零基础实现歌唱嗓音识别分类系统)

第一章 绪论

本文描述的是一个深度学习的小白如何开发一个嗓音识别评判系统的过程、从零基础开始学习,相关学习资料我会把百度云链接放在上面,如果获取过期或者失败,评论区留言,我会补发。这是博主的第一篇文章,写的不好的地方请见谅!

明确目的

本次实验目的是要对歌唱嗓音的(男女)高、中、低音实现分类,所以要对于所谓的音频之间差异要有所了解。
人类通过控制喉咙肌肉,牵扯声带从而使其改变张力、厚薄,让气流冲击声带,而声带颤动时带来频率上面的变化就能发出高、中、低声区三个声区的声音。高声区也称为头声区,中声区也称为混声区、低声区又称为胸声区,声区概念与艺术歌唱中的主要声部有所不同。男高中低音和女高中低音这六个分类只是代表了不同的音域,而在乐理学上,每个音域又有单独划分的三个声区。
在声乐广义上的分类,女高音的音域是c1—a2共15度,按照音色、音区区度特点可分为:花腔女高音、抒情女高音、戏剧女高音以及抒情花腔女高音和抒情戏剧女高音[1];女中音音域a—a2,较高的女中音与戏剧女高音相似,同样,低的女中音跟女低音很接近,对于没有音乐基础的人来说,并没有什么区别;女低音音域为f—f2,无论男女低音都很好分辨,声音比较厚重,坚实,像是有异物压住喉咙一样;男高音音域为c1—a2同样可以根据音色分为抒情男高音、戏剧男高音、轻盈型男高音,音域为c1—a2;男中音为a—f2;男低音音域为g—d2 。各自的分类如表1所示。

环境安装

我们首先安装好Python环境,建议往后的anaconda、TensorFlow的安装都要从官网下载安装包。
Python版本号为3.6.3(https://www.python.org/downloads/release/python-363/)我之前用的是3.7以上,但是后来并不好用,改为3.6.

下载安装好之后,还要进行环境变量配置,具体请百度,再这不详细介绍了。成功之后图如下:

下面进行anaconda的安装,这里直接给出百度云链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1_aFCyFTRiPrxlIO7rxpv_w
提取码:jhy4
需要记住的是,安装到某一步时需要勾选环境变量(变红是正常的):

然后开始TensorFlow的安装
博主的电脑是i5-4210MQ\GPU是GTX965M,相对比之下肯定安装GPU 版本。当然CPU版本的我也会提一句
1、CPU版本:
适合集成显卡,amd显卡全部,或者低于英伟达gt750M的电脑

在cmd里面输入:
pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.douban.com/simple --user(==2.0.0 表示指明安装的版本 --user表示权限 、-i https://pypi.douban.com/simple 表示从此链接下载镜像能加快安装速度。)

2、安装GPU的tensorflow (电脑必须有英伟达显卡,并且性能要gt750M以上级别----你的电脑如果是才购买1年,就肯定可以,并且是英伟达显卡,肯定可以)
下载cuda9.0 和 cudnn 7.0.5
打开
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
按照如下选择下载(以win10为例):

Cudnn下载如下:
打开https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download


Cuda9.0和cudnn7.0.5都下载后,开始安装cuda9.0
双击cuda9.0下载文件,然后一直按照默认选择,直到安装选项,按照如下勾选:


然后点击下一步就可以了,Cudnn7.0.5解压缩,得到一个cuda文件夹,复制里面的所有文件,粘贴到如下位置:

然后在cmd里面输入安装:
pip install tensorflow-gpu2.0.0 -i https://pypi.douban.com/simple --user
后期要使用的库,比如keras,可以直接在windows终端输入:
pip install keras2.2.5

没有报错就表示成功!
目前整个环境已经安装完毕,我们可以进行下一步的学习工作

基于深度学习的嗓音识别分类系统设计过程相关推荐

  1. 基于深度学习的人脸识别考勤系统设计

    写在前面:本文是本科阶段参加的第三次科创比赛项目,当时只有一个人做,能力精力有限,很多预期的功能都没有实现.最后的可展示程度不高,没有走得很远.本文是申报书部分,可以为除此参加科创的同学提供思路,可以 ...

  2. 毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类

    目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一.花卉识别相关理论基础 二.基于 ResNeXt 和迁移学习的花卉种类识别 三.基于 EfficientNet 和迁移学习的花卉种类识别 实现效果图样例 最 ...

