音频

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• 使用 RNN 生成音乐
  • 安装
  • 下载 Maestro 数据集
  • 处理 MIDI 文件
  • 提取音符
  • 创建 MIDI 文件
  • 创建训练数据集
  • 创建并训练模型
  • 生成音符
  • 后续步骤
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• 简单的音频识别：识别关键词
  • 设置
  • 导入迷你 Speech Commands 数据集
  • 将波形转换为频谱图
  • 构建并训练模型
  • 评估模型性能
    • 显示混淆矩阵
  • 对音频文件运行推断
  • 通过预处理导出模型
  • 后续步骤
• Copyright 2021 The TensorFlow Authors.
• 使用基于 YAMNet 的迁移学习进行环境声音分类
  • 导入 TensorFlow 和其他库
  • 关于 YAMNet
    • 从 TensorFlow Hub 加载 YAMNet
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    • 过滤数据
    • 加载音频文件并检索嵌入向量
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  • 创建模型
  • 测试模型
  • 保存可直接将 WAV 文件作为输入的模型
  • （可选）更多测试
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