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1、什么是分類問題？對象進行分類就是將其分配給特定的類別。這本質(zhì)上是一個分類問題是什么，即將輸入數(shù)據(jù)從一組這樣的類別，也稱為類分配到預定義的類別。機器學習中的分類問題示例包括：識別手寫數(shù)字，區(qū)分垃圾郵件和非垃圾郵件或識別核中的不同蛋白質(zhì)。https://www.kaggle.co
訓練聲音分類模型 完成音頻標注后，可以進行模型的訓練。模型訓練的目的是得到滿足需求的聲音分類模型。由于用于訓練的音頻，至少有2種以上的分類，每種分類的音頻數(shù)不少于5個。 操作步驟 在開始訓練之前，需要完成數(shù)據(jù)標注，然后再開始模型的自動訓練。 在新版自動學習頁面，單擊項目名稱進入運
Dropout的另一個重要方面是噪聲是乘性的。如果是固定規(guī)模的加性噪聲，那么加了噪聲 ? 的整流線性隱藏單元可以簡單地學會使 hi 變得很大（使增加的噪聲 ? 變得不顯著）。乘性噪聲不允許這樣病態(tài)地解決噪聲魯棒性問題。另一種深度學習算法——批標準化，在訓練時向隱藏單元引入加性和乘
博士招聘 音頻算法研究工程師 音頻算法研究工程師 領(lǐng)域方向：算法 工作地點： 深圳、杭州、南京、上海 音頻算法研究工程師 算法 深圳、杭州、南京、上海 崗位職責 1、負責音頻算法技術(shù)研究和工程化工作，包括語音增強3A算法、拾音增強、空間音頻等算法設(shè)計和優(yōu)化； 2、負責音頻領(lǐng)域前瞻性
圖3 繼續(xù)運行 父主題： 使用自動學習實現(xiàn)聲音分類
【功能模塊】自動學習【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、創(chuàng)建自動學習聲音分類項目2、點擊“添加音頻”，選擇音頻文件上傳，點確定后，頁面顯示如下：3、過一會之后，上圖的頁面并不會主動刷新顯示，需要自己刷新一下網(wǎng)頁，才能看到新添加的音頻文件，如下圖所示：【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志
圖像分類是人工智能（AI）領(lǐng)域的一項重要任務(wù)，其目的是將輸入圖像分配到特定的類別中。隨著深度學習的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）已成為圖像分類任務(wù)的主流方法。本篇文章將帶您快速入門圖像分類，并結(jié)合代碼實例詳細講解基于PyTorch的圖像分類模型的構(gòu)建過程?；A(chǔ)知識圖像分類的核心概念
本地麥克風只有一個，不支持多個進程設(shè)置不同的錄音參數(shù)，先設(shè)置的生效。 麥克風錄音接口和播放音頻文件的接口不能同時使用。 返回值 音頻數(shù)據(jù)采集器。 如果創(chuàng)建失敗則拋出一個CreateError。開發(fā)者可以在查看技能日志輸出。 父主題： 音頻輸入模塊
適當增加訓練數(shù)據(jù)，會提升模型的精度。聲音分類建議每類音頻至少20條，每類音頻總時長至少5分鐘。 建議訓練數(shù)據(jù)和真實識別場景的聲音保持一致并且每類的音頻盡量覆蓋真實環(huán)境的所有場景。 訓練集的數(shù)據(jù)質(zhì)量對于模型的精度有很大影響，建議訓練集音頻的采樣率和采樣精度保持一致。 標注質(zhì)量對于最終的模型精度有極
圖1 服務(wù)測試 下面的測試，是您在自動學習聲音分類項目頁面將模型部署之后進行服務(wù)測試的操作步驟。 模型部署完成后，您可添加音頻文件進行測試。
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音頻自采集和音頻自渲染 功能介紹 實時音頻傳輸過程中，HWRtcEngine SDK 通常會啟動默認的音頻模塊進行采集和渲染。在以下場景中，您可能會發(fā)現(xiàn)默認的音頻模塊無法滿足開發(fā)需求： app中已有自己的音頻模塊。 需要使用自定義的采集或播放處理。 某些音頻采集設(shè)備被系統(tǒng)獨占。 接口調(diào)用流程
純音頻場景下不同碼率的音頻計費有區(qū)別嗎？ 純音頻場景，不區(qū)分音頻碼率。 父主題： 計費購買
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然。 環(huán)境噪聲過濾 將周圍環(huán)境的噪聲減小，使有效聲音更清晰。 音頻自動增益 提升音頻質(zhì)量。 回聲消除 可消除錄制的語音數(shù)據(jù)中的AO設(shè)備播放的聲音，提升音頻質(zhì)量。 二次降噪 當“輸入端口類型”為Double-Mic-in時可以設(shè)置。 用于去除外界噪聲，提升音頻質(zhì)量。 抗削波 當“輸
算子說明：給音頻添加噪聲。 各參數(shù)說明： 噪聲類型：添加的噪聲類型，混合噪聲為高斯噪聲與椒鹽噪聲的疊加。 信噪比: 正常聲音信號強度與噪聲信號強度的比值。 參數(shù)配置樣例： 噪聲抑制 適用的文件格式：純音頻，30s內(nèi)采樣率16k、位深16bit單通道的wav音頻文件。 算子說明：移除音頻中的純噪聲片段并進行降噪。
音頻提取 功能介紹 本接口為異步接口，創(chuàng)建音頻提取任務(wù)下發(fā)成功后會返回asset_id和提取的audio_asset_id，但此時音頻提取任務(wù)并沒有立即完成，可通過消息訂閱界面配置的音頻提取完成事件來獲取音頻提取任務(wù)完成與否。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動認證鑒權(quán)。API
音頻審核 創(chuàng)建音頻內(nèi)容審核作業(yè) 查詢音頻內(nèi)容審核作業(yè) 父主題： API
在配置中，設(shè)置音頻組件的音頻地址、是否自動播放和是否開啟控制條等。 圖4 音頻輪播設(shè)置 音頻 > 音頻地址：輸入音頻的存放地址，僅支持MP3、OGG和WAV格式的音頻。 播放 自動播放：開啟后，在預覽頁面或發(fā)布后的頁面中，會自動播放音頻內(nèi)容。 循環(huán)播放：開啟后，在預覽頁面或發(fā)布后的頁面中，視頻播放完成后會再次從頭開始播放。
錄音文件識別，基于深度學習技術(shù)，可以實現(xiàn)5小時以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領(lǐng)域定制，對應領(lǐng)域轉(zhuǎn)換效果更佳。 錄音文件識別，基于深度學習技術(shù)，可以實現(xiàn)5小時以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領(lǐng)域定制，對應領(lǐng)域轉(zhuǎn)換效果更佳。 立即購買 產(chǎn)品文檔 控制臺 高識別率 基于深度學習技術(shù)，對特
