{"id":5358,"date":"2025-04-08T10:00:36","date_gmt":"2025-04-08T06:30:36","guid":{"rendered":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/?p=5358"},"modified":"2025-03-31T14:10:06","modified_gmt":"2025-03-31T10:40:06","slug":"%d8%af%d8%b3%d8%aa%d9%87-%d8%a8%d9%86%d8%af%db%8c-%d8%b5%d8%af%d8%a7-%d8%a8%d8%a7-%d8%a7%d8%b3%d8%aa%d9%81%d8%a7%d8%af%d9%87-%d8%a7%d8%b2-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/%d8%af%d8%b3%d8%aa%d9%87-%d8%a8%d9%86%d8%af%db%8c-%d8%b5%d8%af%d8%a7-%d8%a8%d8%a7-%d8%a7%d8%b3%d8%aa%d9%81%d8%a7%d8%af%d9%87-%d8%a7%d8%b2-deep-learning\/","title":{"rendered":"\u062f\u0633\u062a\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u062f\u0627 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 Deep Learning"},"content":{"rendered":"
\u0645\u0642\u062f\u0645\u0647<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062a\u0635\u0627\u0648\u06cc\u0631 \u0648 \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627 \u062f\u0648 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0627\u0632 \u0631\u0627\u06cc\u062c\u200c\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a\u06cc \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f \u06a9\u0647 \u0627\u0646\u0633\u0627\u0646\u200c\u0647\u0627 \u062f\u0631\u06a9 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u0646\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631 \u0627\u0641\u0631\u0627\u062f\u060c \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0648 \u062f\u0631\u06a9 \u0627\u06cc\u0646 \u062d\u0648\u0627\u0633 \u0628\u0647\u200c\u0635\u0648\u0631\u062a \u0634\u0647\u0648\u062f\u06cc \u06a9\u0627\u0631 \u0633\u0627\u062f\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0627\u0633\u062a. \u0647\u0645\u0627\u0646\u200c\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0632\u0628\u0627\u0646 \u0637\u0628\u06cc\u0639\u06cc<\/span> (NLP)<\/span> \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0646\u0633\u0627\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0622\u0633\u0627\u0646 \u0627\u0633\u062a\u060c \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0627\u06cc\u0646\u200c\u0637\u0648\u0631 \u0646\u0628\u0648\u062f\u0647 \u0648 \u062f\u0631 \u06af\u0630\u0634\u062a\u0647 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0645\u0637\u0644\u0648\u0628\u06cc \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0646\u0645\u06cc\u200c\u0634\u062f. \u0627\u0645\u0627 \u0628\u0627 \u0638\u0647\u0648\u0631 \u0648 \u067e\u06cc\u0634\u0631\u0641\u062a \u0645\u062f\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u062f\u0631 \u062f\u0647\u0647 \u06af\u0630\u0634\u062a\u0647\u060c \u0627\u0645\u06a9\u0627\u0646 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0627\u062a \u067e\u06cc\u0686\u06cc\u062f\u0647 \u0648 \u062d\u0644 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062f\u0634\u0648\u0627\u0631 \u0628\u0627 \u062f\u0642\u062a \u0628\u0627\u0644\u0627\u062a\u0631 \u0641\u0631\u0627\u0647\u0645 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647 \u0648 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0627\u062a \u0622\u06cc\u0646\u062f\u0647\u060c \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f \u06a9\u0647 \u0686\u06af\u0648\u0646\u0647 \u0645\u062f\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062d\u0644 \u0648\u0638\u0627\u06cc\u0641 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u0648 \u062d\u062a\u06cc \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0645\u0648\u0633\u06cc\u0642\u06cc \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u0646\u062f. \u062a\u0645\u0631\u06a9\u0632 \u0627\u0635\u0644\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647 \u0628\u0631 \u0631\u0648\u06cc \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0628\u0648\u062f \u0648 \u062a\u0644\u0627\u0634 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u0645\u0639\u0645\u0627\u0631\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0633\u0627\u062f\u0647\u060c \u0628\u0647 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0645\u0637\u0644\u0648\u0628\u06cc \u062f\u0633\u062a \u06cc\u0627\u0628\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u0686\u06cc\u0633\u062a\u061f<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u0641\u0631\u0627\u06cc\u0646\u062f\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0637\u06cc \u0622\u0646\u060c \u0647\u0631 \u0646\u0648\u0639 \u0635\u062f\u0627\u060c \u0646\u0648\u06cc\u0632\u060c \u0646\u062a\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0633\u06cc\u0642\u06cc \u06cc\u0627 \u0647\u0631 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0645\u0634\u0627\u0628\u0647\u060c \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0648 \u0634\u0646\u0627\u0633\u0627\u06cc\u06cc \u0634\u062f\u0647 \u0648 \u062f\u0631 \u062f\u0633\u062a\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u0645\u06cc\u200c\u06af\u06cc\u0631\u062f. \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u0646\u062f \u0627\u0634\u06a9\u0627\u0644 \u0645\u062a\u0646\u0648\u0639\u06cc \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u0646\u062f\u060c \u0645\u0627\u0646\u0646\u062f:<\/span><\/div>\n
\u2022 \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627\u06cc \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0627\u0632 \u062f\u0633\u062a\u06af\u0627\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc<\/span><\/div>\n
\u2022 \u0622\u06a9\u0648\u0631\u062f\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0633\u06cc\u0642\u06cc \u0627\u0632 \u0633\u0627\u0632\u0647\u0627<\/span><\/div>\n
\u2022 \u06af\u0641\u062a\u0627\u0631 \u0627\u0646\u0633\u0627\u0646<\/span><\/div>\n
\u2022 \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627\u06cc \u0637\u0628\u06cc\u0639\u06cc \u0645\u0627\u0646\u0646\u062f \u0622\u0648\u0627\u0632 \u067e\u0631\u0646\u062f\u06af\u0627\u0646<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062a\u06a9\u0646\u06cc\u06a9\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062f\u0631\u0646 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0628\u0647 \u0645\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0645\u06a9\u0627\u0646 \u0631\u0627 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u0646\u062f \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u067e\u06cc\u0634\u0631\u0641\u062a\u0647\u200c\u0627\u06cc \u062f\u0631 \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u062f\u0633\u062a \u067e\u06cc\u062f\u0627 \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u06cc\u0634\u200c\u0646\u06cc\u0627\u0632\u0647\u0627<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0647\u062f\u0641 \u0627\u0635\u0644\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647\u060c \u062f\u0631\u06a9 \u06a9\u0627\u0645\u0644 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u0648 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u0641\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u0627\u0633\u0627\u0633\u06cc \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0627\u0633\u062a. \u0647\u0645\u0686\u0646\u06cc\u0646 \u0628\u0631\u062e\u06cc \u0627\u0632 \u0628\u0647\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0631\u0648\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062f\u0633\u062a\u06cc\u0627\u0628\u06cc \u0628\u0647 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0645\u0637\u0644\u0648\u0628 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0642\u0628\u0644 \u0627\u0632 \u0648\u0631\u0648\u062f \u0628\u0647 \u0645\u062d\u062a\u0648\u0627\u06cc \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647\u060c \u062a\u0648\u0635\u06cc\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f \u06a9\u0647 \u0628\u0627 \u0641\u0631\u06cc\u0645\u0648\u0631\u06a9\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0648 \u0628\u0631\u062e\u06cc \u0645\u0641\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u067e\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0627\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0622\u0634\u0646\u0627 \u0634\u0648\u06cc\u062f. \u062d\u0627\u0644\u060c \u0627\u062c\u0627\u0632\u0647 \u062f\u0647\u06cc\u062f \u0628\u0631\u062e\u06cc \u0627\u0632 \u0645\u0641\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u0627\u0633\u0627\u0633\u06cc \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0645\u0641\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u0627\u0648\u0644\u06cc\u0647 \u062f\u0631 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u062e\u0634\u060c \u0628\u0647 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0628\u0631\u062e\u06cc \u0627\u0632 \u0627\u0635\u0637\u0644\u0627\u062d\u0627\u062a \u06a9\u0644\u06cc\u062f\u06cc \u06a9\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062f\u0631\u06a9 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u0628\u0627 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0636\u0631\u0648\u0631\u06cc \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f\u060c \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u067e\u0631\u062f\u0627\u062e\u062a. \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0641\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u0646\u0642\u0634 \u0645\u0647\u0645\u06cc \u062f\u0631 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0635\u0648\u062a \u062f\u0627\u0631\u0646\u062f. \u0628\u06cc\u0627\u06cc\u06cc\u062f \u0628\u0631\u062e\u06cc \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0641\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0644\u06cc\u062f\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0647\u200c\u0637\u0648\u0631 \u062e\u0644\u0627\u0635\u0647 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0645\u0648\u062c \u0635\u0648\u062a\u06cc<\/span><\/div>\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
