《礼记·乐记》中说：“凡音之起，由人心生也。人心之动，物使之然也。感于物而动，故形于声。声相应，故生变。”
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
来源：DeepHub IMBA本文约6100字，建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式： 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
目前深度学习模型能处理许多不同类型的问题，对于一些教程或框架用图像分类举例是一种流行的做法，常常作为类似“hello, world” 那样的引例。FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库，用这个库进行图像分类非常容易，其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛，后来我决定调整其中一些代码，利用fastai的便利做音频分类。本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。
今天，计算机视觉领域的深度学习已经解决了大量关于图像识别、目标检测和图像分割等方面的问题。在这些领域中，深度神经网络表现出了极其优异的性能。
任何对AI偏见的审查都需要意识到一个事实：这些偏见主要源于人类固有的偏见。我们创建、训练的模型和系统就是我们人类自己的真实写照。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
众所周知，目前深度学习在计算机视觉领域已经有很好的应用落地，再加上迁移学习，可以很容易的训练出一个用于视觉任务的模型。但是现实中还有很多任务的原始数据是非视觉类型的，面对这样的问题，我们还可以借用强大的深度学习视觉模型吗，本文作者将用3个具体案例来展示这一切都是可能的。
Librosa是一个 Python 模块，用于分析一般的音频信号，是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，根据网络资料以及官方教程，本文主要总结了一些重要且常用的功能。
但如果没有女科学家Ann Syrdal的努力，这种“合成女声”可能还需要更长的时间。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 蒋宝尚 魏子敏 2016年，56%有性别特征的机器人被设定为女性。 根据2016年的Maxus Survey，56%有性别特征的机器人被设定为女性。 这些女性角色的机器人通常担任虚拟个人助理的角色：苹果的Siri，亚马逊的Alexa和微软的Cortana。她们拥有温柔的个性，同时更能够鼓励用户进行下一步的行为。而男性机器人则通常执行更多的分析、有依赖感的角色，如提供财务咨询和律师助理服务：100％的法律机器人和大多数金融机器人是男性。 人们惯用标签简化交流对象的特征
人类的表达是多方面的，复杂的。例如，说话者不仅通过语言进行交流，还通过韵律，语调，面部表情和肢体语言进行交流。这就是为什么更喜欢亲自举行商务会议而不是电话会议，以及为什么电话会议或发短信会优先考虑电话会议。越接近通信带宽就越多。
笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle； 测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html
没错，就是这句曾经在《吐槽大会》调侃男人的一句经典话语，引起了无数男性攻击，这不自己挖下的坑也要哭着跳下去。
音频处理是数字媒体和人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到音频的录制、播放、编辑和分析等多个方面。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助开发者进行音频处理。本文将介绍几个常用的 Python 音频处理库，并提供相应的使用示例，以帮助读者快速入门。
https://blog.mozilla.org/blog/2019/02/28/sharing-our-common-voices-mozilla-releases-the-largest-to-date-public-domain-transcribed-voice-dataset/
女性的特质是精致婉约，所谓“心较比干多一窍，病如西子胜三分”;而如果是位女汉子，那就更是人间极品了，在豪爽大气之下，还隐隐透露着比众多须眉更加细腻的心思。 女性消费者继承这种善解人意但又令人不可捉摸的高度进化的人类特质，所以在厂商的顾客名单里，她们属于必须额外付出努力、进行特殊照顾的族群。她们难以被理解，但是却又期待被人理解。这样欲迎还拒的态度，带给营销人员莫大的挑战。 在消费行为研究里有个相当重要的领域叫做“性别研究”，本质上其实就是“女性研究”，这个议题甚至被排入世界顶级“消费者研究进展
