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matlab代码输入如何换行符曾经想知道您的智能手机/智能手表如何识别您正在进行的活动。 它知道您何时走路，奔跑或爬楼梯。 在科学界，这就是所谓的HAR（人类活动识别）。 该项目已作为我的数据科学硕士课程中模块任务之一的一部分。 我们将构建一个神经网络，该网络可以使用移动传感器记录的数据来识别我们进行的三项活动。 神经网络的人类活动识别 从收集人类活动数据到构建神经网络对活动进行分类的端到端项目 ＃创建神经网络预测模型的步骤： 数据采集 确定手头的问题是应允还是分类问题 数据探索和预处理 将数据分为测试，验证和培训数据集 将每个数据集拆分为输入（X）和输出（y）-将它们转换为numpy数组 开发一个简单的NN顺序模型 调整超参数（使用像GridSearchCV这样的模块） 使用训练和验证数据集编译并拟合曲调模型 用模型预测测试数据 根据问题（回归/分类）计算性能指标 数据采集 借助MATLAB应用程序，可通过智能手机完成数据收集。 在应用程序中有一个称为“传感器”的部分，可以打开智能手机上所有可用的传感器。 选择传感器后，可以按下“记录”按钮，并且可以在所需的分钟数内执行每个活动。 不

Voxceleb1数据集中的说话人验证任务 该存储库包含使用Kaldi在Voxceleb1 [1]数据集上训练i-vector说话者识别系统的简单脚本。 它是根据Kaldi / egs / sre10上的run.sh文件修改的。 要求 卡尔迪工具包 如何使用 将所有文件移至{kaldi_root} / egs / sre10文件夹 修改run.sh文件中的数据集目录和参数以适合您的计算机。 运行run.sh文件 结果 使用voxceleb1训练数据对2048个组件GMM-UBM和600维i-vector提取器进行了训练，以进行验证任务。 与Kaldi egs上的sre10基线相比，训练参数几乎相同。 GMM-2048 CDS有效值：15.39％ GMM-2048 LDA + CDS eer：8.103％ GMM-2048 PLDA eer：5.446％ 笔记 Voxceleb1数据集是

MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目。 原理 MASR使用的是门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），网络结构在Facebook在2016年提出的Wav2letter。但是使用的激活函数不是ReLU HardTanh ，而不是GLU （门控线性单元）。因此根据我的实验，使用GLU的收敛速度比HardTanh要快。如果您想要研究卷积网络用于语音识别的效果，这个项目可以作为一个参考。 以下用字错误率CER来假定模型的表现，CER =编辑距离/句子长度，越低越好 大致可以理解为1-CER就是识别准确率。 模型使用AISHELL-1数据集训练，共150小时的录音，覆盖了4000多个汉字。工业界使用的语音识别系统通常使用至少10倍于本项目的录音数据来训练，同时使用特定场景的语料来训练语言模型，所以，不要期待本项目可以

信号数据的采集来自于嵌入在智能手机中的加速度传感器，实验选用了人类日常行为中的六类常见行为，分别为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐、站立，数据收集后，对数据进行特征抽取，抽取后的特征使用支持向量机的分类功能对特征进行分类，最后识别出人类的六类行为。

Unity插件。语音识别（离线版）插件。支持中文、英文、俄语、法语、阿拉伯语等19种语言。支持多平台（PC、移动端）。

使用Pytorch进行人脸识别 Python 3.7 3.6 3.5 地位 这是pytorch中Inception Resnet（V1）模型的存储库，已在VGGFace2和CASIA-Webface上进行了预训练。 使用从David Sandberg的移植的参数来初始化Pytorch模型权重。 此回购中还包括用于推理之前的人脸检测的MTCNN的有效pytorch实现。 这些模型也经过预训练。 据我们所知，这是最快的MTCNN实现。 目录 视频流中的人脸跟踪 使用新数据微调预训练模型 Facenet-PyTorch中的MTCNN指南 人脸检测套件的性能比较 FastMTCNN算法 与Docker一起运行 在您自己的git项目中使用此仓库 将参数从Tensorflow转换为Pytorch 参考 快速开始 安装： # With pip: pip install facene

模式识别和机器学习（PRML） 该项目包含Christopher Bishop的“模式识别和机器学习”一书中介绍的许多算法的Jupyter笔记本，以及该书中介绍的许多图形的副本。 讨论（新） 如果您有任何疑问和/或要求，请查看页面！ 有用的链接 内容 . ├── README.md ├── chapter01 │   ├── einsum.ipynb │   ├── exercises.ipynb │   └── introduction.ipynb ├── chapter02 │   ├── Exercises.ipynb │   ├── bayes-binomial.ipynb │   ├── bayes-normal.ipynb │   ├── density-estimation.ipynb │   ├── exponential-family.ipynb │   ├── gamma-distribution.ipynb │   ├── mixtures-of-gaussians.ipynb │   ├── periodic-variables.ipynb │   ├──

主要介绍指纹识别，一本比较好的指纹指纹识别的书籍，值得一看

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