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夜雨飘零

一个热爱编程的技术博主

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2020-07 的文章

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基于Pytorch实现的流式与非流式语音识别
2020-07-30 23 阅读 深度学习 Pytorch 语音 Pytorch 深度学习 语音识别 卷积神经网络 人工智能

### 项目概述 该项目是基于PyTorch实现的一个语音识别系统。通过使用预训练的模型和自定义配置，可以对输入的音频文件进行识别并输出相应的文本结果。 ### 安装依赖 首先需要安装必要的库。可以在终端或命令行中运行以下命令： ```bash pip install torch torchaudio numpy librosa ``` 如果需要使用语音合成模块，则还需安装`gTTS`和

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基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类
2020-07-22 17 阅读 TensorFlow Android Tensorflow 计算机视觉 Android 图像识别 Tensorflow lite

这个项目主要实现了一个基于TensorFlow Lite的图像分类应用，能够使用Android设备上的摄像头或相册中的图片进行物体识别，并提供实时预测功能。以下是对该项目的核心步骤和关键代码的详细解析： ### 项目结构 - **TFLiteModel**: 包含模型相关配置。 - **MainActivity**: 主界面，用于启动相机或选择图片进行分类。 - **RunClassifier

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基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别
2020-07-19 16 阅读 深度学习 TensorFlow 人脸识别 深度学习 Tensorflow MTCNN MobileFaceNet

你的项目设计了一个基于深度学习的人脸识别系统，并且提供了一个前后端分离的实现。这个系统包括了前端页面和后端服务，可以用来进行人脸注册和实时人脸识别。以下是对你代码的一些详细分析和改进建议： ### 前端部分 1. **HTML模板**: - 你已经在 `templates` 目录下创建了一个简单的 `index.html` 文件，用于提供用户界面。 - 可以添加一些基本的CSS样式

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基于Kersa实现的中文语音声纹识别
2020-07-15 20 阅读 TensorFlow 深度学习 语音 深度学习 Tensorflow Keras 声纹识别 说话人识别

感谢你提供的关于声纹识别和对比的详细说明。下面，我将为你提供一个更详细的PaddlePaddle版本的具体实现步骤，并附上代码示例。这个项目将会包括数据预处理、模型训练、声纹对比和注册与识别。 ### 1. 环境搭建 首先确保你已经安装了 PaddlePaddle 和其他必要的库，如 `numpy`、`sklearn`等。可以通过以下命令进行安装： ```bash pip install p

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基于Pyramidbox实现的大规模人脸检测
2020-07-09 20 阅读 PaddlePaddle 深度学习 计算机视觉 人工智能 深度学习 PaddlePaddle 人脸识别

根据您提供的代码和描述，这是一个基于PyTorch的面部检测模型的实现。该模型使用了自定义的推理过程来加载图像、进行预处理，并通过模型进行人脸检测。 以下是对代码的一些关键点总结： - **数据预处理**：将输入图像从`HWC`转置为`CHW`格式，调整色彩空间（BGR到RBG），减去均值并缩放。这一步骤是为了匹配训练时的数据格式。 - **模型推理**：使用PaddlePaddle框架

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Mediapipe框架在Android上的使用
2020-07-08 19 阅读 Android 深度学习 TensorFlow Android mediapipe 深度学习 Tensorflow

你的实现已经非常接近完成，但为了确保一切都能正常工作，我将提供一个更完整的代码示例，并进行一些改进和优化。此外，我会详细解释每个部分的作用。 ### 完整的代码 首先，我们需要导入必要的库： ```java import android.content.pm.PackageManager; import android.os.Bundle; import android.view.Surfa

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