SpecAugment，由Google Brain提供的Pytorch实现。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
派托（Pytorch）框架为GoogleBrain的SpecAugment提供了实现，SpecAugment是一种用于自动语音识别的简便数据增强技术，被认为是该领域最先进的数据增强手段。然而，论文作者并未公开可用的代码，他们的实现是在TensorFlow环境中完成的。我们利用Pytorch、torchaudio以及其他工具，成功地实现了所有三个SpecAugment转换过程。使用方法如下：首先运行install.sh脚本（建议为项目创建独立的conda环境），脚本执行完毕后，您的项目目录下应包含torchaudio文件夹。详细功能请参考SpecAugment.ipynb（Jupyter笔记本）。此外，关于时间扭曲增强方面需要特别注意：时间扭曲增强技术依赖于TensorFlow特定的功能，而Pytorch并不支持。为了解决此问题，我们通过SparseImageWarp.ipynb实现了相应的解决方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

SpecAugment: Google Brain团队的SpecAugment的PyTorch实现-源代码

优质

这段简介可以描述为：“SpecAugment: Google Brain团队的SpecAugment的PyTorch实现-源代码”是一个基于PyTorch框架的SpecAugment算法的开源实现项目。该项目旨在增强语音识别模型的鲁棒性和准确性，通过数据增强技术提升模型在噪音环境下的表现。 PyTorch实现Google Brain的SpecAugment：这是一种用于自动语音识别的有效数据增强方法，在该领域内表现优越。然而，论文作者并未发布可供使用的代码，并且他们的实现是在TensorFlow中完成的。我们使用了Pytorch、torchaudio实现了所有三个SpecAugment转换。安装与使用： - 运行install.sh脚本（建议为项目创建独立的conda环境） - 安装完成后，在项目的文件夹内应会生成一个名为“torchaudio”的目录 - 请查看Jupyter笔记本中的SpecAugment.ipynb以了解功能细节增强方法包括： 1. 时间扭曲 2. 时光面具 3. 频率模板时间扭曲注意事项：时间扭曲的增强需要使用TensorFlow特有的不被PyTorch支持的功能。我们在SparseImageWarp.ipynb中实现了相应的代码。

SpecAugment：基于TensorFlow和PyTorch的实现及源码-来自Google Brain的研究

优质

本文介绍了由Google Brain团队开发的SpecAugment技术，并提供了其在TensorFlow和PyTorch中的实现方法与源代码，助力语音识别领域的数据增强研究。这是SpecAugment的一种实现方法，用于处理频谱图的语音数据增强，并且可以直接使用Tensorflow与Pytorch进行操作。此技术由Google Brain提出。当前版本在Apache 2.0许可下发布，可以自由应用于您的项目中。首先，请确保您已经安装了Python 3。接下来需要一些音频库来支持程序运行。可以通过执行以下命令来安装所需的包： ``` pip3 install SpecAugment ``` 然后您可以运行`specAugment.py`文件中的程序。该方法通过在时间方向上扭曲频谱图、掩盖连续频道的块以及沿时间轴掩盖话语片段，从而修改频谱图。尝试使用您的音频文件进行SpecAugment操作： ```bash $ python specAugment.py ``` 请根据具体需求调整参数和命令行选项。

Python中的Tensorflow实现：Google Brain的BEGAN模型

优质

本篇文章将介绍如何使用Python编程语言和流行的机器学习库TensorFlow来实现Google Brain团队开发的BEGAN（Baseline Equivalent Generative Adversarial Networks）模型。在TensorFlow中实现Google Brain的BEGAN。

SRN-DeblurNet: PyTorch实现及预训练模型提供

优质

简介：SRN-DeblurNet是一款用于图像去模糊任务的深度学习模型，基于PyTorch框架开发，并提供了经过大量数据训练得到的预训练模型。为了训练SRN-DeblurNet模型，我严格按照原始论文中的所有配置进行操作。在测试PSNR值时，我把GOPRO数据集的测试部分分为两半：一半用于验证，另一半用于最终测试，并得到了29.58db PSNR的结果（而原论文报道的数据为30.26db）。我已经提供了预训练模型。值得注意的是，在没有进行伽玛校正的情况下也可以对GOPRO中的模糊图像进行训练。我尝试将该模型应用到真实世界中的人脸图像上，但发现其推广效果不佳。欢迎任何讨论或更正意见。

Mirai插件：由Mirai提供

优质

Mirai插件是由Mirai平台提供的功能扩展程序，它能够增强聊天机器人的性能和用户体验，支持开发者轻松添加新的交互功能。 Mirai 是一个全平台运行的高效机器人框架，支持 QQ Android 和 TIM PC 协议。该项目的名字来源于作品中的创作与活动图标以及形象由画师绘制。本仓库为 Mirai 插件列表，这些插件均由第三方开发者发布。由于 mirai 不负责审核或维护这些插件，因此在使用前请自行判断其安全性，并直接联系插件原作者以解决遇到的问题。当前的插件中心仍处于实验性阶段，还没有公开上传插件的方法。此仓库已不再更新，请查看最新的资源。

