畳込みニューラルネットワークの基本技術を比較する　ー音でもやってみたー - Qiita

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畳込みニューラルネットワークの基本技術を比較する　ー音でもやってみたー - Qiita

前回の投稿では、多くの皆様から「いいね」を頂きました。この場を借りて御礼申し上げます。前回は画... 前回の投稿では、多くの皆様から「いいね」を頂きました。この場を借りて御礼申し上げます。前回は画像ファイルでしたが、音ファイルでもやってみたいと思います。やりたいことは、音ファイルでどの技術が一番効果があるのか数値化します。以下の流れでやっていきます。（基本のCNN）　→　（3つの技術を追加していく）基本のCNNに、3つの技術を追加しながら、分類精度の上昇幅を比較します。コードはkerasで書いています。画像ファイルと同じ結果になるのか？乞うご期待！ #データのダウンロード使うデータはESC-50です。これは、人の音声や自然界の音を集めたデータで、50個のラベルが付与されています。 #データの前処理音の生データは波になっています。 import librosa import pandas as pd import os # define directories bas

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