件 srt格式原理 ? 主要还是为了方便翻译人员翻译和观看,但是不可或缺,这是必要的格式 更加详细的看这个链接,这是我查的资料https://www.cnblogs.com/tocy/p/subtitle-format-srt.html 的讯飞接口调用函数 id与key,执行后会得到一个巨长的后的dict字符串,自己处理一下变成srt格式就行了。

    63320

    一心二用:高性能端到端语翻译模型同时和翻译

    翻译系统在观看国外影视作品、开展远程国际会议等场合有广泛的应用。 传统的语翻译系统采用级联方式,由两个模块组成,分是语系统和机器翻译系统,前者先将语言成文本,后者再翻译成他国文字。 这篇工作主要是研究了端到端模型中语和语翻译的目标序列如何联合学习。 ? 基于此,COSTT提出了在序列到序列模型的解码过程中采用“连续预测”的方式,顺序输出源语言序列(从中得到)和目标语言序列(由翻译得到),如图1 下所示。 例如,当预测翻译序列时,由于已经解码出了相应的序列,即已知语翻译的中间结果(源语言文本),可以用来改善翻译序列的预测准确性。 图4:COSTT的“学-语义”建模过程 AS阶段和TT阶段的第一部分输出,可以组合用作语模型,单独的TT阶段可以看作机器翻译模型,而整体来看,如果忽略了TT阶段输出的第一部分,则是语翻译模型。

    34440

    - 来自学楼电技术网络交流平台

    37330

    业界首个频检索系统,10分钟搭建产业级应用

    飞桨语模型库PaddleSpeech,为开发者提供了语、语合成、分类等多种语交互能力,代码全部开源,各类服务一键部署,并附带保姆级教学文档,让开发者轻松搞定产业级应用! 本次,PaddleSpeech新版本发布,再次为开发者带来了三项重要升级: 全新发布,业界首个开源频检索系统,10分钟轻松搭建产业级应用 语、语合成、分类,一键部署三项核心语服务 除了语合成能力以外,PaddleSpeech还开源语、语分类等多种语能力,让我们的虚拟人不仅说的出,更能听得见! 全新发布,业界首个开源频检索系统,10分钟轻松搭建产业级应用。 纹特征作为生物特征,具有防伪性好,不易篡改和窃取等优点,配合语与动态密码技术,非常适合于远程身份认证场景。 其中作为一个典型的模式问题,其基本的系统架构如下【1】: PaddleSpeech这次开源的频检索系统,集成了业界领先的模型,使用ECAPA-TDNN模型提取纹特征,

    14720

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券