演習課題「教師データとテストデータの変更」

右側のJupyter Notebookのコードエリアでは、動画で説明した方法で話者認識を行なっています。

SVMのgamma値を0.01に修正してからコードを実行し、分類結果が変化することを確認してください。

コードを実行した後、結果を保存して、採点ボタンをクリックして、正解と表示されれば演習課題クリアです!

※ ノートの保存は、Jupyter Notebook画面の上側にある「File」をクリックし、「Save and Checkpoint」をクリックします。

演習課題「教師データの変更」

右側のJupyter Notebookのコードエリアでは、教師データを読み込むコードが完成していません。

教師データとしてvoicelongフォルダの音声ファイルを利用するように修正してください。

コードを実行した後、結果を保存して、採点ボタンをクリックして、正解と表示されれば演習課題クリアです!

※ ノートの保存は、Jupyter Notebook画面の上側にある「File」をクリックし、「Save and Checkpoint」をクリックします。

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#04:そのままの音声データで学習と予測してみよう

ここでは、音声データをそのままSVMに与えて、話者認識をしていきます。さらに、この手法の問題点を考察します。