AI实战营第8章课程与作业操作打卡~
【摘要】 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...
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
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6.85MB 下载次数：1次
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425.54KB 下载次数：1次
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