\u0642\u0628\u0644 \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646\u06a9\u0647 \u0645\u0648\u062c \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0648 \u067e\u0627\u0631\u0627\u0645\u062a\u0631\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062e\u062a\u0644\u0641 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645\u060c \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0628\u0641\u0647\u0645\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u0635\u062f\u0627 \u0686\u06cc\u0633\u062a. \u0635\u062f\u0627\u060c \u0627\u0631\u062a\u0639\u0627\u0634\u0627\u062a\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u06cc\u06a9 \u062c\u0633\u0645 \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f \u0648 \u0628\u0627\u0639\u062b \u0646\u0648\u0633\u0627\u0646 \u0630\u0631\u0627\u062a \u0647\u0648\u0627 \u062f\u0631 \u0627\u0637\u0631\u0627\u0641 \u0622\u0646 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f. \u062a\u063a\u06cc\u06cc\u0631\u0627\u062a \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637 \u0628\u0647 \u0641\u0634\u0627\u0631 \u0647\u0648\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0645\u0648\u0627\u062c \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0631\u0627 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u0646\u062f. \u0635\u062f\u0627 \u06cc\u06a9 \u0645\u0648\u062c \u0645\u06a9\u0627\u0646\u06cc\u06a9\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0622\u0646 \u0627\u0646\u0631\u0698\u06cc \u0627\u0632 \u06cc\u06a9 \u0645\u0646\u0628\u0639 \u0628\u0647 \u0645\u0646\u0628\u0639 \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0645\u0646\u062a\u0642\u0644 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0645\u0648\u062c \u0635\u0648\u062a\u06cc \u06cc\u06a9 \u0646\u0645\u0627\u06cc\u0634 \u0634\u0645\u0627\u062a\u06cc\u06a9 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0645\u0627 \u06a9\u0645\u06a9 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f \u062a\u0627 \u062c\u0627\u0628\u0647\u200c\u062c\u0627\u06cc\u06cc \u0627\u0645\u0648\u0627\u062c \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u0637\u0648\u0644 \u0632\u0645\u0627\u0646\u060c \u0647\u0645\u0631\u0627\u0647 \u0628\u0627 \u0633\u0627\u06cc\u0631 \u067e\u0627\u0631\u0627\u0645\u062a\u0631\u0647\u0627\u06cc \u0636\u0631\u0648\u0631\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06cc\u06a9 \u0648\u0638\u06cc\u0641\u0647 \u062e\u0627\u0635\u060c \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0627\u0632 \u0633\u0648\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631\u060c \u0641\u0631\u06a9\u0627\u0646\u0633 \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u0645\u0648\u062c \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0646\u0634\u0627\u0646\u200c\u062f\u0647\u0646\u062f\u0647 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u062f\u0641\u0639\u0627\u062a\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0645\u0648\u062c \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u0628\u0627\u0632\u0647 \u0632\u0645\u0627\u0646\u06cc \u06cc\u06a9\u200c\u062b\u0627\u0646\u06cc\u0647\u200c\u0627\u06cc \u062a\u06a9\u0631\u0627\u0631 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f. \u0646\u0642\u0637\u0647 \u0627\u0648\u062c \u0645\u0648\u062c \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0628\u0627\u0644\u0627\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0642\u0633\u0645\u062a \u0622\u0646 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u062f\u0627\u0631\u062f\u060c \u0642\u0644\u0647 \u0646\u0627\u0645\u06cc\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f\u060c \u062f\u0631 \u062d\u0627\u0644\u06cc \u06a9\u0647 \u067e\u0627\u06cc\u06cc\u0646\u200c\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0646\u0642\u0637\u0647 \u0645\u0648\u062c \u062f\u0631\u0647 \u0646\u0627\u0645 \u062f\u0627\u0631\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0627\u0645\u0646\u0647\u060c \u0641\u0627\u0635\u0644\u0647 \u0627\u0632 \u062e\u0637 \u0645\u0631\u06a9\u0632\u06cc \u062a\u0627 \u0628\u0627\u0644\u0627\u06cc \u06cc\u06a9 \u0642\u0644\u0647 \u06cc\u0627 \u067e\u0627\u06cc\u06cc\u0646 \u06cc\u06a9 \u062f\u0631\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0628\u0627 \u062f\u0631\u06a9 \u0645\u062e\u062a\u0635\u0631\u06cc \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0641\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u0627\u0633\u0627\u0633\u06cc\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0628\u0647 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0633\u0627\u06cc\u0631 \u0645\u0648\u0636\u0648\u0639\u0627\u062a \u0636\u0631\u0648\u0631\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a \u0628\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631<\/span><\/div>\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
\u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631\u0647\u0627<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631\u0647\u0627 \u0646\u0645\u0627\u06cc\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0635\u0631\u06cc \u0627\u0632 \u0637\u06cc\u0641 \u0641\u0631\u06a9\u0627\u0646\u0633\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f. \u0627\u0635\u0637\u0644\u0627\u062d\u0627\u062a \u0641\u0646\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631 \u0634\u0627\u0645\u0644 \u0633\u0648\u0646\u064f\u0648\u06af\u0631\u0627\u0641\u060c \u0648\u06cc\u0633\u200c\u067e\u0631\u06cc\u0646\u062a<\/span> (voiceprint)<\/span> \u06cc\u0627 \u0648\u06cc\u0633\u200c\u06af\u0631\u0627\u0645<\/span> (voicegram)<\/span> \u0627\u0633\u062a. \u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631\u0647\u0627 \u0628\u0647\u200c\u0637\u0648\u0631 \u06af\u0633\u062a\u0631\u062f\u0647\u200c\u0627\u06cc \u062f\u0631 \u0632\u0645\u06cc\u0646\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u0645\u0627\u0646\u0646\u062f \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u060c \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0645\u0648\u0633\u06cc\u0642\u06cc\u060c \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc\u060c \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0632\u0628\u0627\u0646\u200c\u0634\u0646\u0627\u062e\u062a\u06cc\u060c \u062a\u0634\u062e\u06cc\u0635 \u06af\u0641\u062a\u0627\u0631 \u0648 \u0628\u0633\u06cc\u0627\u0631\u06cc \u06a9\u0627\u0631\u0628\u0631\u062f\u0647\u0627\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u0646\u062f. \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647 \u0646\u06cc\u0632 \u0627\u0632 \u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631\u0647\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0648\u0638\u06cc\u0641\u0647 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631 \u062f\u0631 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0648\u0636\u0648\u0639\u060c \u067e\u06cc\u0634\u0646\u0647\u0627\u062f \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f \u0628\u0647 \u0644\u06cc\u0646\u06a9 \u0632\u06cc\u0631 \u0645\u0631\u0627\u062c\u0639\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0634\u0627\u062e\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0627\u0632 \u0639\u0644\u0645 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc\u060c \u0627\u0645\u0648\u0627\u062c \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0648 \u062f\u0633\u062a\u06a9\u0627\u0631\u06cc \u0641\u0631\u06a9\u0627\u0646\u0633\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u062f. \u062f\u0631 \u062d\u0648\u0632\u0647 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc\u060c \u06a9\u0627\u0631\u0628\u0631\u062f\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062a\u0639\u062f\u062f\u06cc \u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0631\u0648\u06cc \u0622\u0646\u200c\u0647\u0627 \u06a9\u0627\u0631 \u06a9\u0631\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647\u060c \u0645\u0627 \u0645\u0648\u0636\u0648\u0639 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u062c\u0632\u0626\u06cc\u0627\u062a \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631\u06cc \u067e\u0648\u0634\u0634 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u062f\u0627\u062f. \u0628\u0631\u062e\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0627\u0632 \u06a9\u0627\u0631\u0628\u0631\u062f\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0647\u0645 \u0634\u0627\u0645\u0644 \u062a\u0634\u062e\u06cc\u0635 \u06af\u0641\u062a\u0627\u0631\u060c \u06a9\u0627\u0647\u0634 \u0646\u0648\u06cc\u0632 \u0635\u0648\u062a\u06cc\u060c \u0628\u0627\u0632\u06cc\u0627\u0628\u06cc \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a \u0635\u0648\u062a\u06cc\u060c \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0645\u0648\u0633\u06cc\u0642\u06cc \u0648 \u0628\u0633\u06cc\u0627\u0631\u06cc \u0645\u0648\u0627\u0631\u062f \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f. \u062a\u0631\u06a9\u06cc\u0628 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0628\u0627 \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0627\u0645\u06a9\u0627\u0646\u0627\u062a \u0628\u06cc\u200c\u0634\u0645\u0627\u0631\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0648\u062c\u0648\u062f \u0622\u0648\u0631\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0627\u0631\u0632\u0634 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0648 \u062a\u062d\u0642\u06cc\u0642 \u062f\u0627\u0631\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631\u06a9 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc<\/span><\/div>\n
\u062d\u0627\u0644\u060c \u067e\u06cc\u0634 \u0627\u0632 \u0622\u0646\u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0627\u0632 \u0627\u0628\u062a\u062f\u0627 \u0628\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u06cc\u0645\u060c \u0628\u06cc\u0627\u06cc\u06cc\u062f \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0631\u0627 \u0628\u0647\u062a\u0631 \u062f\u0631\u06a9 \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631\u06a9 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
\u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u06cc\u06a9\u06cc \u0627\u0632 \u0628\u0647\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0642\u062f\u0645\u0627\u062a\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0634\u0631\u0648\u0639 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0627\u0633\u062a. \u0647\u062f\u0641 \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u062f\u0631\u06a9 \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c\u200c\u0647\u0627<\/span> (waveforms)<\/span> \u062f\u0631 \u0642\u0627\u0644\u0628 \u062e\u0627\u0645 \u0648 \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u0628\u0647 \u0634\u06a9\u0644\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u0648\u0633\u0639\u0647\u200c\u062f\u0647\u0646\u062f\u06af\u0627\u0646 \u0642\u0627\u0628\u0644 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0628\u0627\u0634\u062f. \u0628\u0627 \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c \u062e\u0627\u0645 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0622\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0627\u0632 \u0637\u0631\u06cc\u0642 \u0645\u062f\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0627\u0631\u0633\u0627\u0644 \u06a9\u0631\u062f \u062a\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0648 \u062a\u0641\u0633\u06cc\u0631 \u0634\u0648\u0646\u062f. \u062f\u0631 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc\u060c \u0645\u0639\u0645\u0648\u0644\u0627\u064b \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0648\u062f\u0648\u06cc\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0622\u0646 \u062a\u0639\u06cc\u06cc\u0646 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u0622\u06cc\u0627 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc \u0635\u062f\u0627\u06cc \u062f\u0644\u062e\u0648\u0627\u0647 \u0645\u0627 \u0627\u0633\u062a \u06cc\u0627 \u062e\u06cc\u0631.