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。...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?...就可以了 audio = np.reshape(audio, [-1, 2]) # 然后就可以使用python_speech_features做进一步操作了 tensorflow中做语音识别会碰到的...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。
睡岗识别可以通过TensorFlowAI深度学习框架智能分析技术，睡岗识别识别出现场人员是否存在睡岗情况，及时发出预警，避免因操作人员的疏忽而导致的安全事故。...TensorFlow 是一个开源的机器学习的框架，我们可以使用 TensorFlow 来快速地构建神经网络，同时快捷地进行网络的训练、评估与保存。...也正是因为 TensorFlow 是一个开源的软件库，因此只要我们安装了 TensorFlow，我们就可以使用import 的方式来引入。...说到这里我们不得不说一下 TensorFlow 的优点，相比于其他的机器学习框架，Tensorflow 框架是最适用于工业部署的一个机器学习框架，换句话说，TensorFlow 非常适用于在生产环境中进行应用...由于 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 的差别较大，因此在我们的学习与使用当中，我们应当首先学习TensorFlow2.x 版本。
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。...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，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...直接音频增强 首先需要生成一个人工音频数据集。...为了达到这个目的，这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层，它接受原始（即未修改的）音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。...首先加载由 kapre 库提供的音频层。
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，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...直接音频增强 首先需要生成一个人工音频数据集。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...为了达到这个目的，这里使用提供自定义 TensorFlow 层的 kapre 库。我们使用 MelSpectrogram 层，它接受原始（即未修改的）音频数据并在 GPU 上计算 Mel 频谱图。
手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型，说白了就是简单，样本特征少，难度小很多。...一、目标 预期目标：传入一张数字图片给机器，机器通过识别，最后返回给用户图片上的数字 传入图片： 机器识别输出： 二、搭建（全连接神经网络） 环境：python3.6 tensorflow1.14...import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_forward...运行mnist_app.py文件，结果如下： 先输入需要识别的图片number数，然后传入图片路径，最后返回识别结果。
本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World，用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。...笔记的内容来自 Tensorflow 中文社区和黄文坚的《Tensorflow 实战》，只作为自己复习总结。...环境： Windows 10 Anaconda 4.3.0 Spyder 本节笔记主要采用 Softmax Regression 算法，构建一个没有隐层的神经网络来实现 MNIST 手写数字识别。...通过运行Tensorflow 提供的代码加载数据集： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据 mnist =...7.全部代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据 mnist
盯住梅西：TensorFlow目标检测实战 https://baijiahao.baidu.com/s?...id=1581115075233058548&wfr=spider&for=pc 1、 对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程 http...http://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 3、(good paper) Tensorflow object detection API...搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型 http://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 flags.DEFINE_string.../evempire/p/8401352.html TensorFlow使用object detection训练自己的模型用于物体识别 (使用这个进行调参) python object_detection
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...对于音乐分类和语音识别而言，有很多数据集，但是并没有多少数据集是用来做随机声音分类的。...提取出的音频特征以 TensorFlow Record 文件的形式被存储。 这些特征和 YouTube-8M 模型是兼容的。...音频准备 正如我们之前所提及的，我们要使用 TensorFlow 的 VGGish 模型作为特征提取器。...结论 正如你所看到的，TensorFlow 是一款非常灵活的工具，在很多机器学习应用中都很有用，例如图像处理和语音识别。将这个方法和物联网平台结合起来可以让你在很多领域建立智能解决方案。
识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。...)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别, http://link.zhihu.com/?...中都是不必 须的，MXNet使用的是DataIter，会在程序运行的过程中异步读取数据，TensorFlow也是这样的，TensorFlow封装了高级的api，用来做数据的读取，比如TFRecord...Data Augmentation 由于图像场景不复杂，只是做了一些基本的处理，包括图像翻转，改变下亮度等等，这些在TensorFlow里面有现成的api，所以尽量使用TensorFlow来做相关的处理...Summary 综上，就是利用tensorflow做中文手写识别的全部，从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据，到如何设计network， 到如何做train，validation
在`src/data/captcha`下存放验证码图片，一般名字就是答案，然后需要在`src/data/captcha.json`中描写对应关系，例如
