Data Science audio-recognition

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Deep Learning mit Spektrogrammen zur Schallerkennung

Ich habe die Möglichkeit untersucht, Geräusche (zum Beispiel Tiergeräusche) mithilfe von Spektrogrammen zu klassifizieren. Die Idee ist, ein tiefes Faltungs-Neuronales Netz zu verwenden, um Segmente im Spektrogramm zu erkennen und eine (oder mehrere) Klassenbezeichnungen auszugeben. Dies ist keine neue Idee (siehe zum Beispiel die Klangklassifizierung von Walen oder die Erkennung …

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Wie unterscheidet sich eine Faltungslage von einem gewöhnlichen Faltungsnetzwerk?

Ich arbeite derzeit daran, die Ergebnisse dieses Papiers neu zu erstellen . In der Arbeit beschreiben sie eine Methode zur Verwendung von CNN zur Merkmalsextraktion und haben ein akustisches Modell, das Dnn-hmm ist und mit RBM vorab trainiert wurde. Abschnitt III Unterabschnitt A gibt verschiedene Möglichkeiten an, wie die Eingabedaten …

9 neural-network convnet feature-extraction audio-recognition

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CNN zur Phonemerkennung

Ich studiere derzeit dieses Papier , in dem CNN für die Phonemerkennung unter Verwendung der visuellen Darstellung von Log-Mel-Filterbänken und eines begrenzten Gewichtsverteilungsschemas angewendet wird. Die Visualisierung von Log-Mel-Filterbänken ist eine Möglichkeit, die Daten darzustellen und zu normalisieren. Sie schlagen vor, als Spektogramm mit RGB-Farben zu visualisieren. Das Beste, was …

7 classification keras convnet training audio-recognition

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Neuronales Netz mit flexibler Anzahl von Eingängen?

Ist es möglich, ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das eine konsistente Ausgabe liefert, da die Eingabe in Vektoren unterschiedlicher Länge vorliegen kann? Ich bin derzeit in einer Situation, in der ich viele Audiodateien mit unterschiedlicher Länge abgetastet habe und ein neuronales Netzwerk trainieren muss, um bei einer bestimmten Eingabe die …

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Als «audio-recognition» getaggte Fragen