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u060c \u0647\u062f\u0641 \u0645\u0627 \u0628\u0627\u0632\u06cc\u0627\u0628\u06cc \u0635\u062f\u0627\u06cc \u0648\u0627\u0631\u062f \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06cc\u06a9 \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a. \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0646\u0648\u06cc\u0632 \u0648\u0627\u0631\u062f \u0634\u062f\u0647 \u0628\u0647 \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f \u06a9\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0648 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631 \u0627\u0632 \u0622\u0646 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u0645\u060c \u0628\u0627 \u06a9\u0645\u06a9 \u0641\u0631\u06cc\u0645\u200c\u0648\u0631\u06a9 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 TensorFlow. \u067e\u0633 \u0627\u0632 \u0645\u0648\u0641\u0642\u06cc\u062a\u200c\u0622\u0645\u06cc\u0632 \u0628\u0648\u062f\u0646 \u062f\u0631\u06cc\u0627\u0641\u062a \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645 \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u06cc\u06a9 \u0646\u0645\u0627\u06cc\u0634 \u0628\u0635\u0631\u06cc \u0627\u0632 \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u0627\u0633\u062a. \u0627\u0632 \u0622\u0646\u062c\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645\u200c\u0647\u0627 \u062a\u0635\u0627\u0648\u06cc\u0631 \u0628\u0635\u0631\u06cc \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0627\u0632 \u0634\u0628\u06a9\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0639\u0635\u0628\u06cc \u06a9\u0627\u0646\u0648\u0644\u0648\u0634\u0646\u06cc<\/span> (CNN)<\/span> \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0622\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u0648 \u0645\u062f\u0644 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u06cc\u06a9 \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0648\u062f\u0648\u06cc\u06cc \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0648 \u0634\u0646\u0627\u0633\u0627\u06cc\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0627 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642<\/span><\/div>\n
\u0647\u0645\u0627\u0646\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644\u0627\u064b \u0628\u062d\u062b \u06a9\u0631\u062f\u06cc\u0645\u060c \u0647\u062f\u0641 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0645\u0627 \u062e\u0648\u0627\u0646\u062f\u0646 \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627\u06cc \u0648\u0627\u0631\u062f \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u062c\u0646\u06af\u0644 \u0648 \u062a\u0641\u0633\u06cc\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u0647 \u0622\u06cc\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062f\u0631\u06cc\u0627\u0641\u062a\u06cc \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637 \u0628\u0647 \u06cc\u06a9 \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u062e\u0627\u0635<\/span> (\u067e\u0631\u0646\u062f\u0647<\/span> \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646) \u0627\u0633\u062a \u06cc\u0627 \u062e\u06cc\u0631\u060c \u06cc\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u0647 \u0646\u0648\u06cc\u0632 \u062f\u06cc\u06af\u0631\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0645\u0627 \u0639\u0644\u0627\u0642\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0628\u0647 \u0634\u0646\u0627\u0633\u0627\u06cc\u06cc \u0622\u0646 \u0646\u062f\u0627\u0631\u06cc\u0645. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0633\u0627\u062e\u062a \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u060c \u0627\u0632 \u0641\u0631\u06cc\u0645\u200c\u0648\u0631\u06a9\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 TensorFlow \u0648 Keras \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0646\u0635\u0628 \u0627\u0636\u0627\u0641\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631\u06cc \u06a9\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0644\u0627\u0632\u0645 \u0627\u0633\u062a\u060c \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 TensorFlow-io \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0645\u0627 \u0627\u0645\u06a9\u0627\u0646 \u062f\u0633\u062a\u0631\u0633\u06cc \u0628\u0647 \u0633\u06cc\u0633\u062a\u0645\u200c \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627 \u0648 \u0641\u0631\u0645\u062a\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0634\u062a\u06cc\u0628\u0627\u0646\u06cc \u062f\u0627\u062e\u0644\u06cc TensorFlow \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u0646\u06cc\u0633\u062a\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u062f. \u062f\u0633\u062a\u0648\u0631 pip \u0632\u06cc\u0631 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0646\u0635\u0628 \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 \u062f\u0631 \u0645\u062d\u06cc\u0637 \u06a9\u0627\u0631\u06cc \u0634\u0645\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f:<\/span><\/div>\n
pip install tensorflow-io[tensorflow]<\/span><\/div>\n
\u0648\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0631\u062f\u0646 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0636\u0631\u0648\u0631\u06cc<\/span><\/div>\n
\u062f\u0631 \u06af\u0627\u0645 \u0628\u0639\u062f\u06cc\u060c \u062a\u0645\u0627\u0645 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0636\u0631\u0648\u0631\u06cc \u06a9\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0633\u0627\u062e\u062a \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u062f\u0627\u0631\u06cc\u0645 \u0631\u0627 \u0648\u0627\u0631\u062f \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0627\u0632 \u0645\u062f\u0644 \u0646\u0648\u0639 Sequential \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0645\u0627 \u0627\u062c\u0627\u0632\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u062f \u06cc\u06a9 \u0634\u0628\u06a9\u0647 \u0639\u0635\u0628\u06cc \u06a9\u0627\u0646\u0648\u0644\u0648\u0634\u0646\u06cc \u0633\u0627\u062f\u0647 \u0628\u0633\u0627\u0632\u06cc\u0645 \u062a\u0627 \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0634\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u0645\u0637\u0644\u0648\u0628\u06cc \u0628\u062f\u0633\u062a \u0622\u0648\u0631\u06cc\u0645. \u0627\u0632 \u0622\u0646\u062c\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 \u0645\u0639\u0645\u0627\u0631\u06cc \u0645\u062f\u0644 \u062a\u0648\u0633\u0639\u0647 \u06cc\u0627\u0641\u062a\u0647 \u0628\u0633\u06cc\u0627\u0631 \u0633\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a\u060c \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u0628\u0647 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 API \u0645\u062f\u0644 \u0639\u0645\u0644\u06a9\u0631\u062f\u06cc \u06cc\u0627 \u0642\u0627\u0628\u0644\u06cc\u062a \u0645\u062f\u0644\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc \u0633\u0641\u0627\u0631\u0634\u06cc \u0646\u062f\u0627\u0631\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0645\u0627 \u0627\u0632 \u0644\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0646\u0648\u0644\u0648\u0634\u0646\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u0639\u0645\u0627\u0631\u06cc \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f \u0648 \u0647\u0645\u0686\u0646\u06cc\u0646 \u0627\u0632 \u0644\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc Dense \u0648 Flatten. \u0647\u0645\u0627\u0646\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644\u0627\u064b \u0627\u0634\u0627\u0631\u0647 \u06a9\u0631\u062f\u06cc\u0645\u060c \u0627\u0632 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc\/\u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc TensorFlow \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u062f\u06cc\u0631\u06cc\u062a \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u0632\u06cc\u0627\u062f\u06cc \u0627\u0632 \u0633\u06cc\u0633\u062a\u0645\u200c \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627 \u0648 \u0641\u0631\u0645\u062a\u200c\u0647\u0627 \u0645\u0627\u0646\u0646\u062f \u0641\u0631\u0645\u062a\u200c\u0647\u0627\u06cc .wav \u0648 .mp3 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0648\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0631\u062f\u0646 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 \u0633\u06cc\u0633\u062a\u0645\u200c\u0639\u0627\u0645\u0644 \u0628\u0647 \u0645\u0627 \u06a9\u0645\u06a9 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f \u062a\u0627 \u0628\u0647 \u062a\u0645\u0627\u0645 \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u062f\u0631 \u0641\u0631\u0645\u062a\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637\u0647 \u062f\u0633\u062a\u0631\u0633\u06cc \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u0645:<\/span><\/div>\n
import tensorflow as tf\u00a0<\/span><\/div>\n
from tensorflow.keras.models import Sequential<\/span><\/div>\n
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, Flatten<\/span><\/div>\n
import tensorflow_io as tfio<\/span><\/div>\n
from matplotlib import pyplot as plt<\/span><\/div>\n
import os<\/span><\/div>\n
\u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u062f\u06cc\u062a\u0627\u0633\u062a<\/span><\/div>\n
\u062f\u06cc\u062a\u0627\u0633\u062a \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0627\u0632 \u0686\u0627\u0644\u0634 Kaggle \u0628\u0631\u0627\u06cc \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 – Z \u062a\u0648\u0633\u0637 HP Unlocked Challenge 3 \u062f\u0631 \u062f\u0633\u062a\u0631\u0633 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u062f \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u0644\u06cc\u0646\u06a9 \u062f\u0627\u0646\u0644\u0648\u062f \u06a9\u0646\u06cc\u062f.<\/span><\/div>\n
\u0628\u0631\u0627\u06cc \u062f\u0627\u0646\u0644\u0648\u062f \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627:<\/span><\/div>\n
1. \u06cc\u06a9 \u062d\u0633\u0627\u0628 \u06a9\u0627\u0631\u0628\u0631\u06cc Kaggle \u0628\u0633\u0627\u0632\u06cc\u062f.<\/span><\/div>\n
2. \u06cc\u06a9 \u062a\u0648\u06a9\u0646 API \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0646\u06cc\u062f \u0648 \u0641\u0627\u06cc\u0644 kaggle.json \u0631\u0627 \u0630\u062e\u06cc\u0631\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u062f.<\/span> (\u062a\u0648\u062c\u0647:<\/span> \u0645\u0645\u06a9\u0646 \u0627\u0633\u062a \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06cc\u06a9 \u062a\u0648\u06a9\u0646 API \u062c\u062f\u06cc\u062f \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u062f \u0627\u06af\u0631 \u0642\u0628\u0644\u0627\u064b \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0631\u062f\u0647\u200c\u0627\u06cc\u062f.)<\/span><\/div>\n
3. \u0641\u0627\u06cc\u0644 kaggle.json \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0646\u0648\u062a\u200c\u0628\u0648\u06a9 Jupyter \u062e\u0648\u062f \u0622\u067e\u0644\u0648\u062f \u06a9\u0646\u06cc\u062f.<\/span><\/div>\n
4. \u06cc\u0627 \u0633\u0644\u0648\u0644 \u0632\u06cc\u0631 \u0631\u0627 \u0627\u062c\u0631\u0627 \u06a9\u0646\u06cc\u062f \u06cc\u0627 \u062f\u0633\u062a\u0648\u0631\u0627\u062a \u0632\u06cc\u0631 \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u062a\u0631\u0645\u06cc\u0646\u0627\u0644 \u0627\u062c\u0631\u0627 \u06a9\u0646\u06cc\u062f<\/span> (\u0627\u06cc\u0646<\/span> \u0645\u0645\u06a9\u0646 \u0627\u0633\u062a \u0645\u062f\u062a\u06cc \u0637\u0648\u0644 \u0628\u06a9\u0634\u062f).<\/span><\/div>\n
