目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….简介百度开源的基于PaddlePaddle的Deepspeech2实现功能强大，简单易用，但新框架上手有难度而且使用过程中遇到了很多bug，因此萌生了转成tensorflow的想
EasyDL 语音是干嘛的？解释一下：就是用零代码自助训练语音识别语言模型，声音分类模型。提升业务领域专有名词识别准确率，区分不同声音类别，广泛适用于行业数据采集录入、语音指令、呼叫中心、声音类型检测等应用场景。 说白了就是基于语音识别上的牛杯功能。一般训练的流程有下面四个。语音识别可以使用业务场景文本的语料，在不用使用者敲代码的情况下自动训练语音识别的模型，提高业务领域识别准确率。一般比较常见的
论文： ASAPP-ASR: Multistream CNN and Self-Attentive SRU for SOTA Speech Recognition摘要： 两种新颖的神经网络架构Multistream CNN(声学模型),slef-Atten
提起深度学习的再次兴起，大家首先可能会想到2012年AlexNet在图像分类上的突破，但是最早深度学习的大规模应用发生在语音识别领域。自从2006年Geoffrey Hinton提出逐层的Pretraining之后，神经网络再次进入大家的视野。2009年Geoffrey Hinton和Deng Li把DNN用于声学模型建模，用于替代GMM，同时大家发现在训练数据足够的情况下Pretraining是
基于深度学习的中文语音识别系统框架本文搭建一个完整的中文语音识别系统，包括声学模型和语言模型，能够将输入的音频信号识别为汉字。声学模型使用了应用较为广泛的递归循环网络中的GRU-CTC的组合，除此之外还引入了科大讯飞提出的DFCNN深度全序列卷积神经网络，也将引入阿里的架构DFSMN。语言模型有传统n-gram模型和基于深度神经网络的CBHG网络结构，该结构是谷歌用于TTS
语音交互是基于语音输入的新一代交互模式，比较典型的应用场景是各类语音助手。本文整理了语音交互领域常用的4个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。1.语音合成标记语言(SSML)语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人
近来在了解卷积神经网络（CNN），后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络（TDNN）影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献【1】的理解和整理。该文写与1989年，在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率，高于HMM的93.7%。是CNN的先驱。 普通神经网络识别音素在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假设要识别三个辅音
python+keras单字语音识别一、两种思路二、代码更新三、汉字语音识别 一、两种思路就当前学习所知，有两种语音识别的思路 1、将语音文件提取mfcc，即转为二维张量形式，然后进行dense全连接层叠层训练，当然这个也可以使用传统机器学习方法。 转为二维张量格式为： 2、将语音文件提取mfcc转为三维张量形式即频谱图，然后进行cnn卷积神经网络训练，看了几个资料，这个似乎准确率更高，但是比较
一、云狐简介云狐语音识别软件是基于百度智能云，由进击的狐狸进行开发的一款软件。注意，因为核心类代码是2017年就已经写好的了，所以使用的C# SDK包不是最新的。云狐目前支持的平台是Windows系统平台，使用时需要安装微软最新的.net framework 。云狐的主要功能是长时间的语音识别，支持时长超过一分钟的各种类型的语音文件识别，缺点就是速度较慢一些。云狐视频
情感语音识别的基本环境是传统的机器学习方法，即使用特征参数有监督的训练模型，然后使用测试集进行识别。常用的、也比较简单的就是：支持向量机SVM。该识别网络性能较好，且学习资源较丰富，还有matlab的工具箱。需要下载工具包，设置路径添加到MATLAB中即可使用。 关于LibSVM工具箱的下载及
文章目录1. 语音识别的基本单位1.1 Phoneme（音位，音素）1.2 Grapheme（字位）1.3 Word（词）1.4 Morpheme（词素）1.5 bytes2. 获取语音特征（Acoustic Feature）2. 语音识别的网络结构3. 语音识别模型3.1 LAS（Listen, Attend, and Spell）1. down sampling（下采样）2. Beam se
在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文
编者：今年的INTERSPEECH于8月20日至24日在瑞典的斯德哥尔摩顺利召开，众多的高校研究机构和著名的公司纷纷在本次会议上介绍了各自最新的技术、系统和相关产品，而阿里巴巴集团作为钻石赞助商也派出了强大的阵容前往现场。从10月25日开始，阿里iDST语音团队和云栖社区将共同打造一系列语音技术分享会，旨在为大家分享INTERSPEECH2017会议上语音技术各个方面的进展。本期分享的主题是远场语
python实现中文语音识别有很多种方法。 国内有百度的免费的60s的Python SDK语音识别，我尝试过，感觉识别率不高，而且识别的时间不短，还要求联网。 在github找了几个关于语音识别的包。 找到一个speech_recognition 支持多个库 我在这里尝试了CMU Sphinx 按照文档里说的要先安装PyAudio 我尝试win和ubuntu系统的安装，win10使用正常，但是ub
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原创
2021-04-22 22:27:42
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语音识别的研究工作大约开始于50年代，当时AT& T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统――Audry系统。70年代，语音识别领域取得了突破。在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立
平时我们工作中经常要面对很多的陌生文档、图片，通常情况下都是将不懂的词汇手打输入搜索框去搜索的，以便于理解意思，好让工作正常进行下去，但是这样做效率不高，而且有时候单纯搜一些不懂的词汇也并不能完全理解全文。其实可以直接使用一些工具来帮助我们理解翻译图片意思，那么你知道图片识别翻译怎么操作吗？不知道的话，接下来就让我为你们介绍一下三个小方法吧~方法一：使用万能文字识别软件来完成图片识别翻译的操作看名
1. 树莓派中文安装sudo apt-get install ttf-wqy-zenhei 将安装文泉驿的开源中文字体，在这里向文泉驿表示致敬，貌似它是唯一一个开源的中文字体库。郭嘉有钱建孔子学院，但是从来不会有钱搞一套比较完整的开源中文字库出来的。sudo raspi-config 设置选择，按空格键在前面打勾或去掉勾（星号=勾），PageUp PageDown快速翻页，Tab键跳到OK按钮上
之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
我们都使用过一些某某词霸的英语学习工具软件，它们大多都有朗读的功能，其实这就是利用的
Windows的TTS（Text To Speech)语音引擎。它包含在Windows Speech SDK开发包中。我们也可以使用此开发包根据自己的需要开发程序。鸡啄米下面对TTS功能的
软件开发过程进行详细介绍。
