發(fā)簡信
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評論較多酿箭，簡書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號垃你，加入我的微信群一起討論椅文。公眾號ID：小小挖掘機
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@Colleen_oh
好的吧
聲紋識別（說話人識別）.2
在 github 上面找到了三個比較酷的說話人識別的代碼： Python 2 版本：https://github.com/ppwwyyxx/speaker-recogniti...
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@Colleen_oh 對于一個目標(biāo)身份皆刺，判斷一段未知語音是否來自于這個目標(biāo)身份.跟你這個稍微有點不一樣
聲紋識別（說話人識別）.2
在 github 上面找到了三個比較酷的說話人識別的代碼： Python 2 版本：https://github.com/ppwwyyxx/speaker-recogniti...
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@Colleen_oh 樓主有研究Speaker Verification嗎？ 看了下目前都沒有開源的項目
聲紋識別（說話人識別）.2
在 github 上面找到了三個比較酷的說話人識別的代碼： Python 2 版本：https://github.com/ppwwyyxx/speaker-recogniti...
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@Colleen_oh 嗯嗯凌摄、之前沒仔細(xì)看不好意思呀羡蛾。
聲紋識別（說話人識別）.2
在 github 上面找到了三個比較酷的說話人識別的代碼： Python 2 版本：https://github.com/ppwwyyxx/speaker-recogniti...
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這周我錄了幾個朋友的聲音（有一點點噪聲）去跑，訓(xùn)練集大概30個人锨亏，每個人語音大概20條痴怨，然后放2條去測試，準(zhǔn)確率有91.5%Ｆ饔琛＠嗽濉！算是比較優(yōu)秀的模型了Ｇ琛０！
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請問下樓主末融，用的是哪個開源模型钧惧，方便貼下github嗎聲紋識別（說話人識別）.2
在 github 上面找到了三個比較酷的說話人識別的代碼： Python 2 版本：https://github.com/ppwwyyxx/speaker-recogniti...
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愿你每天進(jìn)步一點點浓瞪，每天帥氣一點點！
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《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：人機對話系統(tǒng)設(shè)計邏輯探究》作者，INTJ艺栈，公眾號：偏笑忘錄
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AI產(chǎn)品狗湿右，擅長知識圖譜诅妹，語義解析，chatbot，機器閱讀等等吭狡，微信號: zxtouxinok尖殃。如果有相關(guān)領(lǐng)域的開發(fā)，產(chǎn)品經(jīng)理划煮，算法可以投簡歷 郵箱:543894871@qq.com送丰。ali
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五星推薦PyTorch 你想知道的都在這里--持續(xù)更新本文適用于深度學(xué)習(xí)新手的“入門指導(dǎo)系列”，也有適用于老司機的論文代碼實現(xiàn)弛秋，包括 Attention Based CNN器躏、A3C、WGAN蟹略、BERT等等登失。所有代碼均按照所屬技術(shù)...
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一文學(xué)會用 Tensorflow 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cs224d-Day 6: 快速入門 Tensorflow 本文是學(xué)習(xí)這個視頻課程系列的筆記，課程鏈接是 youtube 上的科乎，講的很好壁畸，淺顯易懂，入門首選茅茂， 而且在gith...
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@公眾號：ml_trip<br>@github : <a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fsladesha" target="_blank">https://github.com/sladesha</a>
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使用Python語言跌榔，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲纫煅恪（爬蟲）和數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用僧须。也包含python的基本使用纲刀。
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機器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機器學(xué)習(xí)示绊，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘暂论，計算機視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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本專題招募管理員取胎，有意向請簡信私聊展哭，謝謝！ 用來分享機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)摄杂，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)坝咐，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流析恢，相互學(xué)習(xí)！
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機器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法盗尸，數(shù)據(jù)挖掘方法柑船，Kaggle競賽算法等
