原文:語音與深度學習(一):python特征提取

准備工作 首先需要在pycharm中安裝好python speech features和librosa兩個包。建議先安裝anaconda,然后在anaconda中創建一個虛擬環境,用於安裝Pycharm的所有需要的包,然后再在pycharm中導入在anaconda中創建的虛擬環境即可。 同時使用conda命令安裝pycharm包比使用pip命令安裝成功率更高 。這樣可以在任意一台電腦上在pycha ...

2022-02-22 18:30 0 1010 推薦指數:

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特征工程:圖像特征提取深度學習

   在過去的二十年中,計算機視覺研究已經集中在人工標定上,用於提取良好的圖像特征。在一段時間內,圖像特征提取器,如 SIFT 和 HOG 是標准步驟。深度學習研究的最新發展已經擴展了傳統機器學習模型的范圍,將自動特征提取作為基礎層。他們本質上取代手動定義的特征圖像提取器與手動定義的模型,自動學習 ...

Mon Feb 25 22:59:00 CST 2019 0 1455
文本深度特征提取

文本深度特征提取 注:本文內容摘自《深度學習算法實踐》 為何要研究文本深度特征? ——因為文本深度特征無論對於文本分類還是文本預測,都是非常重要的。 文本特征提取說白了就是將自然語言理解的問題轉化成機器學習的問題。第一步肯定是找一種合適的方法,把語言表達數學化,即用可量化 ...

Sat Sep 01 04:30:00 CST 2018 0 872
語音識別之特征提取

, 高頻信號更容易衰減,預加重是個一階高通濾波器,可以提高信號高頻部分的能量 分幀, 語音信號短時平 ...

Wed Aug 12 02:12:00 CST 2020 0 1519
語音信號中的特征提取

原文鏈接地址:http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178190 一.語音的產生簡介 1.1 發音器官 人體的語音是由人體的發音器官在大腦的控制下做生理運動產生的。人體發音器官由三部分組成:肺和氣管、喉、聲道 ...

Fri Sep 08 00:12:00 CST 2017 0 17790
基於MFCC的語音數據特征提取概述

1. 概述   語音是人類之間溝通交流的最直接也是最快捷方便的一種手段,而實現人類與計算機之間暢通無阻的語音交流,一直是人類追求的一個夢想。   伴隨着移動智能設備的普及,各家移動設備的廠家也開始在自家的設備上集成了語音識別系統,像Apple Siri、Microsoft Cortana ...

Sat Sep 28 20:14:00 CST 2019 0 3181
AI大語音(四)——MFCC特征提取

點擊上方“AI大道理”,選擇“置頂”公眾號 —————— 1 特征提取流程 在語音識別和話者識別方面,最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數(Mel-scaleFrequency Cepstral ...

Thu Aug 13 06:47:00 CST 2020 0 849
python圖像特征提取

這里使用的是python 3.5 、opencv_python-3.4.0+contrib,特征提取的代碼如下: 結提取果: ...

Wed Jan 17 06:35:00 CST 2018 2 9530
python—sift特征提取

一、SIFT提出的目的和意義 二、SIFT的特征簡介 三、SIFT算法實現步驟簡述 四、圖像集 五、匹配地理標記圖像 六、SIFT算法代碼實現 代碼 結果截圖 小結 七、SIFT實驗總結 八、實驗遇到的問題 一、SIFT提出的目的和意義 1999年 ...

Sun Mar 08 23:16:00 CST 2020 2 2925
 
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