ModelArts---人声检测、文本分类

最新推荐文章于 2025-01-23 23:16:49 发布

alive four

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文章标签：数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/alivefour/article/details/124787487

本文档详细介绍了使用ModelArts进行人声检测和文本分类的流程，包括数据集上传、自动学习、项目创建、模型训练、部署及预测等关键步骤，帮助读者掌握这两项任务的操作技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据集上传

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ModelArts-人声检测and文本分类

ppyy8的博客

05-12

373

1.人声检测及区分 1.1导入数据集进obs桶 1.2创建声音分类项目选择modelarts的声音分类项目即可 1.3模型训练同步数据源之后，开始打标签，创建各个标签后，就可以标注了... 下面是标注好的：接着就可以训练了... 1.4部署上线训练完成后，就可以部署上线，并进行测试了... 部署上线后开始测试：数据集少，所以效果不太好...但还是预测出来了 2.文本分类 2.1从AIgallery中导入数据集下载的是外卖评论数据集 ..

基于TensorflowLite的人声识别在端上的实现

闲鱼技术的博客

04-20

1625

摘要：现有的人声识别绝大部分在服务端实现，这会带来如下两方面的问题：1)当网络较差的情况下会造成较大的延时，带来较差的用户体验。2)当访问量较大的情况下，...

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检测带人声的音乐

WELEN的专栏

02-28

3304

部分文献的结果：印度古典乐的几种简单乐器的演奏，谱减法消去部分背景音初步处理，区分结果：前提已知-音乐的曲调，消去部分背景音,实验结果：自己实验的结果： 1120首10折交叉验证的准确率是87.2% 5000首10折交叉验证的准确率是86.40% 耗时 15个小时截取中间3分钟 5000首10折交叉验证的准确率是86.33% 耗时

[转]WebRTC 人声检测与舒适噪音

至虛極，守靜篤

01-27

678

早期版本的舒适噪音的格式定义在RFC 1890中，这个版本的格式只包含一个字段，就是噪音级别。舒适噪音生成器在接收端根据发送到给的参数，来产生类似接收端的舒适噪音, 用来模拟发送方的噪音环境。接收方在收到新的CN包后，会更新产生舒适噪音的参数。如果B具有VAD检测功能，那么B就可以在不说话的时候，发送特殊标记的语音流或者通过减少语音流发送的频率，来减少无意义语音的发送。除此以外，人声检测还能用于减少网络中语音包传输的数据量，从而极大的降低语音的带宽，极限情况下能降低50%的带宽。很少可能是两个人都说话的。

VQ人声识别

01-28

基于VQ的MATLAB人声识别，五人识别。

voice-music-detection_人声_voice-detection_人声识别_music-detection_用双

09-11

在IT领域，人声音乐检测是一项重要的音频处理技术，它主要应用于音频分割、语音识别、音频编辑和多媒体内容分析等多个场景。"voice-music-detection_人声_voice-detection_人声识别_music-detection_用双"这个标题...

VirtualAudioCable4.15-已Po解去除人声版.rar

最新发布

04-23

虚拟音频电缆（Virtual Audio Cable，简称VAC）是一种模拟音频线路的技术，它允许用户在计算机内部创建虚拟音频设备。这些虚拟音频设备可以模拟真实世界的物理音频连接，例如线路输入/输出、麦克风输入等。...

人声识别原理

03-12

人声识别原理

人声检测原理VAD

懒人日志

01-23

528

机器人启动后会一直在后台工作采集环境的声音，当本地检测到人声时，会发送给大模型识别，当大模型正确识别语音后，会把识别后的文字转给大模型分析回复，回复的结果通过超拟人合成人声发出来。通过这样的设定，机器人会在工作过程中随时接受语音指令，陪人聊天和与人交互。在机器人的研究中，机器人与人语音交互是一个重要的功能，在语音交互中，人声检测至关重要。不论是在手机中，还是在esp32芯片上，都需要一种简单快捷的方式来检测本地语音，滤掉杂音和噪音。

噪音人声识别接口

FreeSWITCH二次开发-CTI接口

06-23

1156

语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)，就是检测是否有声音，常规的算法是通过声音音量和频谱特诊来判断是否有声音的，但是无法区分是噪音还是人声，在电话机器人中噪音打断和噪音识别错误的关键词始终是一个痛点，机器学习算法可以通过大量噪音和人声数据训练出判别人声还是噪音的神经网络模型，VAD算法结合深度神经网络就可以彻底解决这个痛点了。我们的最新VAD算法已经集成了人声噪音判别引擎。在电话机器人业务中，大量的无效声音(各种噪音)调用ASR，浪费ASR调用费用，有了噪音人声判别功能

语音识别算法和demo工程

11-19

基于非特定人声的语音识别技术实现和demo演示工程。

java 简单判断录音是否有人声（1） vad语音活动检测

wangiyeng的博客

05-11

1326

简单判断录音是否有人声 vad语音活动检测

人声音乐声检测的小例子

WELEN的专栏

10-13

2882

人声音乐声检测的小例子

华为云ModelArts笔记02声音分类文本分类

qq_61176213的博客

05-15

357

目录一声音分类：二 文本分类： 1.对数据下载与预处理： 2.对文本数据自动学习：一声音分类：选择声音分类进行贴标签标签添加完毕开始训练训练完成开始部署进行预测二 文本分类： 1.对数据下载与预处理：在AI Gallery找数据集找到外卖评论，并下载下载完成对下载的数据进行处理 2.对文本数据自动学习：开始训练训练完成后进行部署，部署后进行预测，预测的位置不在部署哪里，而是要点会自动学习 ...

