Далее модель компилируется с помощью метода compile. Оптимизатором выбран Adam с коэффициентом обучения 0.001, функцией потерь – категориальная кросс-энтропия, а в качестве метрики используется точность классификации.
Затем загружается звуковой файл в формате wav, который декодируется с помощью tf.audio.decode_wav и преобразуется в числовые значения float32. Далее происходит разбиение файла на фрагменты длиной 640 с шагом 320. Если файл не делится на равные фрагменты, то добавляется заполнение.
Далее происходит извлечение признаков MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients) из каждого фрагмента звука с помощью функции tf.signal.mfccs_from_log_mel_spectrograms. Полученные признаки используются для обучения модели.
Для обучения модели необходимо подготовить данные. В данном случае используется текст с указанием всех возможных классов и соответствующая метка для каждого класса. Для удобства преобразуется текст в one-hot кодировку с помощью метода tf.keras.preprocessing.text.one_hot. Затем подготовленные данные передаются в модель для обучения с помощью метода fit.
После обучения модели предсказываются результаты на тех же данных с помощью метода predict. Выбирается индекс с максимальной вероятностью и соответствующий ему класс.
В конце выводятся предсказанные метки классов.
3. Пример кода «Рекомендательная система».
Для удобства, опишем процесс в пяти шагах:
Шаг 1: Сбор данных
Первый шаг в создании рекомендательной системы – сбор данных. Для этого нужно собрать данные о пользователях, например, их предпочтения, покупки, историю просмотров и т. д. Эти данные можно получить из различных источников, таких как базы данных или логи пользователей.
Шаг 2: Подготовка данных
После того, как данные собраны, нужно их подготовить. Например, нужно провести предобработку данных, чтобы очистить их от шума и выбросов. Для этого можно использовать различные техники, например, стандартизацию и нормализацию данных.
Шаг 3: Обучение модели
После того, как данные подготовлены, можно перейти к обучению модели. Для создания рекомендательной системы можно использовать различные типы нейронных сетей, например, сверточные нейронные сети или рекуррентные нейронные сети. Модель должна быть обучена на обучающей выборке данных.
Шаг 4: Тестирование модели
После обучения модели, необходимо провести тестирование модели, чтобы убедиться, что она работает правильно. Для этого можно использовать тестовую выборку данных. В процессе тестирования можно провести анализ метрик, таких как точность и полнота.