深度学习声音分类
社区干货
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 深度学习和心理声学技术的发展也大大加速了多模态音视频信号处理技术的发展,保证了声音效果。- 有了这些基础就可以为上层业务,比如声场还原、人机交互、音视频处理等提供更高质量的音频。介绍了音频信号的几个...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
我把音频信号处理分为了三个大的部分:* 最基础的部分是算法,包括 **自适应滤波器** 、 **阵列信号处理** 以及 **心理声学** 和 **深度学习** 等算法技术。* 算法基础可以保证上层 **关键技术组件** 的技术... 深度学习和心理声学技术的发展也大大加速了多模态音视频信号处理技术的发展,保证了声音效果。* 有了这些基础就可以为上层业务,比如 **声场还原** 、 **人机交互** 、 **音视频处理** 等提供更高质量的音频。...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计...
特惠活动
深度学习声音分类-优选内容
深度学习声音分类-相关内容
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,...
音频降噪与增强能力集介绍
深度学习的回声消除、噪声抑制、声音增强,兼顾强降噪与高保真。针对不同场景,采取精准优化措施,尤其在音乐场景下,可以在保证人声和背景音乐无损伤的前提下,更好地抑制噪声。 接入指引 授权音频降噪与增强能力集需要... 如有极小音量的情况,如-40LUFS以下,建议使用AGC+ANS aec算法 aec信号处理必须在其他算法处理之前,其他信号的处理会影响mic的数据,导致消除效果受影响 使用过程,如果切换设备,比如从耳机切换到蓝牙,需要重新创建...
音频降噪与增强-火山引擎
自研的基于深度学习的回声消除/噪声抑制算法,更强抑制能力更高保真度。针对音乐场景优化,保证人声和背景音乐无损伤的情况下,更大程度地噪声抑制
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计...
接口说明-WebSocket
接入必读请先查看接入必读了解具体接入方式,再参考此文档完成接入。 功能介绍VoiceConversionStream为用户提供声音转换能力,支持用户输入人声音频,并通过深度学习转化为其他指定的音色,高度保留输入语音的说话风格、情感变化、说话节奏。流式声音转换支持实时的转换效果。 输入:原始说话语音二进制数据 输出:转换音色后的具有目标发音人音色和韵律的语音二进制数据 接口说明当前支持通过 WebSocket 协议在线调用 请求内容包括: ...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
# 训练分类器 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 predictions = clf.predict(X_test)```4. 结果传输将分析结果发送到云计算层进行进一步的处理、存储... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
**音频剪辑**AIGC 生成音频早被应用于我们的日常生活当中,比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的... 其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦(mW)级别甚至更低,因此可以支持各种不同的电池驱动的设备,和需要始终在线的应用。这些设备包括智能摄像头、远程监控设备、可穿戴设备、音频采集硬件以... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...