据 Longhash 一项研究表明，区块链行业具有十分明显的「bro culture」。在被调查公司中，有超过85.5％的团队成员为男性，14.5％的团队成员为女性，只有7％的女性担任管理职务。在被调查的100家初创公司中，78%的公司没有一位女性高管，37%的公司甚至都没有一名女性员工。
陆诗雨 腾讯研究院研究员 何 鲜 腾讯研究院助理研究员 9月28日，在纽约联合国总部，中国国家主席习近平出席并主持了全球妇女峰会。会上，习近平发表了题为《促进妇女全面发展共建共享美好世界》的讲话。习近平在讲话中提到“性别视角将纳入新发展议程各个领域”①，男女平等与妇女权利再次成为社会热点。 互联网的发展，尤其是移动互联的普及，使得互联网为传统性别平权运动提供了新的契机和有益的补充。传统的女权主义研究认为，争取男女经济地位决定了性别平等能否实现②。这种“经济绝对论”的观点虽然
选你喜欢的：“bleep”或者“bloop”。 这周末，我在郊区的马里兰街道迷路了，我求助于导航，希望它将我引回高速公路上。但是导航也不知道我们在朝哪个方向走，然后她要我做一些无厘头的操作。“事实上，不要听Siri——她不知道我们在哪。”在乘客位置的朋友对我说。 将苹果的人工智能（AI）助手称为“她”，感觉很自然，因为Siri的女性声音。虽然Siri本身会告诉你她非男非女——“我是超出人类性别意义的一种存在”——她相对自然的声音发出了一个柔和的回复，而不是一个生硬的机器人声音。 在每个iPhone中有一个选
选自machinethink.net 机器之心编译 参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机
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。
与男性相比，女性终生患阿尔茨海默氏病（AD）的风险有所增加。以脑连接的变化为特征，特别是在默认模式网络（DMN）内，并与临床症状相关，但在整个衰老过程中，性别对DMN功能的影响尚不清楚。我们调查了来自人类连接组项目-衰老队列的595名认知健康被试DMN连接的性别差异。我们使用内在连接分布（一种稳健的基于体素的功能连接度量）和种子点连接方法来确定DMN内以及DMN和整个大脑之间的性别差异。与男性相比，女性在DMN后部节点上的连接随着年龄的增长而更高，而在内侧前额叶皮层上的连接较低。这些差异在更年期前后的几十年里最为显著。基于种子的分析显示，女性从后扣带回到角回的连接更高，这与陈述性记忆和海马体的神经心理测量相关。综上所述，我们显示了在整个生命周期中DMN子网络中显著的性别差异，包括老年女性的模式，这与之前在临床前AD中看到的变化相似。这些发现强调了在衰老和神经退行性变的神经成像研究中考虑性别的重要性。
作为智能语音交互相关的从业者，今天以天池学习赛：《零基础入门语音识别：食物声音识别》为例，带大家梳理一些自动语音识别技术（ASR）关的知识，同时给出线上可运行的完整代码实践，供大家练习。
将两个十进制数转为二进制，将此两个二进制转换为列竖式，运算时两个位数任意一个是0则此位是0，有1个1则是1。然后将结果转为十进制。
AI 科技评论按：上周，斯坦福大学一篇识别同性恋的论文引起了轩然大波。 这是一篇用深度神经网络识别同性恋的论文，即将要发表在美国心理学会的「人格与社会心理学」期刊上，然后上周突然火了起来。 面前有一张
在秦朝末期，奸臣赵高一手遮天，为了显示自己的权势与力量，他在众人面前指着一头鹿说那是马，大家畏惧赵高的权势，明知那是鹿却不得不配合赵高说那是马，这就是经典成语”指鹿为马“的出处。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队|Aileen 钱天培 JenniferZhu 作者|Julia Silge 前言 Stack Overflow的2017年程序员问卷调查[1]已在上周启动，我们（Stack Overflow的数据组）十分期待通过分析这次的调查结果来更好地了解我们的程序员群体。（译者注：Stack Overflow是一个IT技术问答网站，用户可在上面免费浏览、提交和回答问题。）我一直关注从事科技相关领域的女性群体，所以为了进一步地了解女程序员群体的现状，最近我特地去研究了去年（
AI科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI科技评论获其授权发布。 CycleGAN是在今年三月底放在arxiv（arXiv: 1703.10593）的一篇文章，文章名为《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》。同一时期还有两篇非常类似的DualGAN (arXiv: 1704.02510) 和DiscoGAN (arXiv: 1703.05192)，简单
拥有Python经验的女性数据科学家，博士候选人，鸟类学家，数据分析师和软件工程师共同参与了一系列为期两周的冲刺，共同致力于该项目。
这篇文章介绍了WaveNet，一种原始音频波形的深度生成模型。我们展示了WaveNets能够生成模仿任何人类语音的语音，并且听起来比现有的最佳文本语音系统更自然，与人类表现的差距缩小了50％以上。
如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。
