内容包括：
基于python深度学习对动物的异常声音识别
179基于python深度学习对动物的异常声音识别_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下动物的异常声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频，调用我们训练好的模型去识别结果，这里运行代码的环境安装可以参考一下：python深度学习之wav音频识别环境安装-CSDN博客
下面音频识别也是这个环境安装参考。
基于python深度学习对数字进行语音识别
178基于python深度学习对数字进行语音识别_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下数字语音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
基于python深度学习对几个英文单词语音识别
177基于python深度学习对几个英文单词语音识别_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下几个英文单词语音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
基于python深度学习识别狗叫的声音
176基于python深度学习识别狗叫的声音_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下狗叫声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
基于python深度学习识别猫的声音
175基于python深度学习识别猫的声音_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下猫的声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
基于深度学习的动物声音分类
099基于深度学习的动物声音分类_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下动物声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
100基于卷积神经网络之鸟鸣识别鸟的种类_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下鸟鸣声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下50种环境的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
101基于CNN的music音乐类别识别_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下音乐类别的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
https://www.bilibili.com/video/BV1uu4y1A7vf/
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下说话情感声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
基于深度学习的根据音频识别乐器
128基于深度学习的根据音频识别乐器_哔哩哔哩_bilibili
简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下乐器声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练，最后得到ckpt格式的模型，然后运行pyqt界面后，即可通过点击按钮来加载数据音频
摘要：本文介绍了一系列基于Python深度学习的音频识别项目，均采用PyTorch框架和CNN卷积神经网络。项目涵盖动物异常声音、数字语音、英文单词、猫狗叫声、鸟鸣识别、环境声音、音乐分类、情感识别和乐器识别等多种场景。核心流程为：读取wav音频文件→转化为梅尔谱图→CNN训练→生成ckpt模型→通过PyQt界面加载音频进行预测。所有项目采用统一的技术架构和环境配置，实现了的音频特征提取与分类识别。