网上各种数据集鱼龙混杂,质量也参差不齐,简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集,还要挨个跑到各数据集的网站,两个字:麻烦。
通常来说,当必须处理图像、文本、音频或视频数据时,可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch,torchaudio 遵循相同的理念,即提供强大的 GPU 加速,通过 autograd 系统专注于可训练的特征,并具有一致的风格(张量名称和维度名称)。因此,它主要是一个机器学习库,而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到,因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行,这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
largest tensorflow datasets for machine learning
每年都有很多大型、高质量的数据集发布,其中大多数数据集都发布在各自的网站上,通过谷歌搜索很难找到所有这些数据集。
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。
Python数据增强是一种用于提高机器学习模型性能的技术,通过在原始数据集上进行一些变换操作来创建新的数据,扩大数据集规模,从而提升模型的泛化能力。本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用,并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。
英语原文《 30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning 》
人在说话的时候,常常伴随着身体动作,不管是像睁大眼睛这样细微的动作,还是像手舞足蹈这样夸张的动作。
Deepgram 是 YC 投资的一家初创公司,其业务是使用机器学习分析企业的音频数据。近日该公司开源了内部的深度学习工具 Kur(https://github.com/deepgram/kur)。该工具能够进一步帮助那些对音频分析感兴趣的人实现他们的想法。开源内容还包括10个小时的已转录音频,以10秒的片段拼接,目的是加快训练过程。 Kur 与 Keras 相似,但 Kur 进一步节略了建立和训练深度学习模型的过程。通过使深度学习更容易实现,Kur 进一步使图像识别和语音分析更容易进行。 Deepgram
作者:宋天龙 链接:https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源:知乎
北大联手腾讯提出LanguageBind | 更直接的多模态对齐框架,刷新多个榜单!
TensorFlow由Google Brain的研究人员创建,是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具,预先训练的模型,机器学习指南以及一系列开放数据集。为了帮助找到所需的训练数据,本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像,视频,音频和文本数据集。
【新智元导读】谷歌今天发布了一个在声音识别上对标图像识别领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的音频、527种类型的标注声音。 谷歌机器感知研究小组(Machine Perception Research)最新发布了一个大规模的音频数据集AudioSet。 根据谷歌在官网的介绍,AudioSet 包括 632 个音频事件类的扩展类目和从YouTube视频绘制的 2,084,320 个人类标记的10秒声音剪辑的集合。类目被指定为事件类别的分层图,覆盖广泛的人类和动物声音,
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】近日,谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM,正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周,OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API,刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日,谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言,而且参数量也达到了20个亿。 当然了,模型依然没有对外开放,「这很谷歌」! 简单来说,USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
近日,PyTorch 社区又添入了「新」工具,包括了更新后的 PyTorch 1.2,torchvision 0.4,torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节,AI 开发者将其整理与编译如下。
图源:unsplash 来源 | 雷克世界(公众号ID:raicworld) 编译 | 嗯~是阿童木呀、EVA 导语:在本文中,我们描述了Google最新发布的一个用于帮助训练和评估关键词识别系统的口语词汇组成的音频数据集。讨论了为什么这个任务是一个有趣的挑战,以及为什么它需要一个专门的,与用于对完整句子进行自动语音识别的传统数据集所不同的数据集。 我们提出了一种对该任务进行可重复、可比较的精确度指标度量方法。描述了数据是如何被收集和验证的,它所包含的内容,以及其以前的版本和属性。通过报告在该数据集上训练的
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。
声音分类是音频深度学习中应用最广泛的方法之一。它包括学习对声音进行分类并预测声音的类别。这类问题可以应用到许多实际场景中,例如,对音乐片段进行分类以识别音乐类型,或通过一组扬声器对短话语进行分类以根据声音识别说话人。
而 PyTorh 是其中表现非常好的一个,今天我们就来开启 PyTorh 的入门之旅
声音也是识别对象的一种重要数据源。其中根据声音来识别声音所处的环境也是语音识别的研究内容之一。今天对NIPS 2016年的这篇文章SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video,(论文项目所在地址为:https://projects.csail.mit.edu/soundnet/)进行了复现,觉得这篇文章的做法挺有意义的。
选自Google Research 机器之心编译 参与:李亚洲、晏奇、微胖 近日,谷歌开放了一个大规模的音频数据集 AudioSet。该数据集包含了 632 类的音频类别以及 2084320 条人工标记的每段 10 秒长度的声音剪辑片段(包括 527 个标签)。此项研究论文已发表于最近正在新奥尔良举办的 IEEE ICASSP 2017 大会上。论文原文可点击文末「阅读原文」查看。 项目地址:https://github.com/audioset/ontology AudioSet 包含了 632 类的音频
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。
来源:Deephub Imba本文约2100字,建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 对于图像相关的任务,对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比,图像的数据增强是非常直观的,我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的,并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见,但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的,本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中,将介绍
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎,支持使用多种 AI 模型将非结构化数据向量化,并为向量数据提供搜索服务。Milvus 集成了 Faiss、Annoy 等广泛应用的向量索引库,开发者可以针对不同场景选择不同的索引类型。使用 Milvus 就可以以相当低的成本研发出最简可行产品。
