我一直试图运行UBM.EM_Split()函数。我创建了一个功能文件feat.h5 (3.8MB),它存储来自24个音频文件的特性。我尝试使用这个特性文件作为函数中的feature_list参数的输入。但是,代码已经运行了72小时以上,没有输出或响应。仔细检查,冻结代码的代码行如下:
# Wait for all the tasks to finish
queue_in.join()
下面是我所使用的代码(它基于侧翼工具网站上的UBM教程):
import sidekit
import os
#Read all the files in the directory
all_f
我有一堆训练图像(.jpg格式),我想给作为训练输入到学习的支持向量机分类器。知道什么是最好的方法吗?
例如,在中,图像数据从预定义集加载并转换为支持向量机分类器在以下步骤中理解的格式。
# The digits dataset
digits = datasets.load_digits()
# To apply an classifier on this data, we need to flatten the image, to
# turn the data in a (samples, feature) matrix:
n_samples = len(digits.images)
d
我是深度学习的新手,我正在使用tensorflow API,LSTM模型和ctc损失函数制作一个基本的端到端语音识别器。我已经将我的音频特征提取到mfccs。我真的不知道如何将我的音频映射到转录,我知道ctc就是为了这个目的而使用的,我知道ctc是如何工作的,但不知道实现它的代码。
下面是我提取特征的代码
import os
import numpy as np
import glob
import scipy.io.wavfile as wav
from python_speech_features import mfcc, logfbank
# Read the input audio
我目前正在cnn做音素识别工作。
我的数据集是标记的,但我有点不确定如何确保特征向量的长度也将根据音频文件的长度。
我目前对CNN的输入是mel-log滤波器能量的平面图可视化,其中y轴是不同的频带,x轴是包含帧的。
上面给出的例子是以下句子:
fmjc-b-an118 RUBOUT J L Y Z TWO
和音素:
RUBOUT: R AH B AW T
J: JH EY
L: EH L
Y: W AY
Z: Z IY
TWO: T UW
249个帧中共有15个音素。近17帧pr。每个音素。
但在这里:
对它说的文字/词是:
fbbh-b-an90 NO
NO: N
我和Windows 10一起双引导Ubuntu15.04。这台计算机上的linux中有一个已知的问题:https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/linux/+bug/1441852
windows 8附带的旧型号显然有一个修补程序:http://h30434.www3.hp.com/t5/Notebook-PC-Sound-and-Audio/HP-spectre-x360-on-linux/td-p/4980797
总之,修复方法是编辑/etc/default/grub并将行GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet