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从视频到音频：使用VIT进行音频分类

就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。...近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。...本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。 梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。...这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

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    从视频到音频：使用VIT进行音频分类

    来源：Deephub Imba原文：从视频到音频：使用VIT进行音频分类就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。...传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。...本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。...这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

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    从视频到音频：使用VIT进行音频分类

    就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。...近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。...在本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。 梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。...这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

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    使用PyTorch对音频进行分类

    对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。这本质上是一个分类问题是什么，即将输入数据从一组这样的类别，也称为类分配到预定义的类别。...专门使用它们来创建两个具有不同架构的模型。用来进行此项目的环境在anaconda云上可用。...以下代码行使用python中的librosa包为每个类显示一个波形图。最初提取每个音频文件的路径并将其存储在字典中。...产生特征 要将音频数据输入模型，必须将其转换为某种数字形式。在ML中音频数据通常会转换为梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征向量。librosa软件包用于生成这些系数。...或者可以使用Kaggle部署其ML模型。Kaggle提供了基于云的GPU，每周可使用30个小时。

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    使用AutoML Vision进行音频分类

    作者 | Vivek Amilkanthawar 来源 | Towards Data Science 编辑 | 代码医生团队 对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？...尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。 这是频谱图的正式定义 频谱图是信号频率随时间变化的直观表示。...在本次实验中，将使用Kaggle的音频数据集如下 https://www.kaggle.com/c/freesound-audio-tagging/data 继续下载数据集{警告!!...只需几个小时的工作，在AutoML Vision的帮助下，现在非常确定使用其频谱图对给定音频文件的分类可以使用机器学习视觉方法完成。...有了这个结论，可以使用CNN构建自己的视觉模型，并进行参数调整并产生更准确的结果。

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    用Web音频API来做一个音频可视化工具

    我们将从使用Canvas API来做简单的可视化入手，然后慢慢转移到用WebGL着色器来做更复杂的可视化。 使用Canvas API的波形图可视化 做一个音频可视化工具所需的第一件东西就是一些音频。...Web Audio API为此提供了 AnalyserNode 这个接口。除了提供了原始的波形（也叫做时间域）数据，它还提供了访问音频频谱（也叫频域）数据的方法。...Canvas API进行频谱可视化。...void) { gl_Position = vec4(position, 0, 1); } 这个片段着色器就比较有趣了，我们将从由Danguafer提供的这个着色器开始，并做出一些战略性的修改，以便对音频进行响应...使着色器对音频作出反应是吸引更多生命力的好方法，正如我们所看到的，Web Audio API使其易于操作。 如果您最终制作出酷炫的音乐可视化，请在评论中分享！

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    使用 MediaStream Recording API 和 Web Audio API 在浏览器中处理音频（未完待续）

    使用 MediaStream Recording API 和 Web Audio API 在浏览器中处理音频 1....背景 最近项目上有个需求，需要实现：录音、回放录音、实现音频可视化效果、上传wav格式的录音等功能。于是乎，我就顺便调研了下如何在浏览器中处理音频，发现 HTML5 中有专门的API用来处理音频。...可以把它想象成这样： 或者，更形象点： 2.2 MediaRecorder MediaRecorder是MediaStream Recording API的核心接口，用来进行媒体录制。...2.4 AudioContext 使用Web Audio API相关接口前，你必需创建一个AudioContext。一切操作都在这个环境里进行。...如何实现音频可视化效果（波形图，柱状图等）

    1.4K20

    基于 React Flow 与 Web Audio API 的音频应用开发

    hello 大家好，我是 superZidan，这篇文章想跟大家聊聊 `基于 React Flow 与 Web Audio API 今天我们来学习通过 React Flow 和 Web Audio API...Web Audio API=============让我们来看一些 Web Audio API 。...以下的高亮是你需要知道的知识点：Web Audio API 提供了许多不同的音频节点，包括：音频源（比如： OscillatorNode 和 MediaElementAudioSourceNode ），...我们可以使用它来创建新的音频节点并进行暂停或恢复音频处理。你好，声音让我们看看这些东西的一些实际应用并构建我们的第一个网络音频应用程序！我们暂时不会做太复杂的事情：我们将制作一个简单的鼠标电子琴。...搭建 React Flow 项目================稍后，我们将利用所了解的有关 Web Audio API、oscillators（振荡器）和gain（增益）节点的知识，并使用 React

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    使用 ASP.NET Web API 构建超媒体 Web API

