Audio Classification with TensorFlow

от партнера
Coursera Project Network
В этом Бесплатный Проект с консультациями вы:

Audio classification with TensorFlow

Creating spectrograms from raw audio data

Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this guided project, we are going to create a deep learning model and train it to learn to classify audio files. Audio classification usually does not get the same kind of attention as image classification with deep learning - this could be because audio processing that is typically used in such scenarios is not as straight forward as image data. In this project, we will look at one such processing to convert raw audio into spectrograms before using them in a convolutional neural network. You will need prior programming experience in Python. Some experience with TensorFlow is recommended. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, convolutional neural networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use TensorFlow to classify audio. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.


Prior programming experience in Python. Conceptual understanding of Neural Networks. Prior experience with TensorFlow and Keras is recommended.

Навыки, которые вы получите

Deep LearningArtificial Neural NetworkAudio processingMachine LearningTensorflow

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction

  2. Setup

  3. Explore the Data

  4. Spectrogram

  5. Prepare the Data

  6. Create the Model

  7. Model Training

  8. Predictions

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.