训练分类器目前为止，你已经知道如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。现在你可能在想，那数据呢？What about data？通常，当你需要处理图像、文本、音频或者视频数据时，你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中。然后再将数组转换成torch.Tensor。对于图像，可用的包有：Pillow、OpenCV对于音频，可用的包有：scipy和librosa对于文本，无论是
常用的频域音频特征学完理论，可以实践加深理解：语音特征提取。声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。傅里叶变换可把它变到频域上，虽然可看出信号的频率分布，但是丢失了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。为了解决这个问题，很多时频分析手段应运而生，如短时傅里叶，小波，Wigner分布等都是常用的时频域分析方法。频谱图、相位频谱图将一段信号做离散傅里叶变换后，将频率作为横轴，幅度为纵
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2023-12-22 14:07:57
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给你一张图片，你能想象它的声音吗？一个叫SpectroGraphic的神器就能做到这点。例如，给定一个“怪物史莱克”的照片，通过这个工具，就能生成其对应的声谱图。图像嵌入声谱图大多数声音是许多声波的复杂组合，而每一种声波都有不同的频率和强度。声谱图(spectrogram)是一种表示声音的方法，它的横轴是时间，纵轴是频谱。△声谱图示例而SpectroGraphic所做的工作就是获取一张图像，简单地
但由于谐波的多少不同，并且各谐波的幅度各异，因而产生了不同的音色。轻轻敲鼓时，鼓膜振动的幅度小，发出的声音弱。音色是人们区别具有
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2024-02-26 17:28:40
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# 声谱图深度学习算法：探索声音的奥秘
## 引言
随着深度学习技术的不断发展，声谱图（Spectrogram）作为一种重要的声音信号表示方式，逐渐被应用于语音识别、音乐分类和环境声分类等领域。声谱图通过时间和频率的二维表示，将声音信号转换为可被机器学习算法处理的格式。本文将探讨声谱图深度学习算法，并提供代码示例，帮助大家更好地理解这一技术。
## 声谱图的基本概念
声谱图是将音频信号的频
python音频图
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# import librosa
# samples,sr = librosa.load('usersay.wav',sr=None)
sr,samples
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2023-06-21 16:19:33
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文章作者：梦家 早期基于 DGL 库学习卷积神经网络，写过一个 GCN demo。后来PyTorch的几何扩展库出来了，发现学术界很多paper都是基于 PyG 实现的，因此学习下 PyG 如何使用。事实上这两个库都非常实用，但 PyG 和 DGL 这两大框架应该如何选择呢？没有好坏之分，个人只是从工具生态中进行判断，给出这两个库在Github中 Fork 和 Star 数量，可以说明 PyG 维
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2024-02-02 22:36:08
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概述tSNE是一个很流行的降维可视化方法，能在二维平面上把原高维空间数据的自然聚集表现的很好。这里学习下原始论文，然后给出pytoch实现。整理成博客方便以后看SNEtSNE是对SNE的一个改进，SNE来自Hinton大佬的早期工作。tSNE也有Hinton的参与。先解释下SNE。 SNE 全称叫Stochastic Neighbor Embedding。思想是这样的，分别在降维前和降维后的数据集
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2023-07-23 20:48:53
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0.配置环境 pip install pretty_midi pip install tensorboardX pip install progress1.Repository setting $ git clone https://github.com/jason9693/MusicTransformer-pytorch.git $ cd MusicTransformer-pytorch $ g
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2024-05-14 17:04:14
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# PyTorch人脸识别入门指南
## 1. 引言
人脸识别技术在过去几年得到了飞速的发展，广泛应用于安全监控、社交媒体、身份验证等领域。利用深度学习框架，如PyTorch，开发人脸识别模型变得更加容易。在本篇文章中，我们将讨论人脸识别的基本概念，PyTorch的应用，并提供简单的示例代码。
## 2. 人脸识别原理
人脸识别的核心是通过对图像数据进行分析，提取出每个个体的独特特征，然后
原创
2024-10-07 05:56:21