\u062a\u0631\u0645\u06cc\u0646\u0627\u0644:<\/span><\/div>\n
mv kaggle.json ~\/.kaggle\/<\/span><\/div>\n
pip install kaggle<\/span><\/div>\n
kaggle datasets download kenjee\/z-by-hp-unlocked-challenge-3-signal-processing<\/span><\/div>\n
unzip z-by-hp-unlocked-challenge-3-signal-processing.zip<\/span><\/div>\n
\u0633\u0644\u0648\u0644:<\/span><\/div>\n
!mv kaggle.json ~\/.kaggle\/<\/span><\/div>\n
!pip install kaggle<\/span><\/div>\n
!kaggle datasets download kenjee\/z-by-hp-unlocked-challenge-3-signal-processing<\/span><\/div>\n
!unzip z-by-hp-unlocked-challenge-3-signal-processing.zip<\/span><\/div>\n
\u067e\u0633 \u0627\u0632 \u062f\u0627\u0646\u0644\u0648\u062f \u0648 \u0627\u0633\u062a\u062e\u0631\u0627\u062c \u062f\u06cc\u062a\u0627\u0633\u062a\u060c \u0633\u0647 \u067e\u0648\u0634\u0647 \u062f\u0631 \u067e\u0648\u0634\u0647 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0645\u0634\u0627\u0647\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0633\u0647 \u067e\u0648\u0634\u0647 \u0628\u0647 \u0634\u0631\u062d \u0632\u06cc\u0631 \u0627\u0633\u062a:<\/span><\/div>\n
1. \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062c\u0646\u06af\u0644\u06cc \u06a9\u0647 \u06cc\u06a9 \u06a9\u0644\u06cc\u067e \u0633\u0647 \u062f\u0642\u06cc\u0642\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0627\u0632 \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627\u06cc \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u062c\u0646\u06af\u0644 \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f.<\/span><\/div>\n
2. \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0633\u0647 \u062b\u0627\u0646\u06cc\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0627\u0632 \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u062f\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646.<\/span><\/div>\n
3. \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0633\u0647 \u062b\u0627\u0646\u06cc\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0627\u0632 \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 \u062a\u0648\u0633\u0637 \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646 \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0646\u0634\u062f\u0647\u200c\u0627\u0646\u062f.<\/span><\/div>\n
\u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0628\u0639\u062f\u06cc\u060c \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u0646\u0638\u06cc\u0645 \u0645\u0633\u06cc\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0647\u0627 \u062a\u0639\u0631\u06cc\u0641 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f:<\/span><\/div>\n
CAPUCHIN_FILE = os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Parsed_Capuchinbird_Clips’,<\/span> ‘XC3776-3.wav’)<\/span><\/div>\n
NOT_CAPUCHIN_FILE = os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Parsed_Not_Capuchinbird_Clips’,<\/span> ‘afternoon-birds-song-in-forest-0.wav’)<\/span><\/div>\n
\u062f\u0631 \u06af\u0627\u0645 \u0628\u0639\u062f\u06cc\u060c \u0645\u0627 \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u062a\u0639\u0631\u06cc\u0641 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f \u06a9\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u062f\u0631 \u0641\u0631\u0645\u062a \u062f\u0644\u062e\u0648\u0627\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0627\u062a \u0628\u0639\u062f\u06cc \u0645\u0641\u06cc\u062f \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0628\u0648\u062f. \u062a\u0627\u0628\u0639 \u062a\u0639\u0631\u06cc\u0641\u200c\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0632\u06cc\u0631 \u0628\u0647 \u0645\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0645\u06a9\u0627\u0646 \u0631\u0627 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u062f \u06a9\u0647 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u062e\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0648 \u0622\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u062d\u0627\u0644\u062a \u0645\u0648\u0646\u0648<\/span> (\u06cc\u0627<\/span> \u062a\u06a9\u200c\u06a9\u0627\u0646\u0627\u0644\u0647) \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u062a\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0631\u0627\u062d\u062a\u200c\u062a\u0631\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u062f\u0647\u06cc\u0645. \u0647\u0645\u0686\u0646\u06cc\u0646 \u0641\u0631\u06a9\u0627\u0646\u0633 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u062a\u063a\u06cc\u06cc\u0631 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u06cc\u0645 \u062a\u0627 \u0628\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u062f\u0627\u0645\u0646\u0647 \u06a9\u0644\u06cc \u0631\u0627 \u062a\u063a\u06cc\u06cc\u0631 \u062f\u0647\u06cc\u0645 \u0648 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0627\u06cc \u06a9\u0648\u0686\u06a9\u200c\u062a\u0631\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u06a9\u0644\u06cc \u0628\u0647\u200c\u062f\u0633\u062a \u0622\u0648\u0631\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
def load_wav_16k_mono(filename):<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 # Load encoded wav file<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 file_contents = tf.io.read_file(filename)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 # Decode wav<\/span> (tensors<\/span> by channels)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 wav, sample_rate = tf.audio.decode_wav(file_contents, desired_channels=1)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 # Removes trailing axis<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 wav = tf.squeeze(wav, axis=-1)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 sample_rate = tf.cast(sample_rate, dtype=tf.int64)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 # Goes from 44100Hz to 16000hz – amplitude of the audio signal<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 wav = tfio.audio.resample(wav, rate_in=sample_rate, rate_out=16000)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 return wav<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062a\u0635\u0648\u06cc\u0631 \u0628\u0627\u0644\u0627 \u0646\u0645\u0627\u06cc \u0628\u0635\u0631\u06cc \u0627\u0632 \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc Capuchin \u0648 Non-Capuchin \u0631\u0627 \u0646\u0634\u0627\u0646 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0622\u0645\u0627\u062f\u0647\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc \u062f\u06cc\u062a\u0627\u0633\u062a<\/span><\/div>\n
\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u062e\u0634 \u0627\u0632 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647\u060c \u0645\u0633\u06cc\u0631\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062b\u0628\u062a \u0648 \u0645\u0646\u0641\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646 \u0631\u0627 \u062a\u0639\u0631\u06cc\u0641 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0633\u06cc\u0631 \u0645\u062b\u0628\u062a\u060c \u0645\u0633\u06cc\u0631 \u067e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0627\u06cc \u06a9\u0647 \u0634\u0627\u0645\u0644 \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646 \u0627\u0633\u062a \u0631\u0627 \u0630\u062e\u06cc\u0631\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u0646\u062f\u060c \u062f\u0631 \u062d\u0627\u0644\u06cc \u06a9\u0647 \u0645\u0633\u06cc\u0631\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0646\u0641\u06cc \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631 \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0630\u062e\u06cc\u0631\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u0646\u062f. \u0633\u067e\u0633 \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627 \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0648\u0634\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0641\u0631\u0645\u062a\u200c\u0647\u0627\u06cc .wav \u0644\u06cc\u0646\u06a9 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637\u0647 \u0631\u0627 \u0627\u0636\u0627\u0641\u0647 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u200c\u0647\u0627 \u062f\u0631 \u0642\u0627\u0644\u0628 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0648\u062f\u0648\u06cc\u06cc \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f \u0648 \u0628\u0647\u200c\u0635\u0648\u0631\u062a \u06f0 \u06cc\u0627 \u06f1 \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u200c\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u0646\u062f. \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062b\u0628\u062a \u0628\u0647 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u06f1 \u0627\u062e\u062a\u0635\u0627\u0635 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u0646\u062f \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0639\u0646\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u06a9\u0644\u06cc\u067e \u0634\u0627\u0645\u0644 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0627\u0632 \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646 \u0627\u0633\u062a. \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0646\u0641\u06cc \u0628\u0627 \u0635\u0641\u0631\u0647\u0627 \u0646\u0634\u0627\u0646 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u0646\u062f \u06a9\u0647 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0646\u0648\u06cc\u0632 \u062a\u0635\u0627\u062f\u0641\u06cc \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f \u0648 \u0634\u0627\u0645\u0644 \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646 \u0646\u06cc\u0633\u062a\u0646\u062f.<\/span><\/div>\n
# Defining the positive and negative paths<\/span><\/div>\n
POS = os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Parsed_Capuchinbird_Clips\/*.wav’)<\/span><\/div>\n
NEG = os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Parsed_Not_Capuchinbird_Clips\/*.wav’)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
# Creating the Datasets<\/span><\/div>\n
pos = tf.data.Dataset.list_files(POS)<\/span><\/div>\n
neg = tf.data.Dataset.list_files(NEG)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
# Adding labels<\/span><\/div>\n
positives = tf.data.Dataset.zip((pos, tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.ones(len(pos)))))<\/span><\/div>\n
negatives = tf.data.Dataset.zip((neg, tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.zeros(len(neg)))))<\/span><\/div>\n
data = positives.concatenate(negatives)<\/span><\/div>\n
\u0647\u0645\u0686\u0646\u06cc\u0646 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0637\u0648\u0644 \u0645\u0648\u062c \u0645\u06cc\u0627\u0646\u06af\u06cc\u0646 \u0635\u062f\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646 \u0631\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u0645\u060c \u0647\u0645\u0627\u0646\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0632\u06cc\u0631 \u0646\u0634\u0627\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a\u060c \u0628\u0627 \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u067e\u0648\u0634\u0647 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062b\u0628\u062a \u0648 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0627\u06cc \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644\u0627\u064b \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0631\u062f\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
