【摘 要】
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随着互联网科技的快速发展,语音分类等技术逐渐融入到人们的日常生活中。由于语音分类技术不断的发展与成熟,随之而来的是大大提高了学习使用相关技术的门槛,对于想使用语音分类技术的非技术人员非常不友好。怎么降低非技术人员的学习和使用门槛,业界还没有一个统一的方案。论文实现的定制化语音分类平台是针对语音分类的,为用户提供从数据预处理、特征工程、模型调参、模型评估、模型预测到结果分析等一站式服务。这样在通用场
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随着互联网科技的快速发展,语音分类等技术逐渐融入到人们的日常生活中。由于语音分类技术不断的发展与成熟,随之而来的是大大提高了学习使用相关技术的门槛,对于想使用语音分类技术的非技术人员非常不友好。怎么降低非技术人员的学习和使用门槛,业界还没有一个统一的方案。论文实现的定制化语音分类平台是针对语音分类的,为用户提供从数据预处理、特征工程、模型调参、模型评估、模型预测到结果分析等一站式服务。这样在通用场景下,普通业务人员借助这个平台也能达到高级建模人员的水平。语音分类的核心算法是谷歌的GE2E算法,并加入自注意力机制改写成语音分类算法,提高了算法的准确率。平台的实现流程主要为,先对平台进行功能和性能的需求分析,然后对平台进行总体的软件架构设计、功能模块设计和数据库设计,最后根据需求分析和平台设计,使用Python语言实现了一个基于Web应用程序Flask开发框架的定制化语音分类平台。平台端到端解决方案是基于Kubernetes集群管理系统,模型训练、评估、预测都在Docker容器内一键式完成,模型发布的云API是基于Tensorflow Serving部署的,加速模型推断速度。通过对定制化语音分类平台的设计与实现,整个平台能够良好的运行起来,各个功能都能流畅的使用。该平台降低了语音分类技术的门槛,为普通用户提供了便捷的定制化语音分类服务,扩大了语音分类技术的受众面,为语音分类技术的发展和应用做出了部分贡献。
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