GitHub 地址本教程目标：更高层次地理解PyTorch的Tensor库以及神经网络训练一个小的神经网络模型用于图像分类前提：安装torch和torchvision包。目录1. 什么是PyTorch？2. Autograd：自动求导3. 神经网络4. 训练分类器5. 可选：数据并行处理1. 什么是PyTorch？PyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：1)
# 在PyTorch中实现Conformer语音分类
在如今的机器学习领域，语音分类是一个非常热门的研究方向，而Conformer（Convolution-Augmented Transformer）则是一个非常有效的模型架构。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现Conformer进行语音分类。
## 整体流程
首先，让我们简单介绍一下实现Conformer语音分类的整体步骤。以下是整个
原创
2024-10-03 03:49:27
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本篇文章使用进行pytorch进行语义分割的实验。1.什么是语义分割？语义分割是一项图像分析任务，我们将图像中的每个像素分类为对应的类。 这类似于我们人类在默认情况下一直在做的事情。每当我们看到某些画面时，我们都会尝试“分割”图像的哪一部分属于哪个类/标签/类别。 从本质上讲，语义分割是我们可以在计算机中实现这一点的技术。 您可以在我们关于图像分割的帖子中阅读更多关于分割的内容。 这篇文章的重点是
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2023-09-18 11:43:25
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⛄ 内容介绍 1、语音识别系统概述 语音信号是一种典型的非平稳信号，并且在录音过程中不免受到电噪音，呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响，所以语音信号要经过预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等预处理过程后才可以进行下一步的特征征参数提取等工作。在接下来的语音
前言Kaldi是当前最流行的开源语音识别工具(Toolkit)，它使用WFST来实现解码算法。Kaldi的主要代码是C++编写，在此之上使用bash和python脚本做了一些工具。而实时识别系统的好坏取决于语音识别的性能，语音识别包含特征提取、声学模型、语言模型、解码器等部分。Kaldi工具箱集成了几乎所有搭建语音识别器需要用到的工具。step1、下载源代码git clone https://gi
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2024-07-26 11:37:11
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1. Introduction该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括 CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含 transformer、CBHG，数据集包含 stc、primewords、Aishell、thchs30 四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载 thchs 数据集并解压至 data
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2024-05-17 05:38:28
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摘要最近，在自动语音识别（ASR）领域，Transformer和卷积神经网络（CNN）的模型已经显示出较好的结果，且优于循环神经网络（RNN）。Transformer模型擅长捕获基于内容的全局交互，而CNNS有效利用局部特征。在这项工作中，我们通过研究如何以参数高效的方式，将卷积神经网络和Transformer组合起来，来建模音频序列的局部和全局依存，从而充分利用两者优势。为此，我们提出了用于语音
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2024-07-08 09:25:56
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语音技术在近年来开始改变我们的生活和工作方式。对于某些嵌入式设备来说，语音成为了人机交互的主要方式。出现这种趋势的原因，首先是计算能力的不断提升，通用GPU等高计算能力设备的发展，使得训练更复杂、更强大的声学模型（Acoustic Model, AM）变得可能，高性能的嵌入式处理器的出现，使语音识别的终端应用变得可能。 声学模型是人工智能领域的几大基本模型之一，基于深度学习的声学模型发展对于人工
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2024-03-22 13:28:04
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Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition 论文鉴赏Conformer：针对语音识别的卷积增强by 熠熠发光的白前言：这是我人生中第一次看相关论文！激动！主要是为了完成后面要学习的HW4的代码修改工作~论文网址：https://arxiv.org/pdf/2005.08100.pdfAbstract 近期T
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2024-08-12 17:10:14
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目录1 引言2 介绍3 Conformer模型3.1 Muti-Headed Self-Attention 模块3.2 卷积模块3.3 Feed forward 前馈模块4 实验分析5 疑问和思考 1 引言Transformer 模型擅长捕捉基于内容的全局交互，而 CNN 则有效地利用了局部特征。2 介绍Transformer 擅长对远程全局上下文进行建模，但它们提取细粒度局部特征模式的能力较差
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。Whisper 是一个开源的语音识别库，它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的，支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络（bi-dire
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2023-11-13 16:43:23
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在计算机领域，不断崛起的两个领域，一个是CV一个是NLP，下面我们可以探索一下深度学习在NLP的应用和特点。深度学习在自然语言处理（NLP）领域有广泛的应用。以下是一些主要的应用和特点：语音识别：深度学习模型可以通过语音数据训练，学习如何将语音转换为文本。文本分类：深度学习模型可以根据文本内容将文本分为不同的类别。例如，情感分析、主题分类等。机器翻译：深度学习模型可以将一种语言翻译成另一种语言。神
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2024-06-20 14:43:42
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下载源代码和依赖库需要在内部隔离网络中从源码编译pytorch，但内部网络无法链接github。且pytorch依赖库众多，一个一个地下载依赖库不太现实。 我采用的方法是：在外部可联网的机器上git clone pytorch源码，切换到所需的branch或者tag上。使用命令git submodules update --init --recursive下载所有的依赖库。这一步非常耗时，也可能会
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2024-01-17 09:02:29
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# PyTorch 语音合成入门指南
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现语音合成。对于刚刚入行的小白来说，可能会觉得这是一个相对复杂的任务，但本文将通过清晰的流程、逐步的代码和详细的解释来帮助你掌握这项技术。
## 流程概述
在进行 PyTorch 语音合成的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 04:43:35
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# PyTorch 语音合成入门
随着人工智能技术的快速发展，语音合成（Text-to-Speech，TTS）成为了一个热门领域。它的应用越来越广泛，从虚拟助手到有声书，再到客户服务系统。本文将带领你了解如何使用PyTorch进行语音合成，包含示例代码和简单的结构图。
## 语音合成的基本原理
语音合成的基本原理是将文本转化为可理解的语音信号。这个过程通常分为两个主要步骤：文本处理和波形生成
前言本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html系列教程总目录传送门：我是一个传送门本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载：下载地址：https://github.com/Holy-Shin
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2023-11-07 12:52:37
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# 使用 PyTorch 实现语音识别
语音识别是一个激动人心的领域，尤其是在近年来深度学习技术的推动下，取得了显著进展。本篇文章将为刚入行的小白提供一个清晰的流程，帮助你实现基础的语音识别系统。同时，我们会使用 PyTorch 这个流行的深度学习框架来完成这个任务。
## 流程概述
下面的表格列出了实现语音识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述
在现代深度学习和语音识别技术的快速发展中，PyTorch 作为一种流行的框架被广泛运用。一些开发者在使用 PyTorch 进行语音识别时遇到了一些技术难题，尤其是在模型训练和推理过程中。
> 许多用户在完成语音识别模型的训练后，在进行推理时遇到了不断的错误，导致最终结果不尽人意。
在分析的过程中，经过大量的实验和调查，我发现了几个常见的错误现象：
```python
# Key Error
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习.1:传统的语音识别方法:这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究.首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的
基于GMM的0-9孤立词识别系统以词为训练单位，添加新词汇需要重新进行训练，若要涵盖所以词，差不多6万个词，训练量极大，预测时也要计算6万个模型的似然，哪个大预测出哪个，在实际应用中有局限性，只能应用于小词汇量场合。孤立词识别系统识别了0-9的数字的英文单词，但是假如有人用英文报电话号码，是识别不了整个号码的，甚至识别不了其中的one。孤立词识别这个模型无法从一连串英文号码（里面包含了one tw
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2023-11-15 19:19:32
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