# Analyzing the average wavelength of a Capuchin bird<\/span><\/div>\n
lengths =<\/span> []<\/span><\/div>\n
for file in os.listdir(os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Parsed_Capuchinbird_Clips’)):<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 tensor_wave = load_wav_16k_mono(os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Parsed_Capuchinbird_Clips’,<\/span> file))<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 lengths.append(len(tensor_wave))<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
# The minimum, mean, and maximum wave length cycles are provided below.<\/span><\/div>\n
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=32000><\/span><\/div>\n
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=54156><\/span><\/div>\n
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=80000><\/span><\/div>\n
\u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0628\u0647 \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645\u200c\u0647\u0627<\/span><\/div>\n
\u062f\u0631 \u06af\u0627\u0645 \u0628\u0639\u062f\u06cc\u060c \u062a\u0627\u0628\u0639\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0644\u0627\u0632\u0645 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0645\u0627 \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c\u200c\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644\u0627\u064b \u062f\u0631\u06cc\u0627\u0641\u062a \u06a9\u0631\u062f\u0647\u200c\u0627\u06cc\u0645 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645 \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0635\u0631\u06cc\u200c\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u0642\u0627\u0644\u0628 \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645\u200c\u0647\u0627 \u062a\u0648\u0633\u0637 \u0645\u062f\u0644 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0645\u0627 \u062f\u0631 \u0645\u0631\u0627\u062d\u0644 \u0628\u0639\u062f\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0648 \u062a\u0641\u0633\u06cc\u0631 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u062e\u0648\u0627\u0647\u0646\u062f \u0634\u062f. \u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0632\u06cc\u0631\u060c \u062a\u0645\u0627\u0645 \u0634\u06a9\u0644\u200c\u0645\u0648\u062c\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u062f\u0631\u06cc\u0627\u0641\u062a \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0641\u0648\u0631\u06cc\u0647 \u06a9\u0648\u062a\u0627\u0647\u200c\u0645\u062f\u062a \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 TensorFlow \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u062a\u0627 \u06cc\u06a9 \u0646\u0645\u0627\u06cc\u0634 \u0628\u0635\u0631\u06cc \u0628\u0647\u200c\u062f\u0633\u062a \u0622\u0648\u0631\u06cc\u0645\u060c \u0647\u0645\u0627\u0646\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u062a\u0635\u0648\u06cc\u0631 \u0632\u06cc\u0631 \u0646\u0634\u0627\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/div>\n
def preprocess(file_path, label):\u00a0<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 for i in os.listdir(file_path):<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 i = file_path.decode() +<\/span> “\/”<\/span> + i.decode()<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 wav = load_wav_16k_mono(i)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 wav = wav[:48000]<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 zero_padding = tf.zeros([48000] – tf.shape(wav), dtype=tf.float32)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 wav = tf.concat([zero_padding, wav], 0)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 spectrogram = tf.signal.stft(wav, frame_length=320, frame_step=32)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 spectrogram = tf.abs(spectrogram)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 spectrogram = tf.expand_dims(spectrogram, axis=2)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 return spectrogram, label<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
filepath, label = positives.shuffle(buffer_size=10000).as_numpy_iterator().next()<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
spectrogram, label = preprocess(filepath, label)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
\u0633\u0627\u062e\u062a \u0645\u062f\u0644 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u06cc\u0634 \u0627\u0632 \u0634\u0631\u0648\u0639 \u0628\u0647 \u0633\u0627\u062e\u062a \u0645\u062f\u0644 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642\u060c \u0627\u0628\u062a\u062f\u0627 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u06cc\u06a9 \u067e\u0627\u06cc\u067e\u200c\u0644\u0627\u06cc\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u0648 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0645\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0627\u0633\u067e\u06a9\u062a\u0631\u0648\u06af\u0631\u0627\u0645 \u0631\u0627 \u06a9\u0647 \u0627\u0632 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0622\u0645\u062f\u0647\u200c\u0627\u0646\u062f\u060c \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0627\u06cc\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u0642\u0627\u0628\u0644\u06cc\u062a\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062f\u0627\u062e\u0644\u06cc TensorFlow \u06a9\u0634 \u0648 \u0634\u0627\u0641\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u0648 \u0647\u0645\u0686\u0646\u06cc\u0646 \u06cc\u06a9 \u0627\u0646\u062f\u0627\u0632\u0647 \u0628\u0686 \u06f1\u06f6 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u062a\u0639\u06cc\u06cc\u0646 \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0642\u0628\u0644 \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646\u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0633\u0627\u062e\u062a \u0645\u062f\u0644 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0628\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u06cc\u0645\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0645\u062c\u0645\u0648\u0639\u0647 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc \u0648 \u0622\u0632\u0645\u0627\u06cc\u0634\u06cc \u062a\u0642\u0633\u06cc\u0645 \u06a9\u0646\u06cc\u0645\u060c \u0647\u0645\u0627\u0646\u200c\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0632\u06cc\u0631 \u0646\u0634\u0627\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a:<\/span><\/div>\n
# \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u067e\u0627\u06cc\u067e\u200c\u0644\u0627\u06cc\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u062f\u0631 TensorFlow<\/span><\/div>\n
data = data.map(preprocess)<\/span><\/div>\n
data = data.cache()<\/span><\/div>\n
data = data.shuffle(buffer_size=1000)<\/span><\/div>\n
data = data.batch(16)<\/span><\/div>\n
data = data.prefetch(8)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
# \u062a\u0642\u0633\u06cc\u0645 \u0628\u0647 \u0645\u062c\u0645\u0648\u0639\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc \u0648 \u0622\u0632\u0645\u0627\u06cc\u0634\u06cc<\/span><\/div>\n
train = data.take(36)<\/span><\/div>\n
test = data.skip(36).take(15)<\/span><\/div>\n
\u0633\u0627\u062e\u062a \u0645\u062f\u0644 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u0628\u0639\u062f\u060c \u06cc\u06a9 \u0645\u062f\u0644 \u0627\u0632 \u0646\u0648\u0639 Sequential \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u0633\u0627\u062e\u062a. \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0645\u0639\u0645\u0627\u0631\u06cc \u0645\u062f\u0644 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 API \u062a\u0627\u0628\u0639\u06cc \u06cc\u0627 \u0627\u0644\u06af\u0648\u06cc \u0645\u062f\u0644 \u0633\u0641\u0627\u0631\u0634\u06cc \u062a\u0648\u0633\u0639\u0647 \u062f\u0627\u062f. \u0633\u067e\u0633 \u0644\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0646\u0648\u0644\u0648\u0634\u0646\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0634\u06a9\u0644 \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0628\u0631\u0686\u0633\u0628 \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u0627\u0636\u0627\u0641\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u062a\u0627 \u062f\u0648 \u0628\u0644\u0648\u06a9 \u0627\u0632 \u0644\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0646\u0648\u0644\u0648\u0634\u0646\u06cc \u0628\u0627 \u06f1\u06f6 \u0641\u06cc\u0644\u062a\u0631 \u0648 \u0627\u0646\u062f\u0627\u0632\u0647 \u06a9\u0631\u0646\u0644<\/span> (\u06f3,\u06f3)<\/span> \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0634\u0648\u062f. \u062f\u0631 \u0633\u0627\u062e\u062a \u0627\u06cc\u0646 \u0644\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0646\u0648\u0644\u0648\u0634\u0646\u06cc \u0627\u0632 \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0641\u0639\u0627\u0644\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc ReLU \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a. \u0633\u067e\u0633\u060c \u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0627\u0632 \u0644\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0646\u0648\u0644\u0648\u0634\u0646\u06cc \u0631\u0627 \u0641\u0644\u062a \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u062a\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0639\u062f\u06cc \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0628\u0627\u0634\u062f. \u062f\u0631 \u0646\u0647\u0627\u06cc\u062a\u060c \u0644\u0627\u06cc\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0645\u0644\u0627\u064b \u0645\u062a\u0635\u0644 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0641\u0639\u0627\u0644\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc Sigmoid \u0627\u0636\u0627\u0641\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u062f\u0627\u0631\u0627\u06cc \u06cc\u06a9 \u0646\u0648\u062f \u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0648\u062f\u0648\u06cc\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0628\u0648\u062f. \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0648 \u062e\u0644\u0627\u0635\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0633\u0627\u062e\u062a\u0647\u200c\u0634\u062f\u0647 \u062f\u0631 \u0632\u06cc\u0631 \u0622\u0648\u0631\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a:<\/span><\/div>\n
model = Sequential()<\/span><\/div>\n
model.add(Conv2D(16,<\/span> (3,3),<\/span> activation=’relu’, input_shape=(1491, 257,1)))<\/span><\/div>\n
model.add(Conv2D(16,<\/span> (3,3),<\/span> activation=’relu’))<\/span><\/div>\n
model.add(Flatten())<\/span><\/div>\n
# model.add(Dense(128, activation=’relu’))<\/span><\/div>\n
model.add(Dense(1, activation=’sigmoid’))<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
model.summary()<\/span><\/div>\n
