嵌入式音频处理技术：从音频流媒体到声音识别嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。...本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。嵌入式音频处理技术是一种利用专门设计的硬件和软件来处理音频数据的技术。它包括从音频流媒体到声音识别的广泛应用。...声音识别的应用范围广泛，包括语音助手、安全访问控制、医疗保健监测和工业自动化等。嵌入式音频处理技术的目标是将音频处理能力集成到嵌入式设备中，以便在本地处理音频数据，而不依赖于远程服务器。...高效的编解码器如Opus和AAC广泛应用于音频流传输，确保高质量音频的实时传输。2. 语音识别与人机交互嵌入式音频处理技术已经使语音助手和语音操控成为现实。...从音频流媒体到声音识别，嵌入式音频处理技术正在不断扩展其应用领域，成为现代科技的关键组成部分。挑战与未来展望嵌入式音频处理技术的快速发展也伴随着一些挑战和未来的发展趋势。
大型数据收集 该数据集收集了所有与我们合作的人类标注者从 YouTube 视频中识别的声音。我们基于 YouTube 元数据和基于内容的搜索来挑选需要标注的片段。...在我们的音频本体中，得到的数据集在音频事件类上有极好的覆盖。 ? 图：每类别样本的数量 在我们 ICASSP 2017 论文中音频本体和数据集的构建有更加具体的描述。...摘要 音频事件识别，类似人类识别音频事件并进行关联的能力，是机器感知研究中的一个新生问题。类似问题，比如识别图像中的目标研究已经从广泛数据集——主要是 ImageNet 中获益匪浅。...使用文献和人工管理指导下精细建构起来的 635 个音频类别的层级本体，我们搜集了源自人工标记者的大量数据，探查特定音频类别（10 秒时长的 YouTube 音频片段）的现状。...结果，我们获得了一个宽度和大小都史无前例的数据集，我们希望它能实质上促进高水平音频事件识别程序的发展。 ©本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
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。...笔者看到的音频解析主要有几个： soundfile ffmpy librosa ---- 1 librosa 安装代码： !...pip install soundfile -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 参考文档：librosa 1.1 音频读入 文档位置：https://librosa.org...在网络上其他几篇：python音频采样率转换 和 python 音频文件采样率转换在导出音频文件时候，会出现错误，贴一下他们的代码 代码片段一： def resample_rate(path,new_sample_rate...笔者将1+2的开源库结合，微调了python音频采样率转换 和 python 音频文件采样率转换，得到以下，切换音频采样频率的函数： import librosa import os import numpy
回到主题上，本人最近一直在研究音频识别的一个小分支——性别判断。 简而言之就是通过声音分析，判断 说话者的性别。 听起来好像很简单，但是做起来，才知道，路上好多坑。...不管是asr识别还是声纹识别，还是其他音频方向的算法处理，毫无疑问，困难重重。 花了近6个月，踩了无数个小坑之后，在不处理噪声的干扰情况下， 对中国人的普通话，音频性别识别终于达到85%的准确率。...也就是说，如果采用深度学习去做声纹识别， 其实更像是定义 男士说话的内容风格 或 女士说话的内容风格。 当然这里只是通过性别识别这个维度去思考这个问题。...若把这个问题扩展到 asr 或者 声纹识别，也会有一定的关联。 在我看来，asr 通过语音转为文字，是的的确确在做信号转译。 但是 声纹识别就不应该是这个理。 当然音频指纹，哼唱搜索是另一个问题。...由于音频性别识别目前还不能达到我自己预设的理想状态，暂时也没有开源计划。 个人目前的下一个研究方向，有可能是音频降噪这种叫人头大，扰人清梦的东西。 但有挑战，才有进步。
---- 以美团的OCR识别为例 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容，文字往往包含更强的语义信息，因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。...传统单字识别引擎→基于深度学习的单字识别引擎 由于单字识别引擎的训练是一个典型的图像分类问题，而卷积神经网络在描述图像的高层语义方面优势明显，所以主流方法是基于卷积神经网络的图像分类模型。...动态合并模块将相邻的笔划根据识别结果组合成可能的字符区域，最优组合方式即对应最佳切分路径和识别结果。直观来看，寻找最优组合方式可转换为路径搜索问题，对应有深度优先和广度优先两种搜索策略。...基于现有技术和美团业务涉及的OCR场景，我们在文字检测和文字行识别采用如图所示的深度学习框架。...