    这迅速成为一个有趣的概念，在开发可演变的 API 设计时会用到它。这与我们通常与 Web 交互的方式没有任何不同。我们通常记住网站主页的一个入口点或 URL，然后使用链接浏览网站的各个不同区域。...此模型允许任意 Web API 通过基于不同因素（如用户权限或客户端要使用的版本）提供新表单来自由演变。 用于 XML 和 JSON 的超媒体？...现在我们来了解一下如何在使用 ASP.NET Web API 的生产环境中实际实施这些原理，并使用此框架提供的所有可扩展性和功能。 在内核级别，ASP.NET Web API 支持格式化程序的概念。...开发用于 HAL 的 MediaTypeFormatter HAL 使用特定语义来表示资源和链接，因此您不能只是使用 Web API 实现中的任何模型。...格式化程序使您可以轻松使用新媒体类型扩展 Web API。    在 Web API 控制器中提供更好的链接支持 以前的 ProductCatalog­Controller 示例肯定有不妥之处。

    3.8K50

    再说表单验证，在Web Api中使用ModelState进行接口参数验证

    其中一位园友提到了说可以使用MVC的ModelState，因为之前通常都在Web项目中用没在Api项目用过，想想Api方法接收的多参数都封装成了一个实体类，独立于数据Model层，这样其实很方便用ModelState...认识ModelState 我们都知道在MVC中使用ModelState实现表单验证非常简单，借助jquery.validate.unobtrusive这个插件就能轻松的在页面上输出错误信息，详细的介绍可以参考这篇文章...验证失败后遍历ModelState的Key，如果这个被验证的字段至少有一项验证失败（ModelError），那么就拿到第一个ErrorMessage，然后就结束遍历，因为取到所有的也没什么用，也方便前端对结果进行处理...那就创建一个Attribute类并继承System.Web.Http.Filters .ActionFilterAttribute，然后重写OnActionExecuting方法，具体内容就是刚才那一大坨稍微调整一下...当然了，这个Attribute我指定了使用范围包含Class，直接打在Controller上面也是阔以滴~这样就不用每个Action都写了。

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    应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类

    在视觉和语言领域的深度学习方面取得了很多进展，文中一步步说明当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程。...但音频呢？当我们处理音频数据时，使用了哪些类型的模型和流程？ 在本文中，你将学习如何处理一个简单的音频分类问题。你将学习到一些常用的、有效的方法，以及Tensorflow代码来实现。...直觉上人们可能会考虑使用某种RNN模型对这些数据建模为一个常规时间序列(例如股票价格预测)，事实上这可以做到，但由于我们使用的是音频信号，更合适的选择是将波形样本转化为声谱图。...使用Tensorflow进行音频处理 现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据，可以继续看代码实现，我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程： ?...如果你打算对音频进行建模，你可能还要考虑其他有前途的方法，如变压器。

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    使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类

    随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。...本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。...但是我们可以处理基于时域的音频文件，然后再转换为频谱，最后进行分类。 GPU 与 CPU 过去我一直用 librosa 进行转换，主要用CPU。...但我们可以用 PyTorch提供的stft方法，该方法可直接使用GPU处理，这样就会快很多，并且可以进行批处理 (而不是一次处理一张图)。 如何在训练过程中生成频谱？...后来参考great new fastai documentation，写出一个简单类用于加载原始音频文件，然后用PyTorch提供的方法使用GPU以批处理方式生成频谱。

    2.2K40

    使用fuzzDB进行web安全测试

    这篇文章介绍了，FuzzDB中我最喜欢的几个特性以及怎样使用它们。如果下面的内容还不能让你满足，或者你想在新的文章中看到什么，请给我留言。...fuzz的时候，把{FILE}中的内容替换成攻击目标已知存在的文件，比如说unix系统的目标则可以使用，“etc/password”，然后查询返回的结果看看有没有成功的返回包。...在进行fuzz时也可以把他们加到目录上。...在使用 role-based access control的网站上就经常会出现这个问题，在展示菜单的时候根据用户的权限展示，但是在选择的时候却没用验证权限。...Predictable File Locations（预测文件位置） 有一些web框架和服务器会有很多固定的文件，fuzzDB也搜集了这些文件的信息。

    3.1K80

    Web Deploy配置及其使用VS进行Web部署

    前言： 　　 因为公司一直比较保守所以一直都使用的是window 2008 R2版本的服务器，所以今天要讲的是在Window 2008 R2下如何配置Web Deploy。...Web Deploy介绍： 　　Web Deploy其实主要是为了解决Web应用程序和Web站点到IIS服务器的部署问题，管理员可以使用Web Deploy同步IIS服务器或迁移到较新版本的IIS。...Web Deploy Tool还使管理员和委派用户能够使用IIS管理器将ASP.NET和PHP应用程序部署到IIS服务器。Web Deploy这一技术，完美的解决了那些年的手动部署问题。...使用Web Platform Installer安装Web Deploy和相关产品 下载Web平台安装程序:https://www.microsoft.com/web/downloads/platform.aspx...添加用于托管服务器的Web部署工具：Web Deploy 3.6,并点击安装，光添加是没有作用的哟！ ? Install Web Deploy3.6: ?

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