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。 语音降噪的经典解决方案通常采用生成模型。...重要的是要注意，音频数据与图像不同。由于假设之一是使用CNN（最初是为计算机视觉设计的）进行音频降噪，因此了解这种细微差别非常重要。原始形式的音频数据是一维时间序列数据。...由于这些原因，音频信号通常被转换为（时间/频率）2D表示。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）和恒定Q频谱是音频应用中经常使用的两种流行表示。...音频信号在大多数情况下是不稳定的。换句话说，信号的均值和方差在一段时间内不是恒定的。因此，在整个音频信号上计算傅立叶变换没有太大意义。...可以在下面看到音频信号的常见表示形式。 音频数据的常见2D表示。
本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里我们识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。...test_initializer = iterator.make_initializer(test_dataset) 接下来就是关键的部分了，在这里我们使用三层卷积和两层全连接网络进行构造，在这里为了简化写法，直接使用 TensorFlow...详情参见 TensorFlow 的官方文档：https://www.tensorflow.org/apidocs/python/tf/nn/softmaxcrossentropywithlogits：...代码 以上便是使用 TensorFlow 进行验证码识别的过程，代码见：https://github.com/AIDeepLearning/CrackCaptcha。 崔庆才 静觅博客博主
这次对最近学习tensorflow的总结，以理解MNIST手写字识别案例为例来说明 原始的网址：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials...包 import tensorflow as tf #加载读取函数 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读数据，...−∑y′log(y)-\sum y^{'} log(y) 来计算交叉熵： #交叉熵 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 用梯度下降法来训练模型： TensorFlow...梯度下降算法（gradient descent algorithm）是一个简单的学习过程，TensorFlow只需将每个变量一点点地往使成本不断降低的方向移动。...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读数据 mnist = input_data.read_data_sets
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。
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： ?...简单的音频处理图 值得注意,在我们的用例的第1步,将数据直接从“. wav”文件中加载的，第3个步是可选的，因为音频文件每个只有一秒钟，因为文件较长裁剪音频可能是一个好主意，也是为了保持所有样本的固定长度...如果你打算对音频进行建模，你可能还要考虑其他有前途的方法，如变压器。...- Rainforest-Audio classification Tensorflow starter https://www.kaggle.com/dimitreoliveira/rainforest-audio-classification-tensorflow-starter
我们需要做的就是通过算法让电脑能够识别出图片中的数字，是不是像识别验证码一样。...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。...weight = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) bias = tf.Variable(tf.zeros([10])) 定义模型 tf.matmul是tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data class constant(object): classes...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data class constant(object): """
TensorFlow模型搭建基础 实现“MNIST数据集手写数字识别 ”的常用函数 ① tf.get_collection("") 函数表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。...实现手写体MNIST数据集的识别任务前向传播过程如下： import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE =...实现手写体MNIST数据集的识别任务反向传播过程如下： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...实现手写体MNIST数据集的识别任务测试传播过程如下： #coding:utf-8 import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist...参考：人工智能实践：Tensorflow笔记
一、前言 本文主要介绍了tensorflow手写数字识别相关的理论，包括卷积，池化，全连接，梯度下降法。...二、手写数字识别相关理论 2.1 手写数字识别运算方法 图1 识别过程就像图片中那样，经过多次卷积和池化（又叫子采样），最后全连接就运算完成了。...2.2 卷积 卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN） 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...三、android系统上的tensorflow演示程序 https://github.com/MindorksOpenSource/AndroidTensorFlowMachineLearningExample
对于人类来说，识别手写的数字是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考，就可以看出下面的数字分别是5,0,4,1。 但是想让机器识别这些数字，则要困难得多。...如果让你用传统的编程语言(如Java)写一个程序去识别这些形态各异的数字，你会怎么写？写很多方法去检测横、竖、圆这些基本形状，然后计算它们的相对位置？我想你很快就会陷入绝望之中。...抛开这些研究成果，我们从头开始，想想怎样用机器学习的方法来识别这些手写数字。因为数字只包含0~9，对于任意一张图片，我们需要确定它是0~9中的哪个数字，所以这是一个分类问题。...TensorFlow的安装包里就有了input_data这个module，所以我们直接import进来就好了。...TensorFlow提供的方法从训练集里取了5000个样本作为验证集，所以训练集、测试集、验证集的大小分别为：55000、10000、5000。
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进，主要变化如下： 以Eager模式为默认的运行模式，不必构建Session 删除tf.contrib库，将其中的高阶API整合到tf.kears...加了Dropout"""from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow...as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import
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