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本帖使用TensorFlow做一个根据脸部推断照片人物年龄和性别的练习,网上有很多类似app。

训练数据 – Adience数据集

Adience数据集来源为Flickr相册,由用户使用iPhone或者其它智能手机设备拍摄,该数据集主要用于进行年龄和性别的未经过滤的面孔估计。同时,里面还进行了相应的landmark的标注,其中包含2284个类别和26580张图片。

Adience数据集下载地址:http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html#agegender

由于数据源ftp站点被墙,我只能使用梯子,下载过程非常漫长和痛苦。为了让你免受折磨,我传了一份到网盘。

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语音识别的应用领域非常广泛,洋文名Speech Recognition。它所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音,将语音中包含的文字信息“提取”出来。

语音识别是前文《聊天机器人》必不可少的一个组件,本帖就使用TensorFlow做一个中文语音识别。

使用的数据集

THCHS30是Dong Wang, Xuewei Zhang, Zhiyong Zhang这几位大神发布的开放语音数据集,可用于开发中文语音识别系统。

为了感谢这几位大神,我是跪在电脑前写的本帖代码。

下载中文语音数据集(5G+):

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现在很多卖货公司都使用聊天机器人充当客服人员,许多科技巨头也纷纷推出各自的聊天助手,如苹果Siri、Google Now、Amazon Alexa、微软小冰等等。前不久有一个视频比较了Google Now和Siri哪个更智能,貌似Google Now更智能。

本帖使用TensorFlow制作一个简单的聊天机器人。这个聊天机器人使用中文对话数据集进行训练(使用什么数据集训练决定了对话类型)。使用的模型为RNN(seq2seq),和前文的《RNN生成古诗词》《RNN生成音乐》类似。

相关博文:

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本帖训练一个简单的神经网络模型,用来判断声音是男是女。

本帖数据集取自voice-gender项目,这个项目使用了n种分类模型,并比较了准确率,但是它没有使用神经网络模型,本帖算是一个补充。

数据集

这个数据集是经过R语言处理过的,它提取出了.WAV文件的一些声音属性。如果你想自己从wav文件中提取声音属性,参看voice-gender项目中一个叫sound.R源码文件。

数据集字段:”meanfreq”,”sd”,”median”,”Q25″,”Q75″,”IQR”,”skew”,”kurt”,”sp.ent”,”sfm”,”mode”,”centroid”,”meanfun”,”minfun”,”maxfun”,”meandom”,”mindom”,”maxdom”,”dfrange”,”modindx”,”label”。最后一个字段标记了是男声还是女声,前面字段是声音属性。

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