\u062e\u0644\u0627\u0635\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0633\u0627\u062e\u062a\u0647\u200c\u0634\u062f\u0647:<\/span><\/div>\n
Model:<\/span> “sequential”<\/span><\/div>\n
_________________________________________________________________<\/span><\/div>\n
\u00a0Layer<\/span> (type)<\/span> \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Output Shape \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Param # \u00a0\u00a0<\/span><\/div>\n
=================================================================<\/span><\/div>\n
\u00a0conv2d<\/span> (Conv2D)<\/span> \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/span> (None,<\/span> 1489, 255, 16) \u00a0 \u00a0 160 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0<\/span><\/div>\n
\u00a0conv2d_1<\/span> (Conv2D)<\/span> \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/span> (None,<\/span> 1487, 253, 16) \u00a0 \u00a0 2320 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/span><\/div>\n
\u00a0flatten<\/span> (Flatten)<\/span> \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/span> (None,<\/span> 6019376) \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0<\/span><\/div>\n
\u00a0dense<\/span> (Dense)<\/span> \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/span> (None,<\/span> 1) \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 6019377 \u00a0\u00a0<\/span><\/div>\n
=================================================================<\/span><\/div>\n
Total params: 6,021,857<\/span><\/div>\n
Trainable params: 6,021,857<\/span><\/div>\n
Non-trainable params: 0<\/span><\/div>\n
_________________________________________________________________<\/span><\/div>\n
\u06a9\u0627\u0645\u067e\u0627\u06cc\u0644 \u0648 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u0645\u062f\u0644<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u0633 \u0627\u0632 \u062a\u06a9\u0645\u06cc\u0644 \u0645\u0639\u0645\u0627\u0631\u06cc \u0645\u062f\u0644\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u06a9\u0627\u0645\u067e\u0627\u06cc\u0644 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u062f\u0647\u06cc\u0645. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06a9\u0627\u0645\u067e\u0627\u06cc\u0644 \u0645\u062f\u0644\u060c \u0627\u0632 \u0628\u0647\u06cc\u0646\u0647\u200c\u0633\u0627\u0632 Adam\u060c \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0647\u0632\u06cc\u0646\u0647 Binary Crossentropy \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u062f\u0648\u062f\u0648\u06cc\u06cc \u0648 \u0647\u0645\u0686\u0646\u06cc\u0646 \u0645\u0639\u06cc\u0627\u0631\u0647\u0627\u06cc \u062f\u0642\u062a \u0648 \u06cc\u0627\u062f\u0622\u0648\u0631\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0645\u062f\u0644 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0633\u067e\u0633 \u0645\u062f\u0644 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644\u0627\u064b \u0633\u0627\u062e\u062a\u0647\u200c\u0627\u06cc\u0645\u060c \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u0645\u06cc\u200c\u062f\u0647\u06cc\u0645 \u0648 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0686\u0646\u062f\u06cc\u0646 \u062f\u0648\u0631\u0647 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634\u06cc<\/span> (epochs)<\/span> \u0628\u0627 \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0622\u0632\u0645\u0627\u06cc\u0634\u06cc \u0627\u0639\u062a\u0628\u0627\u0631\u0633\u0646\u062c\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0648 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u062f\u0631 \u0632\u06cc\u0631 \u0622\u0645\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a:<\/span><\/div>\n
# \u06a9\u0627\u0645\u067e\u0627\u06cc\u0644 \u0648 \u062a\u0646\u0638\u06cc\u0645 \u0645\u062f\u0644<\/span><\/div>\n
model.compile(‘Adam’, loss=’BinaryCrossentropy’, metrics=[tf.keras.metrics.Recall(), tf.keras.metrics.Precision()])<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
# \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u0645\u062f\u0644<\/span><\/div>\n
model.fit(train, epochs=4, validation_data=test)<\/span><\/div>\n
\u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc \u0641\u0631\u0622\u06cc\u0646\u062f \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634:<\/span><\/div>\n
Epoch 1\/4<\/span><\/div>\n
36\/36<\/span> [==============================]<\/span> – 204s 6s\/step – loss: 1.6965 – recall: 0.8367 – precision: 0.8483 – val_loss: 0.0860 – val_recall: 0.9254 – val_precision: 0.9688<\/span><\/div>\n
Epoch 2\/4<\/span><\/div>\n
36\/36<\/span> [==============================]<\/span> – 200s 6s\/step – loss: 0.0494 – recall: 0.9477 – precision: 0.9932 – val_loss: 0.0365 – val_recall: 1.0000 – val_precision: 0.9846<\/span><\/div>\n
Epoch 3\/4<\/span><\/div>\n
36\/36<\/span> [==============================]<\/span> – 201s 6s\/step – loss: 0.0314 – recall: 0.9933 – precision: 0.9801 – val_loss: 0.0228 – val_recall: 0.9821 – val_precision: 1.0000<\/span><\/div>\n
Epoch 4\/4<\/span><\/div>\n
36\/36<\/span> [==============================]<\/span> – 201s 6s\/step – loss: 0.0126 – recall: 0.9870 – precision: 1.0000 – val_loss: 0.0054 – val_recall: 1.0000 – val_precision: 0.9861<\/span><\/div>\n
\u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0648 \u0627\u0631\u0632\u06cc\u0627\u0628\u06cc \u0645\u062f\u0644<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u0633 \u0627\u0632 \u0633\u0627\u062e\u062a \u0648 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u0645\u0648\u0641\u0642\u06cc\u062a\u200c\u0622\u0645\u06cc\u0632 \u0645\u062f\u0644\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0631\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0648 \u0627\u0639\u062a\u0628\u0627\u0631\u0633\u0646\u062c\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0645\u0639\u06cc\u0627\u0631\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0647\u200c\u062f\u0633\u062a\u200c\u0622\u0645\u062f\u0647 \u0646\u0634\u0627\u0646\u200c\u062f\u0647\u0646\u062f\u0647 \u067e\u06cc\u0634\u0631\u0641\u062a \u062e\u0648\u0628\u06cc \u062f\u0631 \u0639\u0645\u0644\u06a9\u0631\u062f \u0645\u062f\u0644 \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f. \u0628\u0646\u0627\u0628\u0631\u0627\u06cc\u0646\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0645\u062f\u0644 \u0633\u0627\u062e\u062a\u0647\u200c\u0634\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0646\u0633\u0628\u062a\u0627\u064b \u0645\u0648\u0641\u0642 \u062f\u0631 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0635\u062f\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u06af\u0627\u0646 \u06a9\u0627\u067e\u0648\u0686\u06cc\u0646 \u0648 \u0634\u0646\u0627\u0633\u0627\u06cc\u06cc \u0641\u0631\u06a9\u0627\u0646\u0633 \u0646\u0648\u06cc\u0632 \u0622\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u062f\u0627\u0646\u0633\u062a. \u062f\u0631 \u0628\u062e\u0634 \u0628\u0639\u062f\u06cc\u060c \u0628\u0647 \u0645\u0631\u0627\u062d\u0644 \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637 \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0641\u0631\u0622\u06cc\u0646\u062f \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u067e\u0631\u062f\u0627\u062e\u062a.<\/span><\/div>\n
\u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u06cc\u0627\u0632<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0645\u0631\u062d\u0644\u0647 \u0646\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u060c \u0646\u062d\u0648\u0647 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0631\u0648\u06cc \u062a\u0645\u0627\u0645 \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0631 \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062c\u0646\u06af\u0644\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0627\u0645\u0627 \u0642\u0628\u0644 \u0627\u0632 \u0622\u0646\u060c \u0646\u062d\u0648\u0647 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u062f\u0633\u062a\u0647<\/span> (batch)<\/span> \u0648\u0627\u062d\u062f \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u06a9\u062f \u0632\u06cc\u0631 \u0645\u0634\u0627\u0647\u062f\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
# \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06cc\u06a9 \u062f\u0633\u062a\u0647<\/span><\/div>\n
X_test, y_test = test.as_numpy_iterator().next()<\/span><\/div>\n
yhat = model.predict(X_test)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
# \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc \u0628\u0647 \u06a9\u0644\u0627\u0633\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062f\u0648\u062f\u0648\u06cc\u06cc<\/span><\/div>\n
yhat =<\/span> [1<\/span> if prediction > 0.5 else 0 for prediction in yhat]<\/span><\/div>\n
\u0627\u06a9\u0646\u0648\u0646 \u06a9\u0647 \u0646\u062d\u0648\u0647 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06cc\u06a9 \u062f\u0633\u062a\u0647 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u06a9\u0631\u062f\u06cc\u0645\u060c \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0628\u062f\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u0686\u06af\u0648\u0646\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0631\u0648\u06cc \u062a\u0645\u0627\u0645 \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0631 \u062f\u0627\u06cc\u0631\u06a9\u062a\u0648\u0631\u06cc \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062c\u0646\u06af\u0644\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u062f\u0627\u062f. \u0647\u0631 \u06a9\u0644\u06cc\u067e \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u062c\u0645\u0648\u0639\u0647 \u062d\u062f\u0648\u062f \u0633\u0647 \u062f\u0642\u06cc\u0642\u0647 \u0637\u0648\u0644 \u062f\u0627\u0631\u062f. \u0627\u0632 \u0622\u0646\u062c\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0627 \u0631\u0648\u06cc \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0633\u0647\u200c\u062b\u0627\u0646\u06cc\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f\u060c \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0637\u0648\u0644\u0627\u0646\u06cc\u200c\u062a\u0631 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0637\u06cc\u0641\u200c\u0647\u0627\u06cc \u067e\u0646\u062c\u0631\u0647\u200c\u0627\u06cc \u062a\u0642\u0633\u06cc\u0645 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0645\u0627 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0633\u0647\u200c\u062f\u0642\u06cc\u0642\u0647\u200c\u0627\u06cc<\/span> (\u06f1\u06f8\u06f0<\/span> \u062b\u0627\u0646\u06cc\u0647) \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u06f6\u06f0 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u0648\u0686\u06a9\u062a\u0631 \u062a\u0642\u0633\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u06a9\u0644 \u0641\u0631\u0627\u062e\u0648\u0627\u0646\u200c\u0647\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 Capuchin \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u062e\u0634 \u0634\u0646\u0627\u0633\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0647\u0631 \u06a9\u0644\u06cc\u067e \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646\u062c\u0627 