primaryobjects/voice-gender
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टprimaryobjects
ध्वनि और वाक् विश्लेषण के माध्यम से लिंग पहचान के लिए एक R-आधारित मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट।
primaryobjects/voice-gender रिपॉजिटरी लिंग वर्गीकरण करने के लिए ध्वनिक विशेषताओं के विश्लेषण हेतु डिज़ाइन किया गया एक विशेष टूलकिट है। अपने मूल में, यह प्रोजेक्ट विभिन्न मुखर मेट्रिक्स, जैसे कि फंडामेंटल फ्रीक्वेंसी, माध्य आवृत्ति और स्पेक्ट्रल एंट्रॉपी वाले डेटासेट को संसाधित करने के लिए R का लाभ उठाता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम—विशेष रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन और न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर—को लागू करके, यह टूल इन ध्वनिक इनपुट को बाइनरी लिंग लेबल से जोड़ता है। यह प्रोजेक्ट उन लोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो सिग्नल प्रोसेसिंग और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग के संगम का पता लगा रहे हैं। इसमें पूर्व-संसाधित डेटासेट और स्क्रिप्ट शामिल हैं जो उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने की अनुमति देते हैं, जिससे यह ऑडियो डेटा में फीचर इंजीनियरिंग को समझने के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन बन जाता है। यह कार्यान्वयन वाक् प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में वर्गीकरण समस्याओं को हल करने में न्यूरल दृष्टिकोणों के साथ-साथ पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों की प्रभावकारिता को उजागर करता है।
💡मुख्य बातें
- ├─लॉजिस्टिक रिग्रेशन और न्यूरल नेटवर्क
- ├─ध्वनिक विशेषता विश्लेषण
- └─R-आधारित वाक् वर्गीकरण
🎯के लिए
- ├─डेटा वैज्ञानिक
- └─वाक् शोधकर्ता