AI实战营第8章课程与作业操作打卡~

第8章已经是结尾了~加油~奥利给

首先是课程打卡，课程打卡相对于作业打卡是比较简单的~课程打卡不管你有没有基础，只要跟着操作文档操作就能独立完成

课程打卡操作文档链接：具体操作我就不详细说明了，看着文档来即可完成`

https://nbviewer.jupyter.org/github/huaweicloud/ModelArts-Lab/blob/master/notebook/DL_speech_recognition/DFCNN和Transformer模型完成中文语音识别.ipynb

做到最后一步，如下图，回复打卡贴截图即可，课程打卡回复链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=72297&page=1#pid314425

作业1，如图按照作业1的要求

音频以上传，下载解压后如图，选择一个音频即可。

图内代码如下

import librosa
import IPython
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

y_source, sr_source = librosa.load("pig2.wav")
IPython.display.Audio("pig2.wav")  # 播放原声

sr_speed = int(sr_source * 0.2)
librosa.output.write_wav("pig_speed1.wav",y_source, sr_speed)  # 改变采样率
IPython.display.Audio("pig_speed1.wav")  # 播放处理后的声音

作业2

自动学习相对比较简单，全程无需要代码。

官方给的视频和文档已经相当详细，案例链接https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/ExeML/ExeML_Sound_Classification

根据链接操作即可

最后如下图