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快速訓練貓狗聲音分類模型
2025-03-08 589 閱讀 Pytorch 深度學習

本文介紹瞭如何使用PyTorch和macls庫快速進行聲音分類訓練與推理。首先，通過Anaconda創建Python3.11虛擬環境，並安裝PyTorch 2.5.1 GPU版本及macls庫。接着，準備數據集，提供下載鏈接或自定義格式。訓練部分僅需三行代碼即可完成模型訓練、優化和保存。推理環節則加載預訓練模型並進行預測。框架支持多種聲音分類模型，方便不同場景需求。

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快速使用MASR V3版部署語音識別框架
2025-03-08 477 閱讀 語音 Pytorch 深度學習 人工智能 語音識別 Pytorch

這個框架看起來非常全面且易用，涵蓋了從數據準備到模型訓練再到推理等多個環節。爲了幫助讀者更好地理解和使用該框架，我會對每個部分進行詳細解釋，並提供一些示例代碼。 ### 1. 環境搭建 首先需要安裝必要的依賴包。假設你已經創建了一個虛擬環境並激活它： ```sh pip install paddlepaddle==2.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/

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快速使用PPASR V3版部署語音識別框架
2025-03-08 457 閱讀 語音 PaddlePaddle 深度學習 人工智能 PaddlePaddle 語音識別

這個詳細介紹展示瞭如何使用PaddleSpeech框架進行語音識別任務的開發與部署過程。以下是對你提供的信息的一些補充和建議： 1. **安裝環境**：確保你的環境中已經安裝了必要的依賴項，包括PaddlePaddle、PaddleSpeech等庫。可以通過pip命令來安裝這些庫。 2. **數據預處理**： - 你可能需要對原始音頻進行預處理步驟，如採樣率調整、噪聲去除等。

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