选自Medium 作者：Leon Fedden 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章基于 GitHub 中探索音频数据集的项目。本文列举并对比了一些有趣的算法，例如 Wavenet、UMAP、t-SNE、MFCCs 以及 PCA。此外，本文还展示了如何在 Python 中使用 Librosa 和 Tensorflow 来实现它们，并用 HTML、Javascript 和 CCS 展示可视化结果。 Jupyter Notebook：https://gist.github.com/f
本章我们来介绍如何使用Pytorch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。
CycleGAN是在今年三月底放在arxiv的一篇文章，文章名为Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversar
原作者 Amber Thomas 编译 CDA 编译团队 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 颁奖乌龙 第 89 届奥斯卡颁奖典礼昨日落幕，《爱乐之城》无非是最大的赢家。但原本波澜不惊未现黑马的颁奖典礼居然在最后一刻爆出史上最大乌龙：先是宣布《爱乐之城》获得最佳影片奖，然而剧组获奖感言都快说完了，又被突然拦住说奖项颁错了，最佳影片奖应是《月光男孩》。 真是隔着屏幕都能感到尴尬。 无缘影帝，又被假最佳影片叫上台的高司令，还要在台上祝贺《月光男孩》剧组。心疼高司令一秒。 那么
作者：Bing 来源：论智 NIPS是学术界最受关注的大型会议之一，上周刚刚落下帷幕。我们应该感谢并祝贺那些为机器学习以及人工智能领域做出重大贡献的研究专家，许多人为了技术的进步牺牲了大量的时间和精力。 但不幸的是，这些胜利并非故事的结局。 最近几天，Twitter上许多用户转发了一则关于NIPS 2017上一支乐队在闭幕演出上用性骚扰开玩笑的消息，这支乐队成员大多是著名的机器学习和数据统计学者。作为导火索，许多关于学术界的歧视与偏见事件渐渐浮出水面。昨天，数据科学家Kristian Lum在Medium上
“被”怀孕这么多次的谢娜，终于有喜了！闰土夫妇喜滋滋坐等几月之后，迎接爱的结晶。然而并不是所有人都像张杰谢娜那样对新生命满怀期待的，“红到发黑”的薛之谦就曾先后与两位“小天使”失之交臂。我们暂且不论薛
本章我们来介绍如何使用PaddlePaddle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。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。这本质上是一个分类问题是什么，即将输入数据从一组这样的类别，也称为类分配到预定义的类别。
在听到采访结束可能要拍照的消息时，小选眼睛一眨，狡黠地问到“会P图么？”，然后爆发出一阵爽朗的笑声，“你看，这就是女性的顾虑，有时候是无意识的”，她补充道。 小选三年前加入携程，目前担任平台研发中心测试负责人，支持携程Call Center及相关软件的测试。在38女神节之际，我们和她聊了聊职场和女性的话题。 以下为小选的分享。 大家一起上解决问题 加入携程不久，我们团队就遇到了2020年初的疫情爆发。 那时候每天都有大量的退票咨询，不能中断客服的日常工作，又要尽快完成客服团队在家办公的支持。 客服同事在家办
换句话说就是，白噪的每一帧都是随机的值，如果要给一段音频加上白噪的话，给每一帧叠加一个随机大小的值就ok啦
中国男人外表配不上中国女人，这是最近在各大社交网络掀起热烈讨论的话题。不管你是否认同这个结论，你都要承认，中国大多数男人并不注重仪表着装，与女人们在“美丽事业”上花费大把时间和金钱的现状截然相反。 男人不注重形象，影响电商格局？ 爱美之心人皆有之。女性用户生来就知道装扮自己，服装、美妆、美容、健身、减肥以及整容产业基本是由女性用户在支撑。男人更多是崇尚硬实力的比拼，权势、财富、学问、才艺、魄力等等，大多数男人认为只要着装整洁顺眼即可，知道如何搭配，保养，塑造形象的男人是小众群体。 于是乎，大街上，写字楼，
选自DataScience 作者：Chia-Chun 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算（Edge c
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
📷 ---- 新智元编译 来源：github 作者：Junho Kim 编译：肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日，有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源，相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址：https://github.com/taki011
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