在监督学习中，我使用典型的训练/测试分离来学习算法，例如回归或分类。关于无监督学习，我的问题是:训练/测试分离是必要的和有用的吗？若有，原因为何？
浏览 5提问于2015-07-28得票数 10
我刚开始学习主要的ML算法，并从监督学习开始。该过程将平面分离描述为向量(2D示例)，决策边界描述为两类之间的分离。
浏览 1提问于2020-01-24得票数 0
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大多数介绍性文本(例如Jurafsky和Martin，2008年)介绍了基于监督机器学习的方法，通常使用FrameNet (Baker等人)。然而，直觉上，我可以想象，同样的问题可以用一个基于语法的解析器来解决。Baker，C.F.，Fillmore，C.J.，& Lowe，J.B.(1998年)。伯克利FrameNet项目。
浏览 0提问于2021-12-27得票数 1
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我一直在寻找对话音频语音分离。为了寻找围绕这一主题的研究，我遇到了小行星框架，该框架是在LibriMix数据集上实现的，用于音频语音分离，其中两个声音相互重叠(您可以听这样一个示例这里)。但是，当我们谈论会话语音数据(例如，两个人在交谈)时，这些人的音频不会重叠。相反，人们轮流说和说(这里是一个例子)。
当我在网上寻找对话音频的音频分离研究时，我没能找到一个。像WSJ、LibriMix等数据集确实存在，但它们不是针对会话问题而设计的，它们更多地面向重叠声音的问题
浏览 0提问于2021-02-11得票数 1
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我有一些录音(相对静态的，但有噪音的背景，例如，风在一个开放的区域)，有少量的短时语音(约1%的总音频持续时间)。背景的强度会随着时间的推移而谨慎(例如，噪音有时会更大)。
不同的语音片段不需要彼此相似。这似乎是一项相当艰巨的任务，但是我可以很容易地通过听音频/查看声谱图来注意到语音片段，因为语音谱图有一些不同的结构(尽管依赖于结构检测并不简单，因为
浏览 0提问于2018-09-20得票数 2
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我正在研究各种方法，客户细分建模似乎是解决这类问题的最佳方法。
索赔数据可追溯到3年前，目前处于成员一级。对于每个成员的索赔，DB中可能有许多记录。我的方法是正确的，还是有更好的方法来解决这个问题，而不是聚类？
浏览 0提问于2020-01-09得票数 3
我想在汽车环境中通过语音分离来提高语音识别的准确性。要处理的声音是一个挑战，因为噪音、广播音乐和其他扬声器的声音可能总是混合在一起。为此，我使用HTK训练了一个依赖于说话者的GMM模块(仅限于我的语音)，然后使用FASST分离语音。你觉得这样行得通吗？
浏览 2提问于2016-07-15得票数 2
我遇到了一个二进制分类问题，在这个问题上，我确实有一些带有标签的实例(据我所知，这是“半监督”学习)，但只能从积极类中学习。因此，我不能以任何负面的例子作为学习其他班级的基础。这里的最佳做法是什么？此外，按照上面的方法，如果实例只能通过集群分离，那么何时切换到监督模式(如果有的话)，我有点困惑。
浏览 0提问于2020-07-29得票数 3
一些语音对文本的服务，如Google语音到文本，通过对话提供说话人的区分，它试图识别和分离单个音频记录上的多个扬声器。这是经常需要的，当多个发言者在会议室共用一个麦克风。是否有算法和实现来计算说话人分离的正确性？
这将与一起使用，后者通常用于检验基线转录的正确性。
浏览 2提问于2019-08-27得票数 0
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口头分离语音
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我有一个包含不同章节的长文本的音频文件，都是从口语“章节”开始的(由同一位发言者讲述)。有没有办法将音频文件拆分成较小的文件在这些词中？哪个工具能做到这一点？索克斯？大胆？
浏览 1提问于2014-01-09得票数 0
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语音，音频分析，自动语音识别，多说话人分离，情感，说话人重叠(同时检测说话人)。Note：我在下面写的服务，我已经检查过了，它对我的目标没有用。-symbl.ai-azure认知服务
-人工智能支持的亚马逊连接语音分析
浏览 3提问于2020-03-25得票数 2
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K-均值聚类分离温度垂直剖面
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我有来自山区气象站的温度测量，我想在任何时候从这些数据中获得一个垂直剖面。然而，在某些情况下，天气突然变化，该地区东部和西部的气温差别很大。在这种情况下，上面提到的地块中的值云将是相当混乱的，回归也不会有帮助-- R^2将非常低。
我正在考虑在这些情况下使用聚类算法，将值分成两组(例如西部和东部)，每个组都有自己的垂直剖面，这样(理想的情况下)适合于应用回归。该算法可以利用隐藏在温度和高度图中的每个值的地理位置(lat-lon)的信息来确定每个值属于哪一组。
浏览 0提问于2020-11-11得票数 0
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集群是解决这个问题的最好方法，还是其他一些技术可以更好地解决我的问题。
我尝试了“欧几里德距离”和k-means，但都没有给出令人满意的结果。
浏览 0提问于2018-06-29得票数 1
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我知道如何通过将监督算法和无监督算法分离来最小化选择选择，以及我试图解决的问题的目的。那我该怎么办？
浏览 0提问于2021-11-20得票数 4
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我在尝试制造一个轻量级的对讲机语音合成器。一切看起来都很简单，因为我的母语有非常简单的发音和文本处理规则。我遇到的唯一问题就是音高控制。据我所知，为了控制语音的音高，大多数语音合成器都使用线性预测编码( LPC )，它基本上将音高信息从记录的语音样本中分离出来，然后在合成过程中可以根据需要提供自己的音高。
问题是我不是DSP专家。大多数可用代码(如节日引擎)都紧密集成到synth中，要将其分离并学习如何使用它将是相当困难的任务。中是否有任何C/
浏览 6提问于2012-08-18得票数 6
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我试图为MNIST数据集实现k均值算法.但是，由于结果远不是很好，所以可能会有一个错误(或几个)，我目前还没有看到。代码非常简单。以下是我迄今所做的工作：I = np.load("mnist_test_images.npy").astype(float) # (10000,784)I = 2.0*(I/255.0-0.5)
images = len(I
浏览 0提问于2018-05-01得票数 0
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因此，我面临的问题是，我有一个序列(每10秒间隔30h的数据)，并被标记为整个序列的一个类(3个不同的类)。我习惯于使用时间序列，他们对序列中的每一次样本都有一个输出，现在我对此不感兴趣。我来这里是想看看你们中是否有人曾经遇到过类似的问题，或者你们是否对如何处理这个问题有任何想法。
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
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