基于上述试验，与传统OCR相比，我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升，如图19所示： 与传统OCR相比，基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 近日，谷歌开放语音命令数据集，发布新的音频识别教程，旨在帮助初学者利用深度学习解决语音识别和其他音频识别问题。...语音命令数据集地址：http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz 音频识别教程地址：https://www.tensorflow.org.../versions/master/tutorials/audio_recognition 在谷歌，我们经常被问到如何使用深度学习解决语音识别和其他音频识别问题，比如检测关键词或命令。...你还可以通过 TensorFlow.org 上新的音频识别教程学习如何训练自己的模型。...我们很期待看到大家在该数据集和教程的帮助下构建的新应用，因此我希望大家有机会利用这些资源，开始做音频识别任务！
清华大学-得意音通声纹处理联合实验室情感计算团队在多模态情感识别竞赛上夺得音频情感识别子任务单项第一的优异成绩。...该挑战包括三项子任务：音频情感识别、表情识别及音视频融合的情感识别。参赛者通过在训练集及验证集上训练自己的模型，并最终根据在测试集的效果进行竞赛排名。...最终，清华大学-得意音通声纹处理联合实验室情感计算团队（研究生：张晓桐，导师：徐明星、郑方）从 27 支参赛队中脱颖而出，夺得音频情感识别子任务单项第一的优异成绩。...得意音通团队致力于为机器赋予声纹识别和情感识别的能力，而这就需要情感计算技术的深度参与。它在雷锋网学术频道「AI 影响因子」中凭借本次比赛获得了加分。...此外，通过提出「一句话解决所有问题」的安全可信的网络身份认证体系架构，得意音通融合意图理解和语音识别，结合身份验证云进行身份认证任务的执行。
在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，文中一步步说明当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程。...图片来源: https://www.tensorflow.org/tutorials/audio/simple_audio 最近在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，能很直观地理解为什么CNN在图像上表现得很好...但音频呢？当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程？ 在本文中，你将学习如何处理一个简单的音频分类问题。你将学习到一些常用的、有效的方法，以及Tensorflow代码来实现。...使用Tensorflow进行音频处理 现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据，可以继续看代码实现，我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程： ?...结论 现在你应该对将深度学习应用于音频文件的工作流程有了更清楚的了解，虽然这不是你能做到的唯一方法，但它是关于易用性和性能之间的权衡的最佳选择。
近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。...混响消除方法主要包括：基于逆滤波方法、基于波束形成方法和基于深度学习方法等。...此外，基于大数据和深度学习的端到端（End-to-End）方法也在不断发展，它直接计算 ，即将声学模型和语言模型作为整体处理。本文主要对前者进行介绍。...其中，初始状态概率和状态转移概率可用通过常规统计的方法计算得出，发射概率 )可以通过混合高斯模型GMM或深度神经网络DNN求解。...语音识别的声学模型和语言模型是我司训练的用于测试智能家居控制的相关模型demo，在支持65个常用命令词的离线识别测试中（数量越大识别所需时间越长），使用读取本地音频文件的方式进行语音识别“打开空调”所需时间
但是，对于日常驾驶员而言，LiDAR传感器是负担不起的，那么还能如何测量深度？将描述的最新方法是无监督的深度学习方法，该方法使用一帧到下一帧的像素差异或差异来测量深度。...[1]的主要贡献是： 一种自动遮罩技术，可消除对不重要像素的聚焦 用深度图修改光度重建误差 多尺度深度估计 建筑 本文的方法使用深度网络和姿势网络。...深度网络是经典的U-Net [2]编码器-解码器体系结构。编码器是经过预训练的ResNet模型。深度解码器类似于先前的工作，在该工作中，它将S型输出转换为深度值。 ?...图片来自[5] 学习对象量表 虽然Monodepth2通过其自动遮罩技术解决了静态物体或以与照相机相同速度移动的物体的问题，但这些作者还是建议对模型进行实际训练，以识别物体的比例，从而改善物体运动的建模...损失是图像中对象的输出深度图与通过使用相机的焦距，基于对象类别的先验高度和图像中分割后的对象的实际高度计算出的近似深度图之间的差，两者均按目标图片的平均深度进行缩放： ?
