# #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
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
转载
2024-04-29 13:05:33
60阅读
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
前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
转载
2024-04-24 16:05:34
72阅读
TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存TesnsorFlow计算图的方法。import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算他们的和
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1]), name = "v1")
v2 = tf.V
转载
2024-06-07 05:52:46
30阅读
tensorflow实现线性回归模型1.变量（1）变量的创建（2）变量的初始化（3）变量的作用域2.可视化学习Tensorboard（1）开启tensorboard（2）增加变量显示3.tensorflow实现线性回归实战（1）Tensorflow运算API（2）梯度下降API（3）实现线性回归4.模型加载和保存5.命令行参数 1.变量（1）变量的创建变量也是一种OP，是一种特殊的张量，能够进行
转载
2024-04-21 13:36:46
78阅读
本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant
tf.placeholder
tf.nn.bias_add
tf.reduce_mean
tf.squared_d
转载
2024-02-22 00:49:25
37阅读
文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后，想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署。Tensorflow Serving具有以下作用：兼容Tensorf
转载
2024-05-05 18:54:11
162阅读
cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
转载
2024-05-13 11:28:25
49阅读
声明：本文非常简单适合新手。概要本文是利用tensorflow中的keras构建一个简单的全连接神经网络做多分类任务。数据集使用的是fashion mnist数据集，不用额外下载，可以直接用keras加载：(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data
转载
2024-05-14 21:46:49
21阅读
是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。其中的Tnesor,代表它的数据结构，而Flow代表它的计算模型。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系。 在TensorFlow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图。除了默认的计算图，TensorFlow也支持通过tf
转载
2024-02-29 16:23:52
32阅读
以下代码在Python3.6和TensorFlow>=1.10运行通过。1.tensorflow模型有两个文件组成：（1）meta graph: 这是一个协议缓冲区， 它保存了完整的tensorflow图形，即所有变量、操作、集合等。该文件以.meta作为扩展名。 （2）checkpoint file: 这是一个二进制文件，它包含了所有的权重、偏置、梯度和其他所有变量的值。这个文件有一个扩展
转载
2024-04-06 22:40:19
42阅读
一些上下文我的目标是让注意力OCR学习在哪里查找和阅读扫描文档中的特定信息。它应该找到一个10位数的数字(在大多数情况下)前面有一个描述性标签。文件的布局和类型各不相同，因此我得出结论，如果不使用注意机制，任务是无法解决的，因为位置可变。。。在我的第一个问题是：我是否正确地解释了模型的功能？它真的能解决我的问题吗？(一)目前的进展我试着在自己的数据集上运行了这项培训，其中有大约200k张736x7
转载
2024-04-28 15:23:14
45阅读
tensorflow模型的格式通常支持多种，主要有CheckPoint(*.ckpt)、GraphDef(*.pb)、SavedModel。 1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示： 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.s
转载
2024-03-05 11:03:08
64阅读
本篇文章主要介绍TensorFlow的基本概念，包含TensorFlow的计算模型、数据模型和运行模型。◆ ◆ ◆ ◆ ◆TensorFlow计算模型——计算图 计算图的概念TensorFlow的名字中已经说明了最重要的两个概念——Tensor（张量）和Flow（流）。TensorFlow是通过一个计算图的形式来表达计算的编程系统。TensorFlow
转载
2024-03-29 11:24:30
57阅读
1.模型的保存（代码）import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#载入数据(可以是某盘的绝对路径)（我的数据存储在运行路径下）
#mnist = input_data.read_data_sets('C:\\Users\\ZSl\\Documents\\MNIST_data'
转载
2024-04-06 09:58:19
164阅读
目录0、准备1、数据处理---图片格式转成TFRecord格式2、模型训练3、验证训练后的效果说明：此处可以模仿源码中inception v3的分类案例slim预训练好的包含inception v1，inception v2，inception v3，inception v4，mobilenet v1，mobilenet v2，NasNet，pNasNet等。可以根据需要进行选择。0、准备0.1准
转载
2024-03-04 12:35:30
31阅读
在开始正题之前，先介绍一下Tensorflow-hub, Tensorflow-hub 是 google 提供的机器学习模组打包函式库，帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组，方便再次使用或是与社交共享。目前官网上已经发布了不少模组，可以直接下载使用。在之前博客【Tensorflow2.*教程之使用Tensorflow Hub 对IMDB电影评论数据集进行文本分类(2)】中也使用到Te
转载
2024-05-13 11:15:40
203阅读
用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式，但这些格式都有什么区别？怎样互相转换？今天我们来一一探索。1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示：这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()
转载
2024-03-28 09:21:00
44阅读
在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练之前，我们首先要简单的修改下这份文件，让它适用于当前版本。找到260行，搜索i
转载
2024-04-12 19:52:06
33阅读
