Нейросети начало. Джейд Картер
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Нейросети начало - Джейд Картер страница 4
frame_length = 640
frame_step = 320
audio_length = tf.shape(audio)[0]
num_frames = tf.cast(tf.math.ceil(audio_length / frame_step), tf.int32)
padding_length = num_frames * frame_step – audio_length
audio = tf.pad(audio, [[0, padding_length]])
audio = tf.reshape(audio, [num_frames, frame_length])
# Извлечение признаков MFCC
mfccs = tf.signal.mfccs_from_log_mel_spectrograms(
tf.math.log(tf.abs(tf.signal.stft(audio))),
audio.shape[-1],
num_mel_bins=13,
dct_coefficient_count=13,
)
# Подготовка данных для обучения
labels = ["one", "two", "three", "four", "five", "six", "seven", "eight", "nine", "zero"]
label_to_index = dict(zip(labels, range(len(labels))))
index_to_label = dict(zip(range(len(labels)), labels))
text = "one two three four five six seven eight nine zero"
target = tf.keras.preprocessing.text.one_hot(text, len(labels))
X_train = mfccs[None, …]
y_train = target[None, …]
# Обучение модели
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
# Предсказание результатов
predicted_probs = model.predict(X_train)
predicted_indexes = tf.argmax(predicted_probs, axis=-1)[0]
predicted_labels = [index_to_label[i] for i in predicted_indexes]
# Вывод результатов
print("Predicted labels:", predicted_labels)
Этот код реализует автоматическое распознавание речи с помощью нейросети на основе TensorFlow и Keras. Первым шагом определяется архитектура нейросети с помощью Keras Sequential API. В данном случае используется рекуррентный слой LSTM, принимающий на вход последовательность участков звука длиной 13. Затем идут несколько полносвязных слоев с функцией активации relu и один выходной слой с функцией активации softmax, выдающий вероятности для каждого класса речи.
Далее модель компилируется с помощью метода compile. Оптимизатором выбран Adam с коэффициентом обучения 0.001, функцией потерь – категориальная кросс-энтропия, а в качестве метрики используется точность классификации.
Затем загружается звуковой файл в формате wav, который декодируется с помощью tf.audio.decode_wav и преобразуется в числовые значения float32. Далее происходит разбиение файла на фрагменты длиной 640 с шагом 320. Если файл не делится на равные фрагменты, то добавляется заполнение.
Далее происходит извлечение признаков MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients) из каждого фрагмента звука с помощью функции tf.signal.mfccs_from_log_mel_spectrograms. Полученные признаки используются для обучения модели.
Для обучения модели необходимо подготовить данные. В данном случае используется текст с указанием всех возможных классов и соответствующая метка для каждого класса. Для удобства преобразуется текст в one-hot кодировку с помощью метода tf.keras.preprocessing.text.one_hot. Затем подготовленные данные передаются в модель для обучения с помощью метода fit.
После обучения модели предсказываются результаты на тех же данных с помощью метода predict. Выбирается индекс с максимальной вероятностью и соответствующий ему класс.
В конце выводятся предсказанные метки классов.
Для удобства, опишем процесс в пяти шагах:
Шаг 1: Сбор данных
Первый шаг в создании рекомендательной системы – сбор данных. Для этого нужно собрать данные о пользователях, например, их предпочтения, покупки, историю просмотров и т. д. Эти данные можно получить из различных источников, таких как базы данных или логи пользователей.
Шаг 2: Подготовка данных
После того, как данные собраны, нужно их подготовить. Например, нужно СКАЧАТЬ