پروژه علم داده های صوتی چیزی است که می توانید از این بسته ها بیاموزید. وقتی در مورد پروژه های داده صحبت می کنیم، بسیاری از مردم ابتدا به داده های جدولی، داده های متنی یا داده های تصویری به عنوان منبع داده فکر می کنند.
فناوری جمع آوری و ذخیره هر نوع داده در عصر مدرن را آسان تر کرده است، از جمله داده های صوتی. این پروژه به اندازه پروژه های دیگر تبلیغاتی نیست، اما پروژه علم داده های صوتی برای بسیاری از صنایع معتبر است. نمونه‌هایی از پروژه‌های علم داده‌های صوتی، پیش‌بینی احساسات از طریق صدا، پیش‌بینی گفتار به متن و تولید موسیقی است. چند بسته پایتون وجود دارد که می تواند به شما کمک کند درباره پروژه های علم داده های صوتی اطلاعات بیشتری کسب کنید. این مقاله 3 بسته برتر پایتون پروژه علمی داده های صوتی را تشریح می کند.
1. Magenta
Magenta یک بسته پایتون منبع باز است که بر روی TensorFlow برای دستکاری داده‌های تصویر و موسیقی برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین با مدل تولیدی به عنوان خروجی ساخته شده است. Magenta ارجاعات API واضحی را برای یادگیری ما ارائه نمی دهد. در عوض، آنها تعداد زیادی دمو و دفترچه‌های همکار را ارائه می‌دهند که می‌توانیم خودمان آن را امتحان کنیم.
2. Librosa
Librosa یک بسته پایتون است که برای تجزیه و تحلیل موسیقی و صدا توسعه یافته است. این برای گرفتن اطلاعات صوتی که باید به یک بلوک داده تبدیل شود، اختصاص دارد.
3. pyAudioAnalysis
pyAudioAnalysis یک بسته پایتون برای وظایف آنالیز صدا است. برای انجام تحلیل های مختلف از جمله استخراج ویژگی های صوتی، آموزش مدل یادگیری ماشین برای تقسیم بندی صدا، طبقه بندی صداهای ناشناخته، تشخیص هیجان با مدل رگرسیون و کاهش ابعاد برای تجسم داده های صوتی طراحی شده است.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/gZ88tXkg
