Apprentissage profond pour la classification des signaux vocaux
Une approche CNN-LSTM
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La classification des signaux de parole joue un rôle crucial dans la reconnaissance de la parole, l'identification du locuteur, la détection des émotions et le traitement audio. Ce livre fournit un guide complet pour tirer parti des techniques d'apprentissage profond - en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux à mémoire longue à court terme (LSTM) - pour une classification efficace des signaux vocaux.Principaux sujets abordés :Principes fondamentaux du traitement de la parole - Compréhension des signaux de parole, des spectrogrammes et des techniques d'ext...
La classification des signaux de parole joue un rôle crucial dans la reconnaissance de la parole, l'identification du locuteur, la détection des émotions et le traitement audio. Ce livre fournit un guide complet pour tirer parti des techniques d'apprentissage profond - en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux à mémoire longue à court terme (LSTM) - pour une classification efficace des signaux vocaux.Principaux sujets abordés :Principes fondamentaux du traitement de la parole - Compréhension des signaux de parole, des spectrogrammes et des techniques d'extraction de caractéristiques telles que les MFCC. Introduction à l'apprentissage profond - Présentation des réseaux neuronaux, des CNN pour l'extraction de caractéristiques et des LSTM pour la capture des dépendances temporelles.Modèle hybride CNN-LSTM - Approche étape par étape de la combinaison des CNN et des LSTM pour améliorer la précision de la classification de la parole.
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