来源：IBC2021 主讲人：Matteo Torcoli 内容整理：陈梓煜 研究者通过调研发现，现今观众经常会受到听不清音频中人物对话的困扰，为给观众提供个性化的声平衡方案，这篇文章主要提出了一种利用深度学习改善音频中人物对话和环境声相对水平的声平衡方案...Dialog+ Dialog+ 利用了深度学习方法的最新进展，考虑到算法的鲁棒性为了得到更好的算法表现，使用到的训练数据是现实世界的广播内容，大部分来自于WDR和BR。...对输入的立体声混合音频文件进行短时傅里叶变换得到频域下的音频数据，再使用深度卷积网络从频域上的音频数据预测分离的对话音和环境音。...作者认为深度卷积网络的结构对从原始数据中分离不同特征的数据更加敏感，作者证明了相比于其他更复杂的网络结构，使用深度卷积神经网络可以获得更好的性能表现。...但是现有的广播机制难以提供高度个性化的语音平衡方案以满足不同年龄段观众对于听清音频中人物对话的需求，基于此问题，本工作的研究者提出了 Dialog+，这是一种通过深度学习方法，从原始声音片段中先分离出环境音和人物对话音后
原文： https://arxiv.org/abs/1902.04238v1 在不“丢脸”的情况下实现人脸识别 这一研究提出了一种新的面部识别方法，在保持必要面部特征的高视觉质量的基础上，这一算法可以隐藏其他的面部特征量...潜在应用与效果 通过这种新的方法，人工智能研究人员可以放心地在不损失原始数据质量的情况下实现人脸识别，并且仍然可以避免可能的人脸识别诉讼。...潜在应用与效果 这种新的建模方法消除了音频合成中质量下降和失真的问题，真正展示了GANs中休眠的潜力，可以探索和利用这些潜力生成一次性的完整信号，从而实现更有效的音频合成。...而且，如果对抗性时频特性的产生可以应用于音频合成，那么这也意味着人工智能研究界开始了一段新的旅程——试图利用GANs更深入、更有效地与人工智能进行音频合成。...他是深度学习系统部署方面的专家，在开发新的AI产品方面拥有丰富的经验。除了卓越的工程经验，他还教授了1000名学生了解深度学习基础。
tensorflow 语音识别 最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。....关于使用方法可以阅读 github上的文档,这里只对raw_data做一些说明. raw_audio_data = sound.raw_data raw_audio_data 中包含的是 音频数据的...bytestring,但是如果我们想对音频数据做MFCC,那么我们应该怎么办呢?...CTCloss 现在用深度学习做语音识别，基本都会在最后一层用CTCloss，这个loss自己实现起来还是有点费劲，不过，幸运的是，tensorflow中已经有现成的API了，我们只需调用即可。...知道这些，就可以使用tensorflow搭建一个简单的语音识别应用了。
SRT 使用用户数据报协议 (UDP)，旨在通过公共互联网发送高质量视频，因此该协议是音频和视频流的最佳选择。...SRT 协议解析及报文识别 下面我们对 SRT 协议进行解析。...data_info,PayloadLen); } else { /*srt data type*/ } } 复制代码 编译运行： 这里把 srt 协议识别出来...RTMP 协议目前使用 H.264 视频编解码器和 AAC 音频编解码器，它们相当陈旧，不能提供最佳质量。 最后总结一下 RTMP 优点及缺点： 优点：多播支持、低缓冲、宽平台支持。...此外，还声明该协议与编解码器无关，这意味着它支持任何现代视频和音频编解码器。 说了这么多，SRT 优点及缺点分别是： 优点：高质量、稳定性、亚秒级延迟、强大的编解码器支持。
