文 / 标贝（北京）科技有限公司长久以来，传统的语音合成技术，主要围绕着统计参数合成和拼接合成展开，两种方法虽各有利弊，但基本满足了可懂度的要求，语音合成技术得以在多种场景下应用，尤其是导航播报这样的强需求场景。 最近几年，基于深度学习的语音合成技术快速发展，语音合成系统中的模型逐步被深度学习模型所替代。 尤其是 2016 年，随着 wavenet 技术的问世，将参数
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2024-04-29 13:05:33
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TensorFlow 音频降噪技术是深度学习领域的一个重要应用，旨在提高音频数据的质量，通过去除不必要的噪声来提升信号清晰度。这对用户体验、语音识别、音乐制作等领域具有重要的业务影响。在处理各种音频源时，音频降噪的准确性决定了最终结果的好坏，从而影响到用户对产品的满意度。以下是对音频降噪的研究和解决方案的详细记录。
### 背景定位
音频降噪的业务影响主要体现在提高音频信号的清晰度，降低背景噪
# #作者：韦访 #6、提取音频数据的MFCC特征上一讲花了很大的篇幅来将这个MFCC特征，现在我们就来提取它。Python牛逼之处就是有非常多的工具支持各种操作，很完善，所以这里也不需要我们从头开始写，可以借助python_speech_features工具来实现。首先来安装python_speech_features工具，执行以下命令行即可，pip install python_s
对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。 因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非
原创
2024-05-20 09:54:10
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在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，文中一步步说明当我们处理
原创
2023-06-13 11:58:49
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tensorflow中，Graph是一个就像一个大容器，OP、Tensor、Variable是这个大容器的组成部件。Graph管理Tensor对象，Session管理Variable对象。Variable对象必须在Session对象内初始化。初始化所有Variable对象，把.global_variables_initializer() Op传给Session.run()。初始化部分Variabl
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2024-05-10 02:07:34
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1、什么是TensorFlow？TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统[1]。TensorFlow可被用于
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2024-03-29 08:48:55
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TF – Kernels模块 TF中包含大量Op算子，这些算子组成Graph的节点集合。这些算子对Tensor实现相应的运算操作。图 4 1列出了TF中的Op算子的分类和举例。 图 4 1 TensorFlow核心库中的部分运算 OpKernels 简介 OpKernel类（core/framework/op_kernel.h）是所有Op类的基类。继承OpKernel还可
雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：日前，TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合，使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，
经验证本文的程序兼容TensorFlow 1.11.0版本 tensorflow profiler 主要特性使用tensorflow profiler举例高级功能Advisor TensorFlow profiler 主要特性从r1.3版本开始， tensorflow 提供profiler模块为方便描述，下面将tf中运行的神经网络模型简称为graph，其中的节点称为node.profiler的最大
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2024-03-13 20:03:10
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摘要：这篇文章主要介绍深度学习的几个应用领域及安装tensorflow深度学习应用领域图像识别语音识别音频处理自然语言处理机器人生物信息处理电脑游戏搜索引擎网络广告投放医学自动诊断金融基本工具介绍Protocol Buffer：结构化数据工具Bazel：自动化构建工具，用来编译程序TensoFlow介绍TensorFlow是由谷歌开发并维护的深度学习框架，在目前主流的深度学习框架中处于领先地位安装
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2024-04-30 18:50:15
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文章目录1、TensorFlow2.0主要特征2、架构2.1 read &preprocess data2.2 tf.keras2.3 Premade Estimators2.4 distribution strategy2.5 SaveModel3、开发流程4、强大的跨平台能力5、 强大的研究实验 1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eager mode更加简单鲁棒
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2024-04-14 09:55:20
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今天学习TensorFlow，一个超级好用的神经网络搭载库什么是TensorFlowTensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs)，用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于
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2024-04-30 18:44:06
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计算代数的优化技术，使它便计算许多数学表达式。TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络，它能应用在许多场景下，比如，图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。TensorFlow 可以运行在多个 CPU 或 GPU 上，同时它也可以运行在移动端操作系统上（如安卓、IOS 等），它的架构灵活，具有良好的可扩展性，能够支持各种网络模型（如OSI七
PaddlePaddle基础命令PaddlePaddle是百度开源的深度学习框架，类似的深度学习框架还有谷歌的Tensorflow、Facebook的Pytorch等，在入门深度学习时，学会并使用一门常见的框架，可以让学习效率大大提升。在PaddlePaddle中，计算的对象是张量，我们可以先使用PaddlePaddle来计算一个[[1, 1], [1, 1]] * [[1, 1], [1, 1]
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2024-04-15 23:22:18
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文章目录前言一、TensorFlow1.x1.在2.x环境中运行1.x程序2.定义计算图3.变量初始化4.创建执行会话5.占位符6.TensorBoard可视化工具二、TensorFlow2.x1.Tensor类2.张量创建3.维度变换4.张量索引5.张量运算总结 前言简单记录一些TensorFlow1.x中的操作，主要记录TensorFlow2.x中张量的创建和运算。一、TensorFlow1
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2024-04-01 06:45:20
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本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络GAN 入门自 2014 年 Ian Goodfellow 的《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》论文发表以来，GAN 的进展突飞猛进，生成结果也越来越具有照片真实感。就在三年前，Ian Goodfellow 在 reddit 上回答 GAN 是否可以应用在文本领域的问题
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2024-05-11 20:53:01
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使用Graphs来表示计算任务在Session的上下文context中执行图使用tensor表示数据通过变量Variable维护状态使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据Tensorflow是一个编程系统，图graphs表示计算任务，图graphs中的节点称之为op（operation)，一个op可以获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。Tens
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2024-03-24 15:44:00
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介绍这个帮助文档让你可以使用TensorFlow的底层API开始编程，让你知道： – 如何管理你自己的TensorFlow程序（用tf.Graph）和一个TensorFlow的runtime（用tf.Session）。这样你就不需要依赖Estimators去帮你管理了。 – 利用tf.Session去运行一个TensorFlow的Operations。 – 在底层API里使用高层的componen
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2024-04-03 12:23:31
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TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领
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2024-05-27 15:08:22
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