- 検証のアプローチ
- 実際にためしてみる
- 使用するデータをさがす
- 音声からスペクトログラムに表現する
- データセットを作成する
- Amazon SageMakerでトレーニングする
- ハイパーパラメータ調整ジョブを使用して精度向上を試みる
- 実際にモデルを使用して推論してみる
- まとめ
- 最後に
みなさまこんにちは。先進技術調査グループのキシダです。私自身は4つめの記事投稿となりました。ネタ切れ感が否めないですが、前回に引き続き音声データにまつわるテーマをご紹介したいと思います。
さて突然ですが、最近AWSが展開している注目の機械学習サービス「Amazon SageMaker」に関連した記事をよく見かけるようになりました。さらには今年の初旬あたりに Amazon SageMaker Studioなど多数のサービスが発表され、より盛り上がりをみせています。
一方で、私自身は「音声解析」系の技術検証をひっそり行っており、ふと「今話題となっているAmazon SageMakerで音声分類アルゴリズムがサクッと作れたりしないかな?」と思い立ったので、実際に試してみました。
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