Wprowadzenie do klasyfikacji audio za pomocą biblioteki TensorFlow
W tym module szkoleniowym dowiesz się, jak przeprowadzić klasyfikację audio za pomocą biblioteki TensorFlow. Istnieje wiele sposobów tworzenia modelu klasyfikacji audio. Możesz użyć fali dźwiękowej, tagować sekcje pliku falowego, a nawet użyć wizji komputerowej na obrazie spektrogramu. W tym samouczku najpierw omówimy, jak zrozumieć dane audio, od analogu do reprezentacji cyfrowych, a następnie utworzymy model przy użyciu analizy obrazów na podstawie obrazów spektrogramu. To prawda, możesz przekształcić dźwięk w reprezentację obrazu, a następnie wykonać przetwarzanie obrazów, aby sklasyfikować słowo mówione!
Cele szkolenia
W tym module wykonasz następujące czynności:
- Poznaj podstawy danych audio
- Dowiedz się, jak wizualizować i przekształcać dane audio
- Stwórz model klasyfikacji binarnej mowy rozpoznający "tak" i "nie"
Wymagania wstępne
- Podstawowa wiedza na temat języka Python
- Podstawowa wiedza na temat korzystania z notatników Jupyter
- Podstawowa wiedza na temat uczenia maszynowego
Rozpoczynanie pracy z platformą Azure
Wybierz konto Azure, które najbardziej Ci odpowiada. Płać na bieżąco lub wypróbuj platformę Azure bezpłatnie przez 30 dni. Zarejestruj się.