(Stanford)69G大规模无人机(校园)图像数据集【Stanford】 http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】一次学完所有生成式模型! 过去的两年时间里,AI界的大型生成模型发布呈井喷之势,尤其是Stable Diffusion开源和ChatGPT开放接口后,更加激发了业界对生成式模型的热情。 但生成式模型种类繁多,发布速度也非常快,稍不留神就有可能错过了sota 最近,来自西班牙科米利亚斯主教大学的研究人员全面回顾了各个领域内AI的最新进展,将生成式模型按照任务模态、领域分为了九大类,并总结了2022年发布的21个生成式模型,一次看明白生成式模型的发展
http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/
来源:新智元 极市平台本文约3800字,建议阅读5分钟本文总结了2022年发布的21个生成式模型,一次看明白生成式模型的发展脉络! 过去的两年时间里,AI界的大型生成模型发布呈井喷之势,尤其是Stable Diffusion开源和ChatGPT开放接口后,更加激发了业界对生成式模型的热情。 但生成式模型种类繁多,发布速度也非常快,稍不留神就有可能错过了sota。 最近,来自西班牙科米利亚斯主教大学的研究人员全面回顾了各个领域内AI的最新进展,将生成式模型按照任务模态、领域分为了九大类,并总结了2022年发
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的,做了较大的修改,方便训练中文自定义数据集,同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别(ASR)引擎,其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ,本项目同时还支持各种数据增强方法,以适应不同的使用场景。支持在Windows,Linux下训练和预测,支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
Selenium是一个Web测试自动化框架,最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API,供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器,完全模拟用户的操作,比如点击链接、输入表单,点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
官方表示,和1.1版本相比,新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括:
对于图像相关的任务,对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比,图像的数据增强是非常直观的,我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的,并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见,但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的,本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术,在缺乏足够大的数据集,模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
本项目将分三个阶段分支,分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支,当前为最终级,持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别(PaddlePaddle Automatic Speech Recognition),是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架,PPASR致力于简单,实用的语音识别项目。可部署在服务器,Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
FastSum 的 GitHub 地址先为大家奉上:https://github.com/fastnlp/fastSum
HuggingFace是一个开源社区,提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程,按照该框架实施工程,能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题,降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度,让后续的研发人员能够更容易地介入,即把HuggingFace的标准研发流程变成所有研发人员的公共知识,不需要额外地学习。
在本文中,我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程,其中包含了GitHub项目链接。 作者:Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
金融 美国劳工部统计局官方发布数据:http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139 沪深股票除权除息、配股增发全量数据,截止 2016.12.31 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/344 上证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、后复权价,1260支股票 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/340
美国劳工部统计局官方发布数据:http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139
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
自从Stable Diffusion和Midjourney爆火之后,人们见识到了人工智能技术在图片生成领域的强大实力。
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。
对于给定的音频数据集,可以使用Spectrogram进行音频分类吗?尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图,并使用频谱图作为分类问题的图像。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框(YouTube-BoundingBoxes),含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框,精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集,希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof,使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状(tensor shape),了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在,tfprof 已经支持P
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号,目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话,而背景音乐正在播放。在这种情况下,语音去噪系统的任务是消除背景噪声,以改善语音信号。除许多其他用例外,此应用程序对于视频和音频会议尤其重要,在视频和音频会议中,噪声会大大降低语音清晰度。
选自googleblog 机器之心编译 编辑:小舟、杜伟 谷歌表示,推出通用语音模型(USM)是其未来支持 1000 种语言的关键一步。 去年 11 月,谷歌宣布推出「1000 种语言计划」,旨在构建一个机器学习 (ML) 模型,支持世界上使用最广泛的 1000 种语言,从而为全球数十亿人带来更大的包容性。然而,其中一些语言的使用人数不到两千万,因此核心挑战是如何支持使用人数相对较少或可用数据有限的语言。 现在,谷歌公开了更多有关通用语音模型 (USM) 的信息,这是支持 1000 种语言的第一步。USM
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