转自:http://blog.csdn.net/huchad/article/details/52092796 使用kaldi的DNN做音频分类,异常声音检测. HMM/GMM -> HMM/DNN 基本上沿用语音识别的思路,有两点注意一下即可. 1. 在训HMM/GMM时,训到monophone即可,使用monophone的HMM与alignment来训DNN 2.语言模型的准备,手动构造一个一元的简单模型即可 DNN的主要训练步骤如下: #Step 1. Pre-train DBN step…

作者:zqh_zy链接:http://www.jianshu.com/p/c5fb943afaba來源:简书著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 本文通过简单kaldi源码,分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出.在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型,以训练好的mono模型为例,对模型进行维特比alignement(对齐),该部分主要完成了每个语音文件的帧到transition-id的映射. 不妨查看对齐后的结果: $ copy-int-…

目标检测算法SSD之训练自己的数据集 prerequesties 预备知识/前提条件 下载和配置了最新SSD代码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe ~/work/ssd cd $_ git checkout ssd 编译caffe 下载必要的模型(包括prototxt和caffemodel): 运行了evaluation和webcam的例子,会提示caffe的import报错.添加pycaffe路径到PYTHONPATH环境变量,或者写一个_…

物体检测算法 SSD 的训练和测试 GitHub:https://github.com/stoneyang/caffe_ssd Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 1. 安装 caffe_SSD: git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd 2. 编译该 caffe 文件,在主目录下: # Modify Makefile.config accordi…

/*======================================================================== 异常细胞检测 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 我们拍摄的一张CT照片用一个二维数组来存储,假设数组中的每个点代表一个细胞.每个细胞的颜色用0到255之间(包括0和255)的一个整数表示.我们定义一个细胞是异常细胞,如果这个细胞的颜色值比它上下左右4个细胞的颜色值都小50以上(包括50).数组边缘上的细胞我们不检测.现在…

在kaldi 的工具集里有好几个程序可以用于在线识别.这些程序都位在src/onlinebin文件夹里,他们是由src/online文件夹里的文件编译而成(你现在可以用make ext 命令进行编译).这些程序大多还需要tools文件夹中的portaudio 库文件支持,portaudio 库文件可以使用tools文件夹中的相应脚本文件下载安装. # 安装portaudio yum -y install *alsa* cd kaldi/tools ./install_portaudio.sh #…

一.如何构建Anomaly Detection模型? 二.如何评估Anomaly Detection系统? 1)将样本分为6:2:2比例 2)利用交叉验证集计算出F1值,可以用F1值选取概率阈值ξ,选取使得F1值最大的那个ξ. 3)同时也可以根据训练集.交叉验证集.测试集来同样选取使用哪些特征变量更好.方法就是不断更换特征组合构建模型,利用交叉验证集计算F1值,并看测试集的效果等等. 三.什么时候用异常数据检测法,什么时候用有监督的分类方法? 1)一般来讲,当样本中有大量正常样本数据,而仅仅有少…

FireCaffe Forrest N. Iandola FireCaffe: near-linear acceleration of deep neural network training on computer clusters 2016.1 Problem statements from data scientists 4 key pain points summarized by Jeff Dean from Google: 1. DNN researchers and users w…

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重 起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数…

TCP是一种面向连接的协议,连接的建立和断开需要通过收发相应的分节来实现.某些时候,由于网络的故障或是一方主机的突然崩溃而另一方无法检测到,以致始终保持着不存在的连接.下面介绍一种方法来检测这种异常断开的情况 TAG: TCP连接异常断开  TCP断链   TCP是一种面向连接的协议,连接的建立和断开需要通过收发相应的分节来实现.某些时候,由于网络的故障或是一方主机的突然崩溃而另一方无法检测到,以致始终保持着不存在的连接.下面介绍一种方法来检测这种异常断开的情况 1) 在TCP协议中提供了KEE…