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简单的语音分类任务入门(需要些深度学习基础)

上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法,接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指,第一:数据量比较小,主要是考虑到数据量大,花费的时间太长。作为演示,我只选取了六个单词作为分类目标,大约 350M 的音频。实际上,整个数据集包含 30 个单词的分类目标,大约 2GB 的音频。第二 :使用的神经网络比较简单,主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话,可以使用更加复杂的神经网络,这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三:为了计算机能够更快地处理数据,我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络,而是借助于提取 mfcc 系数的方法,只保留音频的关键信息,减小了运算量,却没有牺牲太大的准确性。

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怎样从优秀教师变成超级主播?本文全都告诉你

为了控制疫情,全国各大中小学都推迟了开学时间。教育部门希望各个学校根据自身情况,开展停课不停学的工作。可是,许多在讲台上经验丰富的老师,变成主播之后瞬间各种翻车,许多同事都想让我给大家讲讲如何方便的给学生上网课。 从我个人的经验看,直播网课比录播网课的效果更好。首先,能够与学生直接交流的直播网课更接近传统教学,老师更容易发挥出水平,学生更能集中注意力。其次,直播教学能比较好控制的时间,节约老师的精力。要知道,如果老师录制一段视频,还要进行剪辑、上传等工作,出了错可能还要重新录制,花费的时间远远超过

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