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
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验(我们尚未开放源代码)。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外,您还可以使用语音命令进行交互。简而言之,借助 Tensorflow Lite 框架,我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
机器之心报道 机器之心编辑部 TensorFlow 2.10 已发布,还没有更新的小伙伴现在可以更新了。 近日,TensorFlow 官方宣布, TensorFlow 2.10 来了!距离上次 2.9 版本的更新仅仅过去三个月。 TensorFlow 地址:https://blog.tensorflow.org/2022/09/whats-new-in-tensorflow-210.html 新版本的亮点包括:Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。此版本还标志着 Ten
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。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
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本项目说是使用Keras,但使用的都是Tensorflow下的keras接口,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
英语原文《 30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning 》
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
ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型,只需输入一行代码,就能一键调用。
识别我们周围环境中的声音是我们人类每天很轻松就能做到的事情,但是对于计算机相当困难。如果计算机可以准确识别声音,它将会在机器人,安全和许多其他领域得到广泛应用。 最近有许多与计算机视觉有关的发展,通过深入学习和建立大型数据集如 ImageNet 来训练深入学习模型。 然而,听觉感知领域还没有完全赶上计算机视觉。谷歌三月份发布了AudioSet,这是一种大型的带注释的声音数据集。希望我们能看到声音分类和类似领域的主要改进。 在这篇文章中,我们将会研究如何利用图像分类方面的最新进展来改善声音分类。 在城
对于人类的语音识别,目前有很多不同的项目和服务,像Pocketsphinx,谷歌的语音API,以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本,但没有一个能够对麦克风所捕
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。
选自Medium 作者:DeviceHive 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类(包括种类、场景等)的实现方案,包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导,特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音,例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API,等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本,但是其中
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
大数据文摘作品 编译:happen,吴双 高宁,笪洁琼,魏子敏 本文将一步步向你展示,如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道,真正的语音与音频识别系统要复杂的多,但就像图像识别领域的MNIST,它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后,你将拥有一个模型,能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语,或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
终于有时间更新语音识别系列了,之前的几篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境:
网友的家里有一条狗🐶,很喜欢乘人不备睡沙发🛋️,恰好最近刚搬家 + 狗迎来了掉毛期 不想让沙发上很多毛。所以希望能识别到狗,然后播放“gun 下去”的音频📣。
【新智元导读】今天谷歌CEO在年度公开信中写道,我们将进入人工智能为先的世界,但并没有透露多少细节。本文详尽梳理了谷歌所有的——没错,是所有的——人工智能项目及其开发内幕,供你纵览这家公司打造人工智能帝国的布局。 谷歌如何打造人工智能帝国? 这个搜索巨头正在将它的人工智能服务开源,让每个人都可以使用。2007 年 11月,谷歌通过发布安卓手机开源操作系统,为自己在移动市场的支配地位奠定了基础。八年之后,安卓获得了 80%的市场份额,如今谷歌又故伎重演——这次开源的是人工智能。 不久前,谷歌公布了 Tens
大模型在深度学习中的应用已经变得日益广泛和深入,其庞大的参数规模和复杂的结构赋予了其强大的数据处理和学习能力,为深度学习领域的多个任务提供了有效的解决方案。
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分,从智能手机到家用电器,几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展,将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状,以及神经网络在边缘设备上的应用。
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谷歌的工程师们经常被问到这样的一个问题——怎么上手用深度学习做语音识别或其它音频识别,比如关键词或指令? 目前,出现了一些很优秀的开源语音识别系统,例如Kaldi,就能把神经系统作为其中的一个模块。但其的高度复杂性,并不适合 解决简单问题的指南。更重要的是,对于新手而言,免费、公开可获取到的数据并不多,适合简单的关键词也不是很多。 为解决这一问题,谷歌的TensorFlow 和 AIY 团队创建了TensorFlow 和 AIY 团队创建了Speech Commands Dataset,即“语音命令数据
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。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
选自SVDS 作者:Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与:李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络(RNN)探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络,在谷歌(语音搜索)、百度(DeepSpeech)和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而,当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时,我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上,几乎没有简单直
选自Magenta 作者:Jesse Engel等 机器之心编译 参与:晏奇、黄小天 Magenta 的目标之一是运用机器学习发现人类表达的新途径,因此,今天我们骄傲地宣布推出由谷歌大脑和DeepMind团队合力打造的 NSynth(Neural Synthesizer(神经合成器))——一种全新的启迪音乐创作的合成方法。机器之心此前曾对Magenta做过报道,请参见《谷歌Magenta项目是如何教神经网络编写音乐的?》 Magenta 的目标之一是运用机器学习发现人类表达的新途径,因此,今天我们骄傲地宣
AI科技评论按:自动语音识别(Automatic speech recognition,ASR)领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
如果你是一名数据科学家或数据分析师,或者只是对这一行当感兴趣,你都应该了解下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库。
随着深度学习的快速发展,各种神经网络模型涌现出来,CNN、Transformer和MLP(多层感知机)都是其中的代表。它们在不同的领域和任务中表现出色,但在某些方面也存在差异。本文将对它们进行比较,并探讨它们在不同场景下的优劣势。
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow,让本就如火如荼的深度学习再添一把火,截至现在,TensorFlow已经历了多个版本演进,功能不断完善,AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题,下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理,让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
很高兴能有机会在LiveVideoStock做有关于FFmpeg深度学习模块相关内容的技术分享。
在前九章中,我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗?
2019年,机器学习框架之争进入了新阶段:PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家,PyTorch占据学术界领军地位,TensorFlow在工业界力量依然强大,两个框架都在向对方借鉴,但是都不太理想。
树莓派和Tensorflow可能能帮你解决这个问题。而且,所需的设备很简单:树莓派、电脑和一个摄像头。
目前,Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架,这些框架旨在帮助开发者构建先进的计算架构。对于刚接触这一领域的你来说,深度学习是计算机科学中的一个分支,它通过模仿人脑结构的人工神经网络,赋予计算机以类似人类的智能,使其能够解决现实世界的问题。
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少,而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大,因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
【磐创AI导读】:本系列文章为大家总结了24个热门的python库,查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库(上)
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 世界上最受欢迎的机器学习框架是TensorFlow,最初它是作为谷歌内部的深度学习框架,2015年底,谷歌已经将其开源,目前在图形分类、音频处理、推荐系统和机器翻译等场景下都有丰富的应用。 TensorFlow的开源使入门深度学习的门槛变得越来越低,只要你有编程和机器学习的基础,建立神经网络的模型将会十分简单。 谷歌拥有的不仅仅是海量的数据,它还拥有世界上最大的计算机集群。因此TensorFlow具有动态伸缩性,它可以运行在多台GPU或者是CPU上,甚至
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。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型,本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个语音指令数据集,其中包含30个词的65000条语音,wav格式,每条长度为一秒钟。 这30个词都是英文的,基本是yes
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