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# PyTorch文本识别实现教程
## 1. 整体流程
以下是实现PyTorch文本识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据准备和预处理 |
| 步骤2 | 模型设计和训练 |
| 步骤3 | 模型评估和调优 |
| 步骤4 | 模型部署和使用 |
接下来将详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
## 2. 数据准备和预处理
在该步骤中，
原创
2024-01-23 04:14:26
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# 使用PyTorch进行OCR识别的完整指南
## 概述
光学字符识别（OCR）是一种将打印或手写文本转换为机器可读文本的技术。随着人工智能的发展，使用深度学习框架，如PyTorch，来实现OCR变得越来越普遍。本文旨在指导初学者实现OCR识别的基本流程，使用PyTorch进行模型训练和预测。
## 流程概述
在开始实现OCR之前，我们首先列出实现的基本步骤和需要的组件。同时，使用表格展
# 使用 PyTorch 实现语音识别
语音识别是一个激动人心的领域，尤其是在近年来深度学习技术的推动下，取得了显著进展。本篇文章将为刚入行的小白提供一个清晰的流程，帮助你实现基础的语音识别系统。同时，我们会使用 PyTorch 这个流行的深度学习框架来完成这个任务。
## 流程概述
下面的表格列出了实现语音识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述
前言在传统程序中，是通过编码定义好规则，为程序提供一个输入，程序通过规则产生输出，如果一个程序只是枚举所有的输入，来产生相应的输出，那可能根本算不上“智能”，因为未知的输入太多，而且也不现实，比如围棋的棋谱就是千变万化的。 对于AI（人工智能）技术来说，恰恰相反，是通过已知的输入和输出，来生成规则，程序通过大量样本数据的训练，使之越来越“明白”这个规则，从而能够预测未知输入的结果，这就是所谓的“监
# PyTorch行为识别
行为识别是计算机视觉和人工智能领域中的一个重要任务，它涉及识别和理解人类的行为，例如行走、打车、吃饭等。近年来，深度学习技术取得了巨大的进展，成为行为识别领域的主流方法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，使得开发行为识别模型变得更加容易。
## 什么是PyTorch？
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了一个强大
原创
2023-10-12 05:31:07
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# 使用PyTorch实现人脸识别的完整指南
人脸识别是一项有趣且实用的计算机视觉应用。使用PyTorch实现人脸识别的过程可以分为几个主要步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| --------- | ---------------------------------------
原创
2024-09-06 04:17:52
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在本文中，我们将探讨如何利用 PyTorch 实现水果识别任务。水果识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它能够让机器理解和识别不同类型的水果，为农业、零售等行业提供便利。
### 背景定位
水果识别任务可以被视为一个多类分类问题。我们希望通过机器学习模型，从图像中识别出特定的水果。假设我们有 $N$ 种水果，每种水果的特征可以用 $F_i$ 表示。我们的目标是构建一个函数 $f$，使得：
$$
# PyTorch 车牌识别
在计算机视觉领域，车牌识别是一项重要的技术，它可以应用于交通监控、智能停车、智能交通管理等领域。PyTorch是一种广泛应用于深度学习的开源框架，结合PyTorch和车牌识别技术，我们可以实现一个高效准确的车牌识别系统。
## 车牌识别原理
车牌识别主要分为两个步骤：车牌定位和字符识别。首先，通过目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）来定位图像中的
原创
2024-04-24 06:14:54
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物体识别是计算机视觉领域的一个重要任务，涉及到通过图像识别和检测出其中的物体。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，因其灵活性和易用性在物体识别领域得到了广泛应用。本文将深入探讨如何使用PyTorch进行物体识别，并通过具体的设计和实施案例，帮助你更好地理解物体识别的实现过程。
### 背景定位
在物体识别的领域，技术定位非常重要。常见的物体识别技术包括卷积神经网络（CNN）、目标检测算法
在人的感知系统所获得的信息中，视觉信息大约占到80%～85%。行人重识别（person re-identification）是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术，属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴，是许多监控和安防应用中的主要任务，并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。下面我们就仔细来聊聊行人重识别(ReID)。1.什么是行人重识别
2.行人重识别研究的背景、意义及现状
3.行人重识
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2024-07-18 17:27:05
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