sklearn-audio-transfer-learning:借助预先训练的Tensorflow模型和Scikit-learn...

使用Scikit学习和Tensorflow进行音频转移学习 我们将经过预训练的Tensorflow模型用作音频特征提取器，并使用Scikit-learn分类器快速构建可在CPU上进行训练的合格音频分类器的原型。 使用模型时，请参阅管道（但请注意，您也可以使用和 ）： 该材料准备用来教授Tensorflow，Scikit学习和一般的深度学习。 此外，由于Scikit学习的简单性，可以使用此工具包轻松地使用您自己的数据构建概念验证模型。 安装： 克隆此存储库： git clone https://github.com/jordipons/sklearn-audio-transfer-learning.git 。 创建python3虚拟环境python3 -m venv env ，激活source ./env/bin/activate ，并安装依赖pip install -r requi