探索Google Colab中的CNN音乐特征识别教程

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0 下载量 189 浏览量 更新于2024-08-16 收藏 124KB PDF 举报
本资源是一份名为"CNN.ipynb - Colaboratory"的文件，它结合了Python编程语言和深度学习框架Keras来实现卷积神经网络（CNN）在音频分析中的应用。该文件主要关注音乐特征识别，特别是与呼吸声相关的音频处理。以下是主要内容的详细解读： 1. **导入所需库**： - `pandas`：用于数据处理和分析。 - `numpy`：基础数值计算库，用于数组操作。 - `matplotlib.pyplot`：可视化工具，用于数据可视化。 - `librosa`：音频处理库，提供音频分析功能。 - `sklearn`：机器学习库，包括模型选择和预处理方法。 - `keras`和其子模块：用于构建和训练深度学习模型。 - 其他如`Dropout`、`Conv2D`等是Keras中特定于卷积神经网络的层。 2. **警告处理**： 通过`warnings.filterwarnings('ignore')`，忽略可能出现的警告信息，使得代码执行更加顺畅。 3. **数据预处理**： 代码涉及使用`librosa`加载音频文件，指定单声道和持续时间，以及提取音频特征。`y`是音频信号，`sr`是采样率。文件中可能包含将音频分割成小片段（例如，针对不同呼吸阶段）的过程。 4. **CNN模型构建**： 使用Keras构建一个序列模型（Sequential），包含了卷积层(Conv2D)、池化层(MaxPooling2D)、全连接层(Dense)以及激活函数(如ReLU)。这些层用于捕捉音频信号的局部特征并进行特征提取。 5. **模型训练**： - `train_test_split`用于划分训练集和测试集，确保模型在未知数据上的泛化能力。 - `SGD`优化器被用于调整模型参数以最小化损失函数。 - 可能还涉及到数据增强、批次处理等技术，以提高模型的鲁棒性和性能。 6. **图像保存**： 代码设置了`saved_image`目录，用于保存训练过程中的中间结果或模型的可视化，如特征映射。 7. **循环遍历和文件路径**： 对于特定的`b`（可能代表呼吸阶段的标识符），文件系统操作遍历`./drive/MyDrive/breath/{b}`下的文件，并对每个文件进行特征提取和处理。 总结来说，这份资源是一个实践案例，展示了如何使用Keras构建CNN来识别和分析呼吸声音的音频数据。它不仅包括了深度学习模型的设计、训练，还涉及到了数据预处理、可视化以及文件管理等实用技巧。通过这个项目，学习者可以深入了解卷积神经网络在音频信号处理中的应用和实际操作流程。

simple_CNN.530-0.65.hdf5

2020-05-11 上传
classifier/emotion_models/simple_CNN.530-0.65.hdf5

性别模型库 simple_CNN.81-0.96.hdf5 下载

2018-09-20 上传
这个是性别识别库，simple_CNN.81-0.96.hdf5，我用python写性别识别功能的时候用到这个，在这里分享给大家。

YOLOv3darknet.ipynb - Colaboratory.pdf

2020-10-30 上传
这个模型主要应用于计算机视觉领域，特别是卷积神经网络（CNN）在深度学习中的应用，旨在快速准确地识别图像中的多个对象。YOLOv3的显著特点是其全卷积神经网络结构，这使得模型对输入图像的大小不敏感，且能处理...

Faster-RCNN.ipynb - Colaboratory(light).pdf

2020-09-28 上传
《Faster R-CNN深度解析：构建目标检测框架》 Faster R-CNN，全称为“快速区域卷积神经网络”，是目标检测领域的一个里程碑式的工作。它在R-CNN（区域卷积神经网络）的基础上进行了优化，显著提高了检测速度，同时...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
9. CNN (Convolutional Neural Network): 卷积神经网络，主要用于图像处理，但也可以用于时间序列数据的预测，特别擅长局部模式的识别。 10. MLP (Multi-Layer Perceptron): 多层感知机，一种前馈神经网络模型，...

experiment-CNN.ipynb

2024-07-05 上传
experiment_CNN.ipynb

04_CNN.ipynb

2022-11-06 上传
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Keras_Cifar_CNN.ipynb

2019-06-22 上传
利用卷积神经对Keras_Cifar_CNN进行图片分类，该代码是深度学习实践应用的第六张的代码

4.CNN架构构造-21种-用.ipynb

2024-01-21 上传
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simple-cnn-keras-colaboratory:使用keras + google驱动器和google colaboratory为图像构建卷积神经网络的教程（探索Google的colab工具）

2021-05-17 上传
简单cnn-keras庆祝 演示教程构建卷积神经网络与keras +谷歌云端硬盘和Google colaboratory（探索谷歌的colab工具- ） 本指南旨在作为一个简单的教程，使您可以参加图像课程，使用keras + tensorflow训练模型，然后...
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