發(fā)簡信
IP屬地：浙江
-
-
評論較多桂塞，簡書回復(fù)也不太方便疏尿，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號震鹉，加入我的微信群一起討論。公眾號ID：小小挖掘機(jī)
-
-
@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...
-
@Colleen_oh 對于一個目標(biāo)身份，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(diǎn)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...
-
@Colleen_oh 樓主有研究Speaker Verification嗎负蚊？ 看了下目前都沒有開源的項(xiàng)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...
-
@Colleen_oh 嗯嗯神妹、之前沒仔細(xì)看不好意思呀。
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...
-
這周我錄了幾個朋友的聲音（有一點(diǎn)點(diǎn)噪聲）去跑家妆，訓(xùn)練集大概30個人鸵荠，每個人語音大概20條，然后放2條去測試伤极，準(zhǔn)確率有91.5%Ｓ颊摇！哨坪！算是比較優(yōu)秀的模型了Ｓ辜病！当编！
----
請問下樓主届慈，用的是哪個開源模型，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...
-
愿你每天進(jìn)步一點(diǎn)點(diǎn)，每天帥氣一點(diǎn)點(diǎn)牵舱！
-
《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：人機(jī)對話系統(tǒng)設(shè)計(jì)邏輯探究》作者芜壁，INTJ礁凡，公眾號：偏笑忘錄
-
AI產(chǎn)品狗顷牌，擅長知識圖譜，語義解析塞淹，chatbot窟蓝，機(jī)器閱讀等等，微信號: zxtouxinok饱普。如果有相關(guān)領(lǐng)域的開發(fā)运挫，產(chǎn)品經(jīng)理状共，算法可以投簡歷 郵箱:543894871@qq.com。ali
-
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”谁帕，也有適用于老司機(jī)的論文代碼實(shí)現(xiàn)峡继，包括 Attention Based CNN、A3C匈挖、WGAN碾牌、BERT等等。所有代碼均按照所屬技術(shù)...
-
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儡循，課程鏈接是 youtube 上的舶吗，講的很好，淺顯易懂择膝，入門首選裤翩， 而且在gith...
-
-
-
@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>
-
使用Python語言伦籍，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲取（爬蟲）和數(shù)據(jù)挖掘腮出、機(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用帖鸦。也包含python的基本使用。
-
機(jī)器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能馋劈，數(shù)據(jù)挖掘攻锰，計(jì)算機(jī)視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
-
本專題招募管理員娶吞，有意向請簡信私聊，謝謝械姻！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)妒蛇，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)绣夺。 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(jī)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毫缆，相互學(xué)習(xí)！
-
機(jī)器學(xué)習(xí)浸颓，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法物臂，數(shù)據(jù)挖掘方法，Kaggle競賽算法等
