2022-07 的文章

基于Pytorch实现的语音情感识别

这个项目详细介绍了如何使用PyTorch从音频中进行情感分类,包括从数据准备、模型训练到预测的整个流程。下面我会对每个步骤给出更详细的解释,并提供一些改进建议和注意事项。 ### 1. 环境搭建 确保你已经安装了必要的Python库: ```bash pip install torch torchvision torchaudio numpy matplotlib seaborn soundf

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基于PaddlePaddle实现的语音情感识别

你提供的内容是一个基于PaddlePaddle的语音分类任务的训练和预测过程。接下来,我会为你提供一个更详细、完整的代码示例,并解释每个部分的功能。 ### 一、环境准备 确保已经安装了必要的依赖库,包括PaddlePickle版本的`paddle`等。可以使用以下命令进行安装: ```bash pip install paddlepaddle==2.4.1 ``` ### 二、代码实现

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使用PaddlePaddle轻松实现语音合成

本文介绍了使用PaddlePaddle进行语音合成的实现方法,包括简单的代码示例、GUI界面操作以及Flask Web接口。首先通过简单程序实现了文本到语音的基本功能,利用声学模型和声码器模型完成合成过程,并将结果保存为音频文件;其次介绍了`gui.py`界面程序用于简化用户操作体验;最后展示了使用`server.py`提供的Flask Web服务,能够供Android应用或小程序调用以实现远程语

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使用PaddlePaddle搭建一个可以识别数千中动物

本文介绍了使用PaddlePaddle实现动物识别的项目。首先,通过几行代码即可完成动物识别任务;其次提供了GUI界面操作,方便用户上传图片进行识别;最后,通过Flask Web接口支持Android调用,实现了跨平台的应用。该项目包括模型路径、图片读取和预测结果输出等细节,并附有运行截图展示其实现效果。

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