Pytorch-Adversarial-Training-for-CIFAR-10：提供简单Pytorch实现的CIFAR-10对抗训练方法仓库

优质

本仓库提供了一种针对CIFAR-10数据集的简洁PyTorch实现方案，用于进行有效的对抗训练，提升模型鲁棒性。 CIFAR-10的Pytorch对抗训练该存储库提供了在CIFAR-10数据集上进行对抗训练方法的简单PyTorch实现。其显示的结果精度与原始论文中的结果相似。实验设定中，使用的基本实验设置如下： - 数据集：CIFAR-10（包含十个类别） - 攻击方式：PGD攻击 - Epsilon大小：L无限边界为0.0314 - Epsilon大小：绑定L2时为0.25用于攻击或0.5用于训练 - 训练批次大小：128 - 重量衰减：0.0002 - 动量：0.9 学习率调整的设置如下： - 学习率为0.1，时期范围为[0, 100) - 学习率为0.01，时期范围为[100, 150) - 学习率为0.001，时期范围为[150, 200) 该存储库中使用的ResNet-18架构比Madry实验室的版本小一些，但性能相似。训练方法包括： 1. 基本训练基本训练方法采用He初始化。

BiLSTM-CRF-NER-PyTorch: 本仓库提供针对命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。

优质

本仓库提供了基于PyTorch框架的BiLSTM-CRF模型，专门用于执行命名实体识别任务，助力自然语言处理领域的发展。使用BiLSTM-CRF模型的命名实体识别任务的PyTorch解决方案。此存储库包含了一个用于命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。项目的代码结构如下： ``` ├── pyner| │ └── callback| │ | └── lrscheduler.py │ | └── trainingmonitor.py │ ... └── config └── basic_config.py # 用于存储模型参数的配置文件 └── dataset ```

TicketMaster：由ticketmaster.com提供的票务服务

优质

TicketMaster是由Ticketmaster.com提供的一站式票务服务平台，为全球各地的音乐、体育和娱乐活动提供售票服务。 TicketMaster是全球知名的票务平台，它为音乐会、体育赛事、剧院演出等各种活动提供购票服务。本段落将探讨TicketMaster与Pascal编程语言之间的关系及其可能的技术知识点。在ticketmaster.com上提供的在线购票体验让用户能够在家中轻松购买各类活动的门票，避免了传统的排队过程。这种便捷的服务依赖于强大的后端系统和精心设计的前端界面，涉及技术包括Web开发、数据库管理、安全性以及用户体验设计等。标签Pascal表明我们可能会讨论该编程语言在TicketMaster服务中的应用。Pascal是一种结构化且静态类型的编程语言，以其清晰的语法及教学友好性而闻名，在20世纪80年代被广泛用于教学和商业软件开发中。然而，由于现代Web技术的发展，Pascal已不再是主流选择。尽管如此，其衍生版本如Delphi仍可能在TicketMaster的一些后台系统或内部工具开发过程中发挥作用。 TicketMaster-master这个压缩包文件名暗示这可能是Git仓库的克隆副本，包含项目的源代码、文档等资源。对于开发者来说，这是了解TicketMaster服务运作方式的重要途径。通过分析该仓库，我们可以了解到Pascal或其他编程语言如何被用于实现用户验证、交易处理等功能。在讨论Pascal时涉及的技术知识点可能包括： 1. **程序结构**：强调使用begin-end语句来组织代码。 2. **变量和类型**：理解严格类型的系统及其对存储票务信息的重要性，如座位号、价格等。 3. **函数与过程**：用于封装逻辑的Pascal功能模块，在TicketMaster中可能被用来实现购票、退票等功能。 4. **异常处理**：在用户请求时进行有效管理使用try-except语句来捕获和解决可能出现的问题。 5. **文件操作**：了解如何通过读写保存门票库存等数据持久化过程。 6. **网络编程**：虽然Pascal不是首选的Web开发语言，但仍可能用于内部通信或处理HTTP请求等方面的技术实现中。 7. **数据库集成**：TicketMaster可能会使用Pascal与SQL查询和连接管理相结合来操作数据库系统。综上所述，TicketMaster的服务背后涉及多种技术领域如Web开发、数据库管理和编程语言等。通过研究提供的资源，可以深入了解这些技术和工具如何协同工作以提供便捷的票务服务给用户。

VoiceFilter: Google AI VoiceFilter系统在PyTorch上的非官方实现

优质

VoiceFilter是基于Google AI开发的一款去人声噪音的AI工具，在此我们提供了该系统的非官方PyTorch版本实现。嗨，大家好！我是MINDs Lab, Inc.的Seung-won。自从我发布这个开源文件已经有一段时间了，并且我没有预料到这个存储库会在这么长的时间里引起如此大的关注。我要感谢所有给予支持的人，同时也要感谢Quanquan Wang先生（《VoiceFilter》论文的第一作者）在他的文章中提到我的项目。实际上，在没有相关领域主管的情况下，我仅仅用了三个月时间就开始研究深度学习和语音分离，并完成了这个项目。当时我对幂律压缩以及如何正确验证测试模型的方法一无所知。从那时起，我在深度学习和语音处理上投入了更多的时间（我还发表了一篇论文），并注意到一些明显的错误。这些问题是由GitHub用户提出的；请参考相关讨论。尽管如此，我必须提醒大家，该存储库可能非常不可靠，并且使用此代码需要您自担风险（如LICENSE中所述）。

Phoenix BIOS Editor Pro v2.2.1.3 由 Tidosho 提供

优质

Phoenix BIOS Editor Pro是一款强大的BIOS编辑工具，版本v2.2.1.3提供了高级功能和优化性能。由Tidosho提供支持，它帮助用户管理和修改系统设置。 Phoenix BIOS Editor Pro v2.2.1.3 By Tidosho最新版本已由国外大神破解，无广告、无弹窗且已经注册。只需将dat文件复制到主程序安装目录下即可使用。