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摘要：
例如从2channel，4.41k hz 重采样到 1 channel，16k hz 若in和out都是单通道： 方案二 y为下采样的结果，类型np.ndarray 方案二 y为下采样的结果，类型np.ndarray You can use Librosa's load() function, im 阅读全文
posted @ 2018-05-17 15:09 AYE89 阅读(5686) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
azure说话人识别API 官方文档：https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/563309b6778daf02acc0a508/operations/5645c523778daf217c292592 官方Python SDK： 阅读全文
posted @ 2018-05-17 14:24 AYE89 阅读(412) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
Cloud Text-to-Speech 中使用了WaveNet，用于TTS，页面上有Demo。目前是BETA版 使用方法 注册及认证参考：Quickstart: Text-to-Speech 安装google clould 的python库 安装 Google Cloud Text-to-Spee 阅读全文
posted @ 2018-05-15 18:24 AYE89 阅读(1739) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
发现一个DL的博客，对文章分类归纳做的比较好：第三篇文章中的模型可以重点参考 “自然语言学习资料的汇总” 综述 | 一文读懂自然语言处理NLP（附学习资料） 用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 NLP大赛冠军总结：300万知乎多标签文本分类任务(附 阅读全文
posted @ 2018-04-19 15:23 AYE89 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： 或者，你可以使用 自定义对象作用域： 自定义对象的处理与 load_model, model_from_json, model_from_yaml 的工作方式相同： 阅读全文
posted @ 2018-04-16 10:26 AYE89 阅读(1100) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
一、解决的问题 采用传统编码器-解码器结构的LSTM/RNN模型存在一个问题，不论输入长短都将其编码成一个固定长度的向量表示，这使模型对于长输入序列的学习效果很差（解码效果很差）。 注意下图中，ax 和 axx 部分。 公式如下 科普： http://www.jeyzhang.com/underst 阅读全文
posted @ 2018-04-13 14:50 AYE89 阅读(1515) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
一、h-softmax 在面对label众多的分类问题时，fastText设计了一种hierarchical softmax函数。使其具有以下优势： （1）适合大型数据+高效的训练速度：能够训练模型“在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇”，特别是与深度模型对比，fastText 阅读全文
posted @ 2018-04-13 10:50 AYE89 阅读(14398) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
Google Google Cloud：https://cloud.google.com/natural-language/ ParallelDots ParallelDots, Inc. 无需训练，不需要训练集，多标签分类： AYLIEN https://developer.aylien.com/ 阅读全文
posted @ 2018-04-11 15:45 AYE89 阅读(1042) 评论(0) 推荐(0) 编辑 |
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