Introduzione alla classificazione audio con TensorFlow
In questo modulo si apprenderà come eseguire la classificazione audio con TensorFlow. Esistono vari modi per creare un modello di classificazione audio. È possibile usare la forma d'onda, contrassegnare con tag le sezioni di un file d'onda o persino usare la visione artificiale nell'immagine dello spettrogramma. In questa esercitazione verrà prima descritto come comprendere i dati audio, dalle rappresentazioni analogiche a quelle digitali, quindi verrà compilato il modello usando la visione artificiale sulle immagini dello spettrogramma. Si può infatti trasformare l'audio in una rappresentazione di immagine e quindi usare la visione artificiale per classificare le parole pronunciate.
Obiettivi di apprendimento
Contenuto del modulo:
- Informazioni di base sui dati audio
- Informazioni su come visualizzare e trasformare i dati audio
- Creare un modello di riconoscimento vocale di classificazione binaria in grado di riconoscere "sì" e "no"
Prerequisiti
- Conoscenze base di Python
- Conoscenza di base della modalità di utilizzo di Jupyter Notebook
- Conoscenza di base di Machine Learning
Get started with Azure
Choose the Azure account that's right for you. Pay as you go or try Azure free for up to 30 days. Sign up.