先运行main.py进行文本序列化,再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,train=True): super(ImdbDataset,self).__init__()

一:Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning(2018 InterSpeech) (1)分帧加窗,每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征,每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧,所以输入为20x512的矩阵.每个样本归一化到0均值1标准差(根据对应的说话人).使用的数据集为EmoDB. (2)准确率为88.9% 二:Speec

一:An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition(2018 InterSpeech) (1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的

一:LLDs特征和HSFs特征 (1)首先区分一下frame和utterance,frame就是一帧语音.utterance是一段语音,是比帧高一级的语音单位,通常指一句话,一个语音样本.utterance由多帧语音组成,通常对一个utterance做分帧来得到多帧信号. (2)LLDs(low level descriptors)LLDs指的是手工设计的一些低水平特征,一般是在一帧语音上进行的计算,是用来表示一帧语音的特征. (3)HSFs(high level statistics func

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅. 二:(线性)声谱图 (1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可

.NET做人脸识别并分类 在游乐场.玻璃天桥.滑雪场等娱乐场所,经常能看到有摄影师在拍照片,令这些经营者发愁的一件事就是照片太多了,客户在成千上万张照片中找到自己可不是件容易的事.在一次游玩等活动或家庭聚会也同理,太多了照片导致挑选十分困难. 还好有.NET,只需少量代码,即可轻松找到人脸并完成分类. 本文将使用Microsoft Azure云提供的认知服务(Cognitive Services)API来识别并进行人脸分类,可以免费使用,注册地址是:https://portal.azure.co

机器学习的工作流程分为以下几个步骤: 理解问题 准备数据 加载数据 提取特征 构建与训练 训练模型 评估模型 运行 使用模型 理解问题 本教程需要解决的问题是根据网站内评论的意见采取合适的行动. 可用的训练数据集中,网站评论可能是有毒(toxic)(1)或者无毒(not toxic)(0)两种类型.这种场景下,机器学习中的分类任务最为适合. 分类任务用于区分数据内的类别(category),类型(type)或种类(class).常见的例子有: 识别情感是正面或是负面 将邮件按照是否为垃圾邮件归类

一.MNIST数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点:   1.将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 2.机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的常用计算方法都是基于欧式空间的 3.将离散型特征使用one_hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理 import tensorflow as tf #MNIST数据集读取 import ten

原创帖子,转载请说明出处 一.RNN神经网络结构 RNN隐藏层神经元的连接方式和普通神经网路的连接方式有一个非常明显的区别,就是同一层的神经元的输出也成为了这一层神经元的输入.当然同一时刻的输出是不可能作为这个时刻的输入的.所以是前一个时刻(t-1)的输出作为这个时刻(t)的输入. 序列结构展开示意图,s为隐藏层,o为输出层,x为输入层,U为输入层到隐层的权重矩阵,V则是隐层到输出层的权重矩阵,这个网络在t时刻接收到输入  之后,隐藏层的值是  ,输出值是  .关键一点是,  的值不仅仅取决于 

一 Category 分类:Category(类目,类别) (OC有) 命名:原来的类+类别名(原来的类名自动生成,只要写后面的类别名,一般以模块名为名.比如原来类 Person,新建分类 Ct,新建的分类名为 Person+Ct ) 作用: 在不改变原来类的内容的情况下,可以给原来的类添加一些新的方法. 注意: 1)分类只能增加方法,不能增加成员变量. 2)分类方法的实现中,可以访问原来类中的成员变量. 3)分类可以重写原来类的方法.但是会覆盖原来类的方法(一般不会再分类当中重写原来类的方法)

还记得之前介绍过的命名实体识别系列文章吗,可以从句子中提取出人名.地址.公司等实体字段,当时只是简单提到了BERT+CRF模型,BERT已经在上一篇文章中介绍过了,本文将对CRF做一个基本的介绍.本文尽可能不涉及复杂晦涩的数学公式,目的只是快速了解CRF的基本概念以及其在命名实体识别等自然语言处理领域的作用. 什么是CRF? CRF,全称 Conditional Random Fields,中文名:条件随机场.是给定一组输入序列的条件下,另一组输出序列的条件概率分布模型. 什么时候可以用CRF?

整体代码: #数据读取 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #定义待输入数据的占位符 #mnist中每张照片共有28*28=784个像

前言 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类.举一个简单的例子,我想听周杰伦的歌,这个query的意图便是属于音乐意图,我想听郭德纲的相声便是属于电台意图.做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升,比如在搜索引擎领域使用意图识别来获取与用户输入的query最相关的信息.举个例子,用户在查询"生化危机"时,我们知道"生化危机"既有游戏还有电影,歌曲等等,如果我们通过意图识别发现该用户是想玩"生化危机"

  本文将会简单介绍自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER).   命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位.一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类.时间类和数字类).七小类(人名.机构名.地名.时间.日期.货币和百分比)命名实体.   举个简单的例子,在句子"小明早上8点去学校上课."中,对其进行命名实

文本分类实例:分辨垃圾邮件.文章作者识别.作者性别识别.电影评论情感识别(积极或消极).文章主题识别及任何可分类的任务. 一.文本分类问题定义: 输入: 一个文本d 一个固定的类别集合C={c1,c2,...,cj},一共j个类别 输出:一个d的预测类别c∈C 方法: 最简单的是使用基于词或其他特征组合的手写规则 垃圾邮件:列举出一系列黑名单的邮箱地址或者词(比如,“dollars”和“have been selected”) 如果规则很完备,准确率会非常高,但是一般很难做到或者花费会很贵 一般

一.本文目标 利用facenet源码实现从摄像头读取视频,实时检测并识别视频中的人脸.换句话说:把facenet源码中contributed目录下的real_time_face_recognition.py运行起来. 二.需要具备的条件 1.准备好的Tensorflow环境 2.摄像头(可用视频文件替代) 3.准备好的facenet源码并安装依赖包 4.训练好的人脸检测模型 5.训练好的人脸识别分类模型 三.准备工作 1.搭建Tensorflow环境 如何编译搭建见<Ubuntu16.04+Te

摘要:本文为大家带来InterSpeech2020 语音情感分析25篇论文中的其中8篇的总结. 本文分享自华为云社区<INTERSPEECH2020 语音情感分析论文总结一>,原文作者:Tython. 1. Learning Utterance-level Representations with Label Smoothing for Speech Emotion Recognition(INTERSPEECH2020) (1)数据处理:IEMOCAP四分类,leave-one-speake

TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行. 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)BandingBox左

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

领导让我每天手工录入BI系统中的数据并判断数据是否存在异常,若有异常点,则检测是系统问题还是业务问题.为了解放双手,我决定写个程序完成每天录入管理驾驶舱数据的任务.首先用按键精灵录了一套脚本把系统中的数据都截图保存下来,然后就是图像识别的事了. 图像文本识别的步骤一般为图像预处理,图片切割,特征提取.文本分类和图像文本输出几个步骤,我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字. 一.图像预处理 在图像预处理中,验证码识别还要对图像进行去燥,文字还原等比较复杂的处理,由于我的图像没什么干扰因素,所以直接