Идентифицируйте ключевое слово в шумной речи с помощью нейронной сети для глубокого обучения. В частности, пример использует сеть Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) и частоту mel cepstral коэффициенты (MFCC).

Иллюстрирует простую систему речевого распознавания эмоции (SER) с помощью сети BiLSTM. Вы начинаете путем загрузки набора данных и затем тестирования обучившего сеть на отдельных файлах. Сеть была обучена на маленькой немецкоязычной базе данных [1].

Создайте последнюю систему сплава мультимодели для акустического распознавания сцены. Пример обучает сверточную нейронную сеть (CNN) с помощью mel спектрограммы и классификатор ансамбля с помощью рассеивания вейвлета. Пример использует набор данных TUT для обучения и оценки [1].

Маскирование частоты времени является процессом применения весов к интервалам представления частоты времени, чтобы улучшить, уменьшить, или изолировать фрагменты аудио.

Обучите модель глубокого обучения, которая удаляет реверберацию из речи.

Разработайте модель глубокого обучения, чтобы обнаружить отказы в воздушном компрессоре и группировать систему, чтобы работать с потоковой передачей данных.