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u06f0 \u06cc\u0627 \u06f1 \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u062f\u0627\u0634\u062a. \u067e\u0633 \u0627\u0632 \u062a\u0639\u06cc\u06cc\u0646 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0647\u0631 \u0637\u06cc\u0641 \u067e\u0646\u062c\u0631\u0647\u200c\u0627\u06cc\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u06a9\u0644 \u062f\u0641\u0639\u0627\u062a \u0634\u0646\u06cc\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0646 \u0635\u062f\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u06a9\u0644 \u06a9\u0644\u06cc\u067e \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0627\u06cc\u0646 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u06a9\u0644 \u062f\u0641\u0639\u0627\u062a\u060c \u0645\u0634\u062e\u0635 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f \u06a9\u0647 \u0635\u062f\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 Capuchin \u0686\u0646\u062f \u0628\u0627\u0631 \u062f\u0631 \u0637\u0648\u0644 \u0641\u0627\u06cc\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0634\u0646\u06cc\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0632\u06cc\u0631\u060c \u0627\u0648\u0644\u06cc\u0646 \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u0639\u0645\u0644\u06cc\u0627\u062a \u0631\u0627 \u0645\u06cc\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc\u0645. \u0627\u06cc\u0646 \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0645\u0634\u0627\u0628\u0647 \u0639\u0645\u0644\u06a9\u0631\u062f\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0628\u062e\u0634 \u0642\u0628\u0644 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0628\u062d\u062b \u0642\u0631\u0627\u0631 \u06af\u0631\u0641\u062a\u060c \u0627\u0645\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u0627\u0631 \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0636\u0628\u0637\u200c\u0634\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u0641\u0631\u0645\u062a MP3 \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f<\/span> (\u0628\u0647<\/span> \u062c\u0627\u06cc WAV) \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u062a\u0627\u0628\u0639 \u0641\u0627\u06cc\u0644 MP3 \u0631\u0627 \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc \u06af\u0631\u0641\u062a\u0647 \u0648 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u06cc\u06a9 \u062a\u0646\u0633\u0648\u0631<\/span> (Tensor)<\/span> \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f. \u0633\u067e\u0633 \u0645\u06cc\u0627\u0646\u06af\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc \u0686\u0646\u062f\u06a9\u0627\u0646\u0627\u0644\u0647 \u0631\u0627 \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0647 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u06cc\u06a9 \u06a9\u0627\u0646\u0627\u0644 \u0645\u0648\u0646\u0648<\/span> (Mono)<\/span> \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f \u062a\u0627 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0627 \u0641\u0631\u06a9\u0627\u0646\u0633 \u0645\u0648\u0631\u062f\u0646\u0638\u0631 \u0628\u0647 \u062f\u0633\u062a \u0622\u06cc\u062f.<\/span><\/div>\n
def load_mp3_16k_mono(filename):<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0<\/span> “””<\/span> \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u06cc\u06a9 \u0641\u0627\u06cc\u0644 \u0635\u0648\u062a\u06cc\u060c \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0622\u0646 \u0628\u0647 \u06cc\u06a9 \u062a\u0646\u0633\u0648\u0631 \u0639\u062f\u062f\u06cc\u060c \u0628\u0627\u0632\u0646\u0645\u0648\u0646\u0647\u200c\u0628\u0631\u062f\u0627\u0631\u06cc \u0628\u0647 \u06f1\u06f6 \u06a9\u06cc\u0644\u0648\u0647\u0631\u062a\u0632 \u0648 \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0628\u0647 \u0635\u062f\u0627\u06cc \u062a\u06a9\u200c\u06a9\u0627\u0646\u0627\u0644\u0647.<\/span> “””<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 res = tfio.audio.AudioIOTensor(filename)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 # \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0628\u0647 \u062a\u0646\u0633\u0648\u0631 \u0648 \u0627\u062f\u063a\u0627\u0645 \u06a9\u0627\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 tensor = res.to_tensor()<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 tensor = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=1) \/ 2\u00a0<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 # \u0627\u0633\u062a\u062e\u0631\u0627\u062c \u0646\u0631\u062e \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647\u200c\u0628\u0631\u062f\u0627\u0631\u06cc \u0648 \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u0622\u0646<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 sample_rate = res.rate<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 sample_rate = tf.cast(sample_rate, dtype=tf.int64)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 # \u0628\u0627\u0632\u0646\u0645\u0648\u0646\u0647\u200c\u0628\u0631\u062f\u0627\u0631\u06cc \u0628\u0647 \u06f1\u06f6 \u06a9\u06cc\u0644\u0648\u0647\u0631\u062a\u0632<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 wav = tfio.audio.resample(tensor, rate_in=sample_rate, rate_out=16000)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 return wav<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
mp3 = os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Forest<\/span> Recordings’,<\/span> ‘recording_00.mp3’)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
wav = load_mp3_16k_mono(mp3)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
audio_slices = tf.keras.utils.timeseries_dataset_from_array(wav, wav, sequence_length=48000, sequence_stride=48000, batch_size=1)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
samples, index = audio_slices.as_numpy_iterator().next()<\/span><\/div>\n
\u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0628\u0639\u062f\u06cc\u060c \u062a\u0627\u0628\u0639\u06cc \u0631\u0627 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0645\u0627 \u06a9\u0645\u06a9 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u062f \u062a\u0627 \u0642\u0637\u0639\u0627\u062a \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0647 \u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631\u0647\u0627\u06cc \u067e\u0646\u062c\u0631\u0647\u200c\u0627\u06cc<\/span> (Windowed<\/span> Spectrograms) \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u062a\u0627 \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0628\u0639\u062f\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u0634\u0648\u062f. \u062f\u0627\u062f\u0647\u200c\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0645\u062a\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0628\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0631\u0648\u0634 \u0646\u0642\u0634\u0647\u200c\u0628\u0631\u062f\u0627\u0631\u06cc<\/span> (Mapping)<\/span> \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0628\u062e\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f\u0646\u06cc\u0627\u0632 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u067e\u06cc\u0634\u200c\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0646\u0627\u0633\u0628 \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/span><\/div>\n
# \u062a\u0627\u0628\u0639\u06cc \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u0628\u062f\u06cc\u0644 \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627 \u0628\u0647 \u0637\u06cc\u0641\u200c\u0646\u06af\u0627\u0631\u0647\u0627\u06cc \u067e\u0646\u062c\u0631\u0647\u200c\u0627\u06cc<\/span><\/div>\n
def preprocess_mp3(sample, index):<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 sample = sample[0]<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 zero_padding = tf.zeros([48000] – tf.shape(sample), dtype=tf.float32)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 wav = tf.concat([zero_padding, sample],0)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 spectrogram = tf.signal.stft(wav, frame_length=320, frame_step=32)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 spectrogram = tf.abs(spectrogram)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 spectrogram = tf.expand_dims(spectrogram, axis=2)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 return spectrogram<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
audio_slices = tf.keras.utils.timeseries_dataset_from_array(wav, wav, sequence_length=16000, sequence_stride=16000, batch_size=1)<\/span><\/div>\n
audio_slices = audio_slices.map(preprocess_mp3)<\/span><\/div>\n
audio_slices = audio_slices.batch(64)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
yhat = model.predict(audio_slices)<\/span><\/div>\n
yhat =<\/span> [1<\/span> if prediction > 0.5 else 0 for prediction in yhat]<\/span><\/div>\n
\u062f\u0631 \u0642\u0637\u0639\u0647 \u06a9\u062f \u0646\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647\u060c \u0645\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0641\u0631\u0622\u06cc\u0646\u062f \u0631\u0627 \u0631\u0648\u06cc \u062a\u0645\u0627\u0645 \u0641\u0627\u06cc\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u062c\u0648\u062f \u062f\u0631 \u0636\u0628\u0637\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062c\u0646\u06af\u0644\u06cc \u0627\u062c\u0631\u0627 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647 \u06a9\u0644\u06cc \u0631\u0627 \u062f\u0631\u06cc\u0627\u0641\u062a \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0634\u0627\u0645\u0644 \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u06f0 \u0648 \u06f1 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u06a9\u0644\u06cc\u067e\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0628\u0648\u062f. \u0645\u062c\u0645\u0648\u0639 \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u06f1 \u0646\u0634\u0627\u0646\u200c\u062f\u0647\u0646\u062f\u0647 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u062f\u0641\u0639\u0627\u062a \u0634\u0646\u06cc\u062f\u0647 \u0634\u062f\u0646 \u0635\u062f\u0627\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 Capuchin \u062f\u0631 \u0647\u0631 \u06a9\u0644\u06cc\u067e \u0627\u0633\u062a. \u0627\u06cc\u0646 \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u062f\u0631 \u0646\u0647\u0627\u06cc\u062a \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062a\u0639\u06cc\u06cc\u0646 \u06a9\u0644 \u0645\u06cc\u0632\u0627\u0646 \u062a\u0645\u0627\u0633\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0636\u0628\u0637\u200c\u0634\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u0645\u06cc\u200c\u06af\u06cc\u0631\u062f. \u06a9\u062f \u0645\u0631\u0628\u0648\u0637 \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u062e\u0634 \u062f\u0631 \u0627\u062f\u0627\u0645\u0647 \u0622\u0645\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/span><\/div>\n
results = {}<\/span><\/div>\n
class_preds = {}<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