带有 SpeechSense （人声辨识）算法的 AGC 在音频系统中的应用

charleslei的专栏

11-28

3628

带有 SpeechSense （人声辨识）算法的 AGC 在音频系统中的应用

华为ModelArts（声音分类与文本分类项目的创建及使用）

weixin_52046806的博客

05-15

380

目录 1.声音分类项目 2.文本分类项目 2.1下载数据集 2.2创建数据集 2.3导入标签 2.4创建项目 1.声音分类项目创建项目——导入数据集——对数据集进行标签标注——开始训练部署测试 2.文本分类项目 2.1下载数据集 2.2创建数据集在Modelarts平台中点击数据管理——数据集进行创建数据集选择文本分类——填写数据集输入位置与输出位置 2.3导入标签数据集中数据与标签是分离的，手动标记很费时间，选择位置，模式选择.

深度学习vad人声检测之模型设计

pikaqiu_n95的博客

02-27

2341

本博文主要vad训练用到的模型结构，可以采用dnn之类网络，亦可以采用cnn网络实现，这里采用的实现方式是基于cnn的，网络架构在一定程度上影响这模型的精度，但是更多的是数据起着决定性的作用。实现过程也比较简单，直接上代码，具体实现如下： import torch.nn as nn import math import torch from .dfsmn import DFSMN import numpy as np import torch.nn.functional as F from torch.a

人声检测与文本区分

sdytfdyfu的博客

05-13

401

目录 1.人声检测与区分 1.1创建项目，导入数据集 1.2打标签 1.3开始训练 1.4部署上线 1.5上传文件进行预测 2.1AI Gallary下载数据集 2.2创建数据集并导入 2.3创建项目并训练 1.人声检测与区分 1.1创建项目，导入数据集 1.2打标签 1.3开始训练 1.4部署上线 1.5上传文件进行预测 2.1AI Gallary下载数据集 2.2创建数据集并导入 2.3创建项目并训练 2.4部署上线...

给我推荐20个比较流行的人声分离算法模型

weixin_42584507的博客

01-04

973

人声分离是将混合音频中的人声和背景音乐分离的过程。目前比较流行的人声分离算法模型包括：音频分解技术：NMF (Non-negative Matrix Factorization)、Sparse Coding、DICT 统计方法：GMM (Gaussian Mixture Model)、HMM (Hidden Markov Model) 基于神经网络的方法：Deep Learning、CNN (...

so-vits-svc 训练人声朗读调整声音

03-01

### 使用 so-vits-svc 进行人声训练以实现朗读功能 #### 准备工作为了使用 so-vits-svc 创建个性化的AI声库并用于朗读功能，需先准备好硬件设备和软件环境。确保拥有足够的计算资源特别是GPU支持来加速模型训练过程[^1]。 #### 数据收集与预处理对于高质量的人工智能声库创建来说，获取适当的数据至关重要。可以从 Hugging Face 平台下载现成的语音数据集作为基础素材；然而，为了使最终产品更贴合个人特色，建议自行录制一定量的真实发音样本。这些录音应当覆盖广泛的文字内容以及不同情感表达状态下的表现形式，从而让机器学习算法能够捕捉到更加细腻的声音特质[^2]。 #### 训练配置文件设置在开始正式训练之前，还需要编写或修改相应的参数设定文档（通常是 JSON 或 YAML 文件）。这里可以指定诸如批量大小(batch size)、迭代次数(iterations)等超参选项，同时也可定义目标说话人的元数据信息比如性别(gender)、年龄(age range)等等属性标签以便更好地指导网络优化方向。 ```json { "data": { "training_files": "./filelists/train.txt", "validation_files": "./filelists/val.txt" }, "train": { "log_interval": 10, "eval_interval": 500, "seed": 1234, "epochs": 1000, "learning_rate": 0.0002, "betas": [ 0.8, 0.99 ], ... } } ``` #### 开始训练流程当一切就绪之后就可以启动实际的训练程序了。这一步骤通常通过命令行界面完成，在终端输入特定指令即可触发整个自动化建模周期直至收敛结束： ```bash python train.py --config config.json ``` #### 音色调整技巧一旦获得了初步成果，便可以通过调节某些关键要素进一步改善输出质量。音色是由多种物理现象共同作用的结果，其中最重要的是谐波结构和谐振腔体效应。因此，在后期处理阶段，可以尝试改变合成音频中的基频分布模式或是引入额外滤镜效果模拟真实世界里的反射路径差异，以此达到预期的艺术风格转变目的[^3]。例如，利用均衡器工具增强某个频段的能量水平可以使声音听起来更有磁性；而添加混响则能营造出空间感更强的听觉体验。