橙果识别的图像分割 为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。

The dramatic growth in practical applications for machine learning over the last ten years has been accompanied by many important developments in the underlying algorithms and techniques. For example, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic techniques. The practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced by the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation, while new models based on kernels have had a significant impact on both algorithms and applications. 　　This completely new textbook reflects these recent developments while providing a comprehensive introduction to the fields of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or first-year PhD students, as well as researchers and practitioners. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory. 　　The book is suitable for courses on machine learning, statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics. Extensive support is provided for course instructors, including more than 400 exercises, graded according to difficulty. Example solutions for a subset of the exercises are available from the book web site, while solutions for the remainder can be obtained by instructors from the publisher. The book is supported by a great deal of additional material, and the reader is encouraged to visit the book web site for the latest information.　　

MNIST手写数字识别 概括 该项目的目的是编写一个程序，该程序可以识别和分类手写数字，并且其准确性要高于先前实现的99.15％。 为此，将训练卷积神经网络（CNN）模型并将其用于此任务。 包含70,000张图像的MNIST数据集将用于训练机器学习模型。 数据集中的每个图像都是大小为28x28像素的灰度图像。 最初，将数据集加载并存储到变量中。 然后将其分为训练数据和测试数据。 训练样本用于训练机器学习分类模型，而测试样本用于验证。 此外，将通过计算CNN模型的准确性得分来评估机器学习模型的性能。 背景技术卷积神经网络是一种由几层组成的机器学习模型。 对于分类和识别任务（包括手写数字识别）非常有用。 参考： : 挑战 由于我不熟悉OpenCV库，而且我对机器学习领域的了解有限，因此要在有限的时间内学习完成项目所需的所有概念将是一个挑战。 通过完成这个项目，我希望扩展我在机器学习概

Speech_Emotion_Recognition

使用指令的操作对SVM、MLP、LSTM算法进行了训练和测试的操作，采用CASIA数据集进行训练，需要安装python的语音处理报librosa，还有可以使用opensmile的部分，内容较为丰富

Luxand Face SDK 4.0 破解版 人脸识别，面部特征识别，动态人类追踪等好用的功能

演讲演示 项目地址： : 文档地址： 语音识别： ://ai.baidu.com/docs#/ASR-API/top 语音合成： ://ai.baidu.com/docs#/TTS-API/top 百度语音rest api调用语音识别，语音合成示例 Rest API接口为http访问，任意操作系统，任意语言，只要能对baidu域名发起http请求的，均可以使用。 百度语音合成的接口支持跨域，但是获取令牌的接口不支持。浏览器直接发请求的示例见： : 简介 以JAVA PHP python C BASH作为示例，展示api的调用过程，选择一个运行即可。 目录结构 +--rest-api

DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的EEG信号，使用集成的一维CNN，LSTM和2D，3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。

OpenASR的 基于pytorch的end2end语音识别系统。 主要体系结构是 。 特征 最小依赖。 该系统不依赖外部软件进行特征提取或解码。 用户只需安装PyTorch深度学习框架。 良好的表现。 该系统包括高级算法，例如标签平滑，SpecAug，LST，并在ASHELL1上实现了良好的性能。 AISHELL1测试的基准CER为6.6，优于ESPNet。 模块化设计。 我们将系统分为几个模块，例如培训师，指标，进度表，模型。 扩展和添加功能很容易。 End2End 。 特征提取和标记化是在线的。 系统直接处理波形文件。 因此，该过程大大简化了。 相依性 python> = 3.6 火炬> = 1.1 pyyaml> = 5.1 tensorflow和tensorboardX进行可视化。 （如果不需要可视化结果，可以在src / utils.py中将TENSORBOARD_

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