Introduzione alla classificazione audio con TensorFlow
In questo modulo di apprendimento 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 di tutto descritto come comprendere i dati audio, da rappresentazioni analogiche a digitali, quindi si creerà il modello usando visione artificiale nelle 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
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