  3. 表单识别(五)——票据识别-论文研读:基于深度学习的票据识别系统设计与实现,卞飞飞(上)

    (论文研读:基于深度学习的票据识别系统设计与实现,卞飞飞:) 引言: 传统的文本检测与识别算法主要指利用数字图像处理等非深度学习技术进行文本检测的方法,依赖于数字图像特征(如颜色.纹理.轮廓.形状等特 ...

  4. 基于深度学习的动物识别系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)

    摘要:动物识别系统用于识别和统计常见动物数量,通过深度学习技术检测日常几种动物图像识别,支持图片.视频和摄像头画面等形式.在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码.训练数据集以及PyQt的UI ...

  5. 基于深度学习的口罩识别与检测PyTorch实现

    基于深度学习的口罩识别与检测PyTorch实现 1. 设计思路 1.1 两阶段检测器:先检测人脸,然后将人脸进行分类,戴口罩与不戴口罩. 1.2 一阶段检测器:直接训练口罩检测器,训练样本为人脸的标注 ...

  6. 基于深度学习的脑电图识别 综述篇(三)模型分析

    作者|Memory逆光 本文由作者授权分享 导读 脑电图(EEG)是一个复杂的信号,一个医生可能需要几年的训练并利用先进的信号处理和特征提取方法,才能正确解释其含义.而如今机器学习和深度学习的发展,大 ...

  7. 基于深度学习的脑电图识别 综述篇(二)数据采样及处理

    作者|Memory逆光 本文由作者授权分享 导读 脑电图(EEG)是一个复杂的信号,一个医生可能需要几年的训练并利用先进的信号处理和特征提取方法,才能正确解释其含义.而如今机器学习和深度学习的发展,大 ...

  8. 开发基于深度学习的人脸识别【考勤/签到】系统

    开发基于深度学习的人脸识别[考勤/签到]系统 人脸识别介绍 平台环境需求 技术点 系统流程 细节设计 人脸检测 人脸关键点定位 人脸特征提取 模型的训练 模型的部署 MySQL数据库的使用 MFC工程 ...

  9. 基于深度学习的人脸识别系统(Caffe+OpenCV+Dlib)【三】VGG网络进行特征提取

    前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gp ...

最新文章

  1. 五项挑战获四项第一,地平线霸榜Waymo自动驾驶算法挑战赛
  2. 新设备关联Gitlab
  3. 201671010144 2016-2017-2 《java程序设计》--认识java!
  4. P5952-[POI2018]水箱【最小生成树】
  5. Python实现cmd命令连续执行
  6. svn php改客户端密码_记录VisualSVNServer配置在线密码修改功能
  7. [工具库]JOXMLBuilder工具类——一键把多个bean对象数据转换为XML格式数据
  8. docker 代码中的文件路径_docker修改默认存储路径
  9. 我的webpack学习笔记(一)
  10. AspNetPager分页控件的使用以及常见错误
  11. IT人的家乡,湘西最美张吉怀高铁12月6日开通运营助力区域发展迈入快车道
  12. SQLServer数据库基础(笔记)
  13. MMO之禅(二)职业精神
  14. 基于Basys2的分秒计时器的设计
  15. 鸿蒙系统就是个垃圾系统,华为鸿蒙系统是什么?鸿蒙系统和安卓系统有什么区别?...
  16. 将POLY-YOLO代码跑起来的环境配置,poly-yolo训练自己的数据集
  17. 简述几种常用的编码器数据格式
  18. USB虚拟总线驱动开发扩展之(利用虚拟USB总线驱动实现U盘模拟)
  19. 科汛kesioncms系统参数配置”中的网址会自动加上:443如何解决
  20. U盘启动制作教程/实例 新手制作启动盘必看! [20081120]

热门文章

  1. wowChina Server Statics
  2. 百度APP大规模敏捷研发项目管理
  3. 律师事务所管理系统 v2.0
  4. 【概念】FISCO-BCOS证书进行Dapp开发需要注意什么?讲解config.ini,group.id.genesis,group.id.ini
  5. 弹性地基梁板法计算原理_弹性地基梁计算模型的选择
  6. 2节点弹性梁的稳定性分析(弹性基础)(python,有限元)
  7. vue项目中导入icon字体文件出现This relative module was not found:* ./iconfont.eot?t=1523541245904
  8. 中国RPA 未来趋势
  9. loss损失不下降的原因
  10. 各种排序算法比较(1):稳定性