计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。与图像识别、机器学习一样，智能语音是人工智能的一个分支。在人工智能异常火热的当下，从Siri到小度，从小冰到小娜，智能语音正在融入人们的生活之中。 所谓智能语音技术，就是研究人与计算机直接以自然语音的方式进行有效沟通的各种理论和方法，涉及语音识别、内容理解、对话问答等
一、神经网络当前常用的语音识别框架如下图其背后的逻辑是在特征提取时采用的神经网络里面的DNN技术 深度神经网络DNN DNN技术可以分为两种，一种是CNN模型，一种是RNN模型卷积神经网络 CNN模型 循环神经网络 RNN模型二、解码器解码器信息来源于声学模型、词典、语言模型。框图如下：2.1 声学模型常用的声学模型为GMM-HMM，即混合高斯模型-隐马尔科夫模型HMM模型对时序信息进行建模，在给
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2023-08-17 21:47:48
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语音识别模块使用说明第一步：打开网址http://www.smartpi.cn/#/login注册账号 注册完成后输入手机号和密码进行登录 第二步：创建产品 进入首页后，点击创建产品 接下来选择产品类别，可以根据自己需求选，也可以就选第一个‘RGB灯’，教程选择RGB灯作为示例 产品类别RGB灯，选择场景纯离线方案 模组选择SU-03T 填入产品名称，选择语言（尽量选中文），点击保存进入下一步 第
2017年12月，云+社区对外发布，从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来，我们一起乘风破浪，创造无限可能。腾讯云语音识别（asr） 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。 语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式，满足不同类型开发者需求... 语音识别 简介 腾讯云语音识别 为企业提供极具性价比的语
EMA AI 语音模组智能语音云模组离线识别、在线AI，APP控制、蓝牙配网智能联动功能概览EMA3050是庆科信息最新推出的一款同时支持离线和在线语音语义识别功能的AI语音模组。具备优秀的语音识别表现。它的核心功能包括：离线语音：离线的语音语义识别，不需联网即可完成语音控制功能。拥有
精准的语音边界检测技术单麦克风降噪技术交互范围 > 3米响应 < 50ms在线语音：通过Wi-
利用下面的博客教程实现语音识别： 首先感谢这篇文章???的博主写了一个对新手来说很友好的语音识别教程，本人花了接近一天的时间来实现整个过程以此了解以下语音识别的基本原理。补充原因：对小白来说，有的地方写的有一些简略，在实现上可能会不知所措浪费一些时间，所以这篇博客是在终极版博客提出的基础上加以补充，帮助小白更迅速的入坑）几个注意点：1.笔者用的是pycharm，所以我在cmd命令行中输入
目录服务器端程序交互项目映射相关1. 简介2. Pycharm远程映射配置编辑器相关1. 代码提示版本控制1. 基于PyCharm2. 网页端简单实例旧项目建库 服务器端程序交互项目映射相关1. 简介把远程的项目映射到本地, 并且保证本地更改后, 一定能够上传到远端.但有如下隐患:假设不直接修改远端代码./ 其实也可以尝试单独修改远端, 看能不能(自动)下载同步.首先写代码前确保先把remote
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
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
目录背景基本概念一般流程预处理常用方法声学模型（一）多样性问题（二）语音识别任务的指标语言模型解码器工作原理（一）分析声音（二）提取特征（三）识别音素和状态（声学模型）识别文字（语言模型+ 解码器）深度学习方法发展基于transfomer的语音识别模型语音数据集 背景语音识别 ( Automatic Speech Recognition, ASR ) 技术是语音交互领域中发展最快，同时是语音相关
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
深度学习是人工智能领域中的一种技术，主要利用神经网络进行训练，从而让计算机能够从数据中自动学习。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面已经展现出了出色的表现。 自然语言处理是指让计算机理解并处理人类语言的技术。它涉及到分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、文本生成等多个方面。自然语言处理技术的应用非常广泛，例如智能客服、机器翻译、问答系统、情感分析、舆情分析等。鸿蒙系统内置了
https://github.com/libai3/masr 当前语音识别是直接的高纬度映射如果能将一个人的声音去除某些东西或者经过一个网络转为标准的语音 在通过标准的文字语音对照库变成文字的话,会减少对计算量的要求,速度也许会更加的快速
原创
2022-04-06 10:19:17
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1.背景介绍语音处理和自然语言理解是现代人工智能系统中的核心技术，它们使得计算机能够理解和生成自然语言，以及处理和分析人类语音信号。在本章中，我们将深入探讨PyTorch在语音处理和自然语言理解领域的应用，并介绍一些最佳实践、技巧和技术洞察。1. 背景介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发。它具有易用性、灵活性和高性能，使得它成为许多研究者和工程师的首选深度学习框架。在
https://github.com/libai3/masr
原创
2021-04-22 20:29:39
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1.背景介绍语音识别技术，也被称为语音转文本技术，是人工智能领域的一个重要分支。它旨在将人类的语音信号转换为文本信息，从而实现人机交互的自然语言处理。随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的应用也日益广泛，如智能家居、智能汽车、语音助手等。在本文中，我们将深入探讨语音识别技术的核心概念、算法原理、实例代码以及未来发展趋势。我们希望通过这篇文章，帮助您更好地理解语音识别技术的工作原理，并提供一些实
Pytorch介绍Torch是一个开源的机器学习的框架，早在2002年就发布了Torch的初版， Torch的编程语言为C和Lua。如今的Torch7依旧是热门的深度学习框架之一。 PyTorch是在2017年1月由Facebook推出的。它是经典机器学习库Torch框架的一个端口，主要编程语言为python.Torch： 2002年发布，早期的机器学习框架。 Theano： 2008年开发，第一
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2023-09-16 19:55:17
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PyTorch简介在2017年1月18日，facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上，推出了PyTor
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2023-09-15 22:42:58
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