【机器学习PAI实践十二】机器学习实现男女声音识别分类(含语音特征提取数据和代码)
              
        
背景
随着人工智能的算法发展,对于非结构化数据的处理能力越来越受到重视,这里面的关键一环就是语音数据的处理。目前,许多关于语音识别的应用案例已经影响着我们的生活,例如一些智能音箱中利用语音发送指令,一些搜索工具利用语音输出文本代替键盘录入。
本文我们将针对语音识别中最简单的案例“男女声音”识别,结合本地的R工具以及机器学习PAI,为大家进行介绍。通过本案例,可以将任何用户
              
             
            
            
              
              《Scala机器学习》一一3.4 机器学习库
              本节书摘来自华章出版社《Scala机器学习》一 书中的第3章,第3.4节,作者:[美] 亚历克斯·科兹洛夫(Alex Kozlov)著  ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
              
             
            
              
              客户说有了PAI-AutoML,一下子可以节约半年开发周期
              如果你用过机器学习算法,那一定体验被算法调参支配的恐怖。面对错综复杂的算法参数,算法使用者们往往要花费无尽的黑夜去不断尝试,犹如大海捞针。有的时候加班到深夜,终于找到了一个靠谱的参数组合,然而找到的参数组合真的是最优的么?天知道。
              
             
            
            
              
              云端TensorFlow读取数据IO的高效方式
              
        
低效的IO方式
最近通过观察PAI平台上TensoFlow用户的运行情况,发现大家在数据IO这方面还是有比较大的困惑,主要是因为很多同学没有很好的理解本地执行TensorFlow代码和分布式云端执行TensorFlow的区别。本地读取数据是server端直接从client端获得graph进行计算,而云端服务server在获得graph之后还需要将计算下发到各个worker处