Классификация звука и распознавание ключевых слов с помощью TensorFlow

Звук окружает нас повсюду, но научить компьютер понимать звук требует перевода необработанных волн в формат, который могут обрабатывать модели машинного обучения. В этом текстовом курсе вы узнаете основы машинного обучения аудиоданным, научитесь преобразовывать звуковые файлы в визуальные представления и обучать интеллектуальные модели. Вы узнаете, как построить полнофункциональную систему распознавания ключевых слов с использованием TensorFlow. Понимая, как работают звуковые сигналы и как использовать глубинное обучение, вы приобретете навыки классификации пользовательских звуков, речевых команд и шума окружающей среды. Что вы узнаете: основные понятия цифрового звука, включая частоты дискретизации, формы волн и каналы; преобразование необработанных звуковых волн в визуальные спектрограммы с помощью преобразований Фурье в TensorFlow; создание и обучение конверсионной нейронной сети (CNN) для обнаружения ключевых слов и классификации звука; оптимизация конвейеров данных с помощьй Tensorflow. tf.data API для эффективной предварительной обработки и пакетирования аудио; Применение принципов обучения передаче с использованием современных предварительным образом обученных моделей встраивания аудио; Оценка производительности модели с использование матриц точности, восстановления и путаницы. Курс начинается с основ обработки аудиосигнала, а затем постепенно переходит к подготовке набора данных, разработке особенностей и проектированию архитектуры модели. Вы прочитаете подробные объяснения и проанализируете практические фрагменты кода, чтобы укрепить свою уверенность. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся машинным обучением и обработкой аудио. Не требуется предыдущий опыт работы с аудиоинженерией или продвинутым глубоким обучением, хотя полезно знакомство с Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал аудио-интеллекта в ваших приложениях.