随着机器学习的发展,很多"历史遗留"问题有了新的解决方案.这些遗留问题中,有一个是音频标签化,即如何智能地给一段音频打上标签的问题,标签包括"吉他"."男中音"."流水声"."嘻哈"."节奏慢"."重低音"等等,可以是多个标签. 一旦能正确的打上标签,特别是多个标签时,就能有效地应用于很多场景,比如分离出纯乐器的音频.聚合有男中音的音频.区分出有鸟叫的音频,等等. 本

关于工作流引擎待办分类 研究与技术实现 关键字:工作流引擎 BPM系统 待办类型 名词:待办 概要介绍:待办就是当前的登录人员要处理的工作,在工作流程里面的节点类型不同,业务场景不同,我们把待办分为如下几种,分别是我的待办.会签主持人待办.加签人待办.协作待办.授权待办.工作委托待办.抄送.共享任务待办8中待办模式,如下图: 我的待办:他是所有的待办的综合,就是等待我要解决的问题.我们可以通过调用BP.WF.Dev2Interface.DB_GenerEmpWorksOfDataTable接口可

之前小程介绍了使用机器学习的办法来解决"音频标签化"的问题,并且提到了训练样本audioset跟youtube-8m的dataset,而训练模型上也提到了youtube-8m的模型. 本文对youtube-8m的模型做进一步讲解,重点介绍如何使用youtube-8m进行训练.评估与测试. (一)youtube-8m是什么? 机器学习离不开训练样本跟训练模型,对于"音频标签化",小程多次提到youtube-8m的训练模型, 那这个youtube-8m到底是什么?在下面

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

“ pyAudioAnalysis是一个非常好用且强大的音频分析开源工具,能实现音频的特征提取.分类和回归模型的训练和执行,以及其他一些实用的功能.此外,本文档并非直译,也有部分比较简略,可以结合源码看懂.而且有些英文词汇只能意会,翻译过来比较蹩脚,还请谅解. 此工具也有一篇对应的论文做了介绍,可以免费下载. 点击查看” 1.欢迎 2.简介 项目下载 依赖 核心库及其描述 3.特征抽取 简介 短期时长特征抽取 中期时长特征抽取 单文件特征抽取-输出到文件 批量文件特征抽取-输出到文件 声谱及色谱

这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第六章:使用定性数据解答"为什么"的谜团 当我走进一家超市,我不希望员工会认出我或重新为我布置商店. 然而,当我访问一个在线超市,我很郁闷的是在我第三次访问时,他们仍然不知道我住在加利福尼亚州,他们没有给我介绍在我的本地商店有售的商品. 当人们在网上购物时,他们会有不同的一些期待. 因此,您的Web Analytics 2.0策略必须包括至少几个积极地倾听客户的声音的方法. 通过这种方式,您站在了他们的期望顶端,您

MIREX作为国际最权威音频检索评测大赛,竟然在百度上找不到任何介绍,只有几个与什么搜狗.腾讯获得什么成绩相关的检索内容,相比而言,TRECVID的内容收到重视多了...由于研究生阶段主要研究音频领域,需要对整个领域有一个大致的了解,感觉还是从MIREX入手比较合适,所以借此机会也与大家分享一记. MIREX全称Music Information Retrieval Evaluation eXchange,即音乐信息检索评测,至于eXchange放在这不太清楚什么意思,或许与“交流”类似的含义吧

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一,初识文件操作. 引子: 现在这个世界上,如果可以操作文件的所有软件都消失了,比如word,wps等等,此时你的朋友通过qq给你发过来一个文件,文件名是:美女模特空姐护士联系方式.txt,在座的所有男同学,那么你接受到这个文件之后,你的内心是否有一丝冲动,当然咱们不是那种闷骚的人,其实我们就是比较好奇,就是想要看看里面写的是什么,仅此而已,绝不联系.但是我说了所有可以操作文件的软件全部都没了,那么你是不是百爪挠心,火急火燎,哎呀.别急呀,你忘了么?你学过Python这门编程语言,这个语言肯定有

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:http://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/286 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 低代码开发,顾名思义,指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了.与传统开发方式相比,低代码大

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

Kaiju: Fast and sensitive taxonomic classification for  metagenomics   问题描述:However, nucleotide comparison using a fixed k-mer length often lacks the sensitivity to overcome the evolutionary distance between sampled species and genomes in the referen

<使用面部图像分析软件诊断内分泌和遗传疾病:回顾,当前研究结果以及未来展望> Abstract 库欣综合征(CS)和肢端肥大症普遍是在发病后几年才能被诊断出的内分泌疾病.现在需要新的诊断方法,提高医生的认识.脸部分类技术是最近在初步研究中被引入的针对CS和肢端肥大症诊断的一种有前途的工具.它也被用来对各种遗传综合征进行分类通过使用常规面部照片.作者提出了该技术的基本解释,回顾了在医学中使用该技术的现有文献,并探讨未来可能的发展.本文的这种技术已经应用于以前的正脸和侧脸的标准化图片的分类研究中.

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,

很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门,这个部门该如何组建,大家都在摸石头过河. O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 <Analyzing the Analyzers>,比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能.重点内容翻译如下: 数据科学家的分类研究方法 自我认识 请被调查者用常用的5级标准(从完全同意到完全不同意)来回答 “我觉得自己是一个XX” 这样的问题,能够获得数据科学家的自我认识结果.调查结果将数据科学家分为以下四类:Data Businesspeop

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i

K-Means 算法 在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用,在提倡深度学习的时候,基于聚类的神经网络方法被众多人青睐.但是呢, 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现,我就抛砖引玉一下.一.SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM

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