深度学习实战：基于卷积神经网络的猫狗识别 本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。...主要内容包含： 数据处理 神经网络模型搭建 数据增强实现 本文中使用的深度学习框架是Keras； 图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats...这样做的好处： 增大网络容量 减少特征图的尺寸 需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层） 在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...到128），但是特征图的尺寸在逐渐减小（从150-150到7-7） 深度增加：原始图像更复杂，需要更多的过滤器 尺寸减小：更多的卷积和池化层对图像在不断地压缩和抽象 网络搭建 In [15]: import
人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。...人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频...传统人脸检测、识别在特征提取、精确度、可扩展性方面均有诸多不足，进入深度学习时代后，逐渐被深度学习技术所取代。 二、人脸数据集介绍 1....Multi-task Cascaded Convolutional Networks（基于多任务级联卷积网络的联合人脸检测与对准，MTCNN），是一个优秀的人脸检测模型，该模型通过三个阶段精心设计的深度卷积网络...DeepFace（2014） 1）概述 DeepFace是Facebook研究人员推出的人脸验证模型，是深度学习技术应用于人脸识别的先驱。模型深度9层，超过1.2亿个参数。
，当成不能识别的文字 误识率：不应该作为文字的作为文字来识别 识别速度：一般可接受范围在50~500ms 稳定性：识别结果稳定性 6）应用 文档/书籍扫描、车牌识别、证件识别、卡识别、票据识别 教育场景文字识别...4）序列标注 一个深度双向循环神经网络是建立在卷积层的顶部，作为循环层。...（b）我们论文中使用的深度双向LSTM结构。合并前向（从左到右）和后向（从右到左）LSTM的结果到双向LSTM中。在深度双向LSTM中堆叠多个双向LSTM结果。...网络详细结构 7）结论 该模型在4个公共测试数据集上取得了较好的成绩，跟其它基于深度学习模型相比，具有明显提升。...每个音符不仅自身被识别，而且被附近的音符识别。因此，通过将一些音符与附近的音符进行比较可以识别它们，例如对比他们的垂直位置。
今天给您讲讲视频大数据和视频内容的识别（部分内容来自复旦大学-计算机科学技术学院薛向阳、姜育刚，谢谢参考阅读）。 视频大数据 ? 作为目前最火热的词汇之一，大数据在各个领域都已有了较为成熟的应用。...可以预见在未来的“智慧城市”建设中，视频的数据量会爆炸性增长，对海量视频数据处理系统的要求会越来越高，对视频数据挖掘的能力要求越来越强，视频大数据平台将引入越来越多的AI机器学习，深度学习、智能图算法等尖端技术来提高整个系统的智能化水平...大规模动作识别比赛的数据 THUMOSChallenge 101类别；分别与ICCV2013、ECCV2014、CVPR2015合办 ?...深度视频学习 Video Classification with Regularized DNN ? Z. Wu, Y.-G.
：https://pan.baidu.com/s/1aiSq7wGpdHIe6MUKPnXgrA 密码：4dcn 20170512-110547（MS-Celeb-1M数据集训练的模型文件，微软人脸识别数据库...mtcnn进行人脸检测并对齐与裁剪 ② 对裁剪的人脸使用facenet进行embedding ③ 对embedding的特征向量使用欧式距离进行聚类 2）、基于mtcnn与facenet的人脸识别...contributed/predict.py 主要功能： ① 使用mtcnn进行人脸检测并对齐与裁剪 ② 对裁剪的人脸使用facenet进行embedding ③ 执行predict.py进行人脸识别
我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。
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