标签: 卷积神经网络

基于Pytorch实现的流式与非流式语音识别

### 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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PaddlePaddle实现手写藏文识别

这段代码使用了PaddlePaddle框架进行Tibetan MNIST手写数字识别模型的训练、预测和绘图。整个过程可以分为以下几个步骤: 1. **数据集加载**:首先从Kesci平台下载并拆解数据集,然后将原始图片转换为标准化后的灰度图像。 2. **模型定义与训练**: - 定义了一个简单的CNN网络结构。 - 设置了优化器、损失函数和准确率计算方法。 - 使用Padd

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《PaddlePaddle从入门到炼丹》四——卷积神经网络

这个教程详细介绍了如何使用PaddlePaddle框架训练并预测手写数字识别模型。以下是关键步骤的总结和进一步解释: ### 1. 准备数据集 首先通过`fetch MNIST data`命令从PaddlePaddle中获取MNIST数据集,这是一个广泛用于训练机器学习模型的数据集。 ```python import paddle.v2 as paddle from paddle.v2.da

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