已找到关于"基于深度学习的音频噪声分类"的 10000 条记录

    AI平台ModelArts

    ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
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    • 深度学习之噪声

      Dropout的另一个重要方面是噪声是乘性的。如果是固定规模的加性噪声，那么加了噪声 ϵ 的整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大（使增加的噪声 ϵ 变得不显著）。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘

      开发者  >  其他
      作者： 小强鼓掌
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    • 基于深度神经网络的噪声标签学习

          带噪学习领域的研究是十分有意义的，我们在我们的场景进行了验证，都有不错的提升，最低有2~3个点的提升，最高有10个点的提升，当然在一个场景的验证不能够完全说明方法的有效性，我们也发现多种方法的组合有时候并不能起到一个double性能的提升，反而有可能降低最终的结果。    

      开发者  >  博客
      作者： 猜沟
      发表时间： 2021-04-09 04:55:35
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    • 深度学习之向输出目标注入噪声

      大多数数据集的 y 标签都有一定错误。错误的 y 不利于最大化 log p(y | x)。避免这种情况的一种方法是显式地对标签上的噪声进行建模。例如，我们可以假设，对于一些小常数 ϵ，训练集标记 y 是正确的概率是 1 − ϵ，（以 ϵ 的概率）任何其他可能的标签也可能是正确的。这个假

      开发者  >  其他
      作者： 小强鼓掌
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    • 深度学习之噪声鲁棒性

      差极小的噪声等价于对权重施加范数惩罚 (Bishop, 1995a,b)。在一般情况下，噪声注入远比简单地收缩参数强大，特别是噪声被添加到隐藏单元时会更加强大。向隐藏单元添加噪声是值得单独讨论重要的话题； Dropout 算法是这种做法的主要发展方向。另一种正则化模型的噪声使用方

      开发者  >  其他
      作者： 小强鼓掌
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    • 声音分类 - AI开发平台ModelArts

      声音分类 声音分类是对声音进行分类。 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。

      帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 数据标注 > 人工标注 > 音频标注

    • 基于MindSpore深度学习框架实现图片分类

      zhuqiqian1@huawei.com

      开发者  >  其他
      作者： 走者
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    • 基于MindSpore深度学习框架实现图片分类

      邮箱：mc5534068@163.com

      开发者  >  其他
      作者： 菜鸟已存在
      638
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    • 深度学习模型优化

      项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向：人工智能 工作地点： 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术，包括神经网络结构设计，NAS搜索算法，训练算法优化，AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术

      其他

    • 基于深度学习的油藏数据分类与识别

      油田勘探和开发中的数据量庞大且复杂。为了更好地理解油藏的特征和优化生产过程，研究人员和工程师们一直在寻求更高效准确的数据分类和识别方法。近年来，深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的可能性。本文将探讨基于深度学习的油藏数据分类与识别方法及其应用。 深度学习在油藏数据分类与识别中的应用:

      开发者  >  博客
      作者： 皮牙子抓饭
      发表时间： 2023-06-30 17:05:27
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    • 深度学习之基于梯度的学习

      我们到目前为止看到的线性模型和神经网络的最大区别，在于神经网络的非线性导致大多数我们感兴趣的损失函数都成为了非凸的。这意味着神经网络的训练通常使用的迭代的、基于梯度的优化，仅仅使得代价函数达到一个非常小的值；而不是像用于训练线性回归模型的线性方程求解器，或者用于训练逻辑回归或SVM的凸优化算

      开发者  >  其他
      作者： 小强鼓掌
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    • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 - CodeArts IDE Online

      基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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    • 深度学习模型预测 - 数据湖探索 DLI

      深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

      帮助中心 > 数据湖探索 DLI > Flink SQL语法参考 > 历史版本 > Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL） > StreamingML

    • 数据标注 - AI开发平台ModelArts

      同步或添加音频 在“自动学习”页面，单击项目名称，进入自动学习“数据标注”页面。声音分类项目创建时，音频来源有两种，通过本地添加或同步OBS中的数据。 添加音频：您可以将本地音频快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加音频”，在弹出的对话框中单击“添加音频”并添加。

      帮助中心 > AI开发平台ModelArts > 自动学习 > 自动学习（旧版） > 声音分类

    • AI平台ModelArts入门

      Notebook编程环境的操作 了解详情 最佳实践 最佳实践 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。

      产品

    • 使用模型 - CodeArts IDE Online

      使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

      帮助中心 > CodeArts IDE Online > 最佳实践 > 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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    • 准备数据 - AI开发平台ModelArts

      分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。

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    • 模型训练 - AI开发平台ModelArts

      模型训练 完成音频标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。因此在发布训练之前，请确保已标注的音频符合要求，否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。

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    • 模型训练 - AI开发平台ModelArts

      模型训练 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页

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    • 准备工作 - CodeArts IDE Online

      会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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    • 概要 - CodeArts IDE Online

      Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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