for file in os.listdir(os.path.join(‘data’,<\/span> ‘Forest<\/span> Recordings’)):<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 FILEPATH = os.path.join(‘data’,’Forest Recordings’, file)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u00a0 \u00a0 wav = load_mp3_16k_mono(FILEPATH)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 audio_slices = tf.keras.utils.timeseries_dataset_from_array(wav, wav, sequence_length=48000, sequence_stride=48000, batch_size=1)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 audio_slices = audio_slices.map(preprocess_mp3)<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 audio_slices = audio_slices.batch(64)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u00a0 \u00a0 yhat = model.predict(audio_slices)<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u00a0 \u00a0 results[file] = yhat<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
for file, logits in results.items():<\/span><\/div>\n
\u00a0 \u00a0 class_preds[file] =<\/span> [1<\/span> if prediction > 0.99 else 0 for prediction in logits]<\/span><\/div>\n
class_preds<\/span><\/div>\n
\u0645\u0646\u0627\u0628\u0639 \u0648 \u0628\u0647\u0628\u0648\u062f\u0647\u0627\u06cc \u0627\u062d\u062a\u0645\u0627\u0644\u06cc<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0648 \u0645\u0646\u0628\u0639 \u0627\u0635\u0644\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u060c \u06cc\u06a9\u06cc \u0646\u0648\u062a\u200c\u0628\u0648\u06a9 Kaggle \u0648 \u062f\u06cc\u06af\u0631\u06cc \u0644\u06cc\u0646\u06a9 GitHub \u0645\u0631\u062a\u0628\u0637 \u0628\u0627 \u0622\u0646 \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f. \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631 \u06a9\u062f\u0647\u0627\u06cc \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0627\u0632 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0646\u0627\u0628\u0639 \u06af\u0631\u0641\u062a\u0647 \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a\u060c \u0628\u0646\u0627\u0628\u0631\u0627\u06cc\u0646 \u062a\u0648\u0635\u06cc\u0647 \u0645\u06cc\u200c\u0634\u0648\u062f \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0622\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0645\u0631\u0627\u062c\u0639\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u062f. \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u06cc\u06a9 \u0646\u0648\u062a\u200c\u0628\u0648\u06a9 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0628\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0622\u062f\u0631\u0633 \u0628\u0647 \u0639\u0646\u0648\u0627\u0646 Workspace URL \u0627\u06cc\u062c\u0627\u062f \u06a9\u0631\u062f \u062a\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u06a9\u062f\u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0645\u0633\u062a\u0642\u06cc\u0645\u0627\u064b \u062f\u0631 \u0642\u0627\u0644\u0628 \u06cc\u06a9 .ipynb \u062f\u0631\u0648\u0646 \u06cc\u06a9 \u0646\u0648\u062a\u200c\u0628\u0648\u06a9 \u0628\u0627\u0631\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0686\u0646\u062f\u06cc\u0646 \u0628\u0647\u0628\u0648\u062f \u0627\u0636\u0627\u0641\u06cc \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u0646\u062f \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0627\u0639\u0645\u0627\u0644 \u0634\u0648\u0646\u062f \u062a\u0627 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0628\u0647\u062a\u0631\u06cc \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0634\u0648\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u062b\u0627\u0644\u060c \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u067e\u06cc\u0686\u06cc\u062f\u06af\u06cc \u0634\u0628\u06a9\u0647 \u0639\u0635\u0628\u06cc \u0631\u0627 \u0627\u0641\u0632\u0627\u06cc\u0634 \u062f\u0627\u062f \u0648 \u0627\u0632 \u0631\u0648\u0634\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0646\u0648\u0622\u0648\u0631\u0627\u0646\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0628\u0647\u0628\u0648\u062f \u062f\u0642\u062a \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u067e\u0631\u0646\u062f\u0647 Capuchin \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u06a9\u0631\u062f. \u062f\u0631 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0627\u062a \u0622\u06cc\u0646\u062f\u0647\u060c \u0628\u0647 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062f\u06cc\u06af\u0631\u06cc \u062f\u0631 \u0632\u0645\u06cc\u0646\u0647 \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u067e\u0631\u062f\u0627\u062e\u062a.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u0646\u062a\u06cc\u062c\u0647\u200c\u06af\u06cc\u0631\u06cc<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0627 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0628\u0647 \u062f\u0644\u06cc\u0644 \u0646\u0631\u062e \u0645\u0648\u0641\u0642\u06cc\u062a \u0628\u0627\u0644\u0627\u06cc \u0622\u0646\u060c \u0628\u0647 \u0634\u062f\u062a \u0645\u0648\u0631\u062f \u062a\u0648\u062c\u0647 \u0642\u0631\u0627\u0631 \u06af\u0631\u0641\u062a\u0647 \u0627\u0633\u062a. \u0628\u0633\u06cc\u0627\u0631\u06cc \u0627\u0632 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u067e\u06cc\u0686\u06cc\u062f\u0647 \u0645\u0627\u0646\u0646\u062f \u062a\u0634\u062e\u06cc\u0635 \u0635\u062f\u0627\u060c \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0645\u0648\u0633\u06cc\u0642\u06cc\u060c \u062f\u0633\u062a\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062d\u06cc\u0637\u06cc \u0648 \u0645\u0648\u0627\u0631\u062f \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u0631\u0627 \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u062f\u0627\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647\u060c \u0637\u0628\u0642\u0647\u200c\u0628\u0646\u062f\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0627 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u06a9\u0631\u062f\u06cc\u0645. \u0627\u062c\u0632\u0627\u06cc \u0627\u0633\u0627\u0633\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f\u0646\u06cc\u0627\u0632 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u062f\u0631\u06a9 \u06a9\u0627\u0645\u0644 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0641\u0647\u0648\u0645 \u0631\u0627 \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0648 \u0633\u067e\u0633 \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647\u200c\u0633\u0627\u0632\u06cc \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 TensorFlow \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u062f\u0627\u062f\u06cc\u0645. \u0686\u0646\u062f\u06cc\u0646 \u0628\u0647\u0628\u0648\u062f \u0645\u06cc\u200c\u062a\u0648\u0627\u0646\u0646\u062f \u0628\u0647 \u0627\u06cc\u0646 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647 \u0627\u0636\u0627\u0641\u0647 \u0634\u0648\u0646\u062f \u062a\u0627 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0628\u0647\u062a\u0631\u06cc \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0634\u0648\u062f.<\/span><\/div>\n
<\/div>\n
\u062f\u0631 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0627\u062a \u0622\u06cc\u0646\u062f\u0647\u060c \u0628\u0647 \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062c\u0630\u0627\u0628\u200c\u062a\u0631\u06cc \u062f\u0631 \u0632\u0645\u06cc\u0646\u0647 \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0633\u06cc\u06af\u0646\u0627\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0635\u0648\u062a\u06cc \u0628\u0627 \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u067e\u0631\u062f\u0627\u062e\u062a. \u0647\u0645\u0686\u0646\u06cc\u0646\u060c \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u0645\u0631\u062a\u0628\u0637 \u0628\u0627 \u062a\u0648\u0644\u06cc\u062f \u0645\u0648\u0633\u06cc\u0642\u06cc\u060c \u0634\u0628\u06a9\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0645\u0648\u0644\u062f \u062a\u062e\u0627\u0635\u0645\u06cc<\/span> (GANs)<\/span> \u0648 \u0634\u0628\u06a9\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u0639\u0635\u0628\u06cc \u0627\u0632 \u0627\u0628\u062a\u062f\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u06a9\u0631\u062f. \u062a\u0627 \u0622\u0646 \u0632\u0645\u0627\u0646\u060c \u0627\u0632 \u06a9\u0627\u0648\u0634 \u0648 \u0633\u0627\u062e\u062a \u067e\u0631\u0648\u0698\u0647\u200c\u0647\u0627\u06cc \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0644\u0630\u062a \u0628\u0628\u0631\u06cc\u062f!<\/span><\/div>\n
<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u0645\u0642\u062f\u0645\u0647 \u062a\u0635\u0627\u0648\u06cc\u0631 \u0648 \u0635\u062f\u0627\u0647\u0627 \u062f\u0648 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0627\u0632 \u0631\u0627\u06cc\u062c\u200c\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a\u06cc \u0647\u0633\u062a\u0646\u062f \u06a9\u0647 \u0627\u0646\u0633\u0627\u0646\u200c\u0647\u0627 \u062f\u0631\u06a9 \u0645\u06cc\u200c\u06a9\u0646\u0646\u062f. \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631 \u0627\u0641\u0631\u0627\u062f\u060c \u062a\u062d\u0644\u06cc\u0644 \u0648 \u062f\u0631\u06a9 \u0627\u06cc\u0646 \u062d\u0648\u0627\u0633 \u0628\u0647\u200c\u0635\u0648\u0631\u062a \u0634\u0647\u0648\u062f\u06cc \u06a9\u0627\u0631 \u0633\u0627\u062f\u0647\u200c\u0627\u06cc \u0627\u0633\u062a. \u0647\u0645\u0627\u0646\u200c\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u0634 \u0632\u0628\u0627\u0646 \u0637\u0628\u06cc\u0639\u06cc (NLP) \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0627\u0646\u0633\u0627\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0622\u0633\u0627\u0646 \u0627\u0633\u062a\u060c \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u0627\u0634\u06cc\u0646\u200c\u0647\u0627 \u0627\u06cc\u0646\u200c\u0637\u0648\u0631 \u0646\u0628\u0648\u062f\u0647 \u0648 \u062f\u0631 \u06af\u0630\u0634\u062a\u0647 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u0645\u0637\u0644\u0648\u0628\u06cc \u062d\u0627\u0635\u0644 \u0646\u0645\u06cc\u200c\u0634\u062f. \u0627\u0645\u0627 \u0628\u0627 \u0638\u0647\u0648\u0631 \u0648 \u067e\u06cc\u0634\u0631\u0641\u062a \u0645\u062f\u0644\u200c\u0647\u0627\u06cc \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5359,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[278],"tags":[400,402,353,401],"class_list":["post-5358","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-278","tag-deep-learning","tag-------deep-learning","tag-353","tag-401"],"aioseo_notices":[],"yasr_visitor_votes":{"stars_attributes":{"read_only":false,"span_bottom":false},"number_of_votes":0,"sum_votes":0},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5358","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5358"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5358\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5360,"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5358\/revisions\/5360"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5359"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5358"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5358"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/parmin.cloud\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5358"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}