# 使用RNN实现语音识别的语言模型
语音识别的RNN（循环神经网络）语言模型是一个非常重要且有趣的项目，尤其对于刚入门的开发者。本文将通过简单的步骤和代码示例来帮助你理解如何实现这个项目。
## 实现流程
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-----
原创
2024-09-27 06:00:46
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语音识别技术 让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。 语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。 语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的动作。目前大多数语音识别技术是基于统计模式的，
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2023-09-17 11:22:18
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# 基于RNN语言模型的语音识别
随着人工智能的发展，语音识别技术得到了广泛关注，尤其是在自然语言处理(NLP)和自动语音识别(ASR)领域。其中，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的优势而备受青睐。本文将介绍如何利用RNN语言模型进行语音识别，并通过Python代码示例加以说明。
## 什么是RNN？
循环神经网络是一种特殊类型的神经网络，特别适合处理序列数据。与传统的前馈神经网
原创
2024-09-25 08:05:55
330阅读
参考微博视频：http://weibo.com/p/2304444948c16e85c39a07240b193cd5509574 参考github代码：https://github.com/llSourcell/tensorflow_speech_recognition_demo/blob/master/demo.py 参考修改代码：https://github.com/llSourcell/t
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2023-12-19 09:51:17
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1 whisper介绍 拥有ChatGPT语言模型的OpenAI公司，开源了 Whisper 自动语音识别系统，OpenAI 强调 Whisper 的语音识别能力已达到人类水准。 Whisper是一个通用的语音识
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2024-02-02 16:21:41
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图片.png
其各个数据特征如下
图片.png
处理数据先导入需要用到的模块这里用到了keras的API关于keras的使用可以看官方教程点击前往from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import p
上回分析了run_model函数的configuration过程，其中load_placeholder_into_network函数用于构建该语音识别系统中RNN网络的基本结构，本回将分析以下该网络。1.RNN简介人们并不是从每秒钟他接收到的信息开始处理的，就像在看一篇论文的时候，大家都是先理解前文，然后根据现在的信息逐渐获得完整的信息。关于这些带有时间信息的序列处理时，传统的DNN可能无能为力。
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2024-07-07 21:54:51
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RNN教程Introduction to RNNIntroduction to LSTMLSTM Variants Introduction to RNN在传统的前馈神经网络中，我们假定所有的输入（和输出）相互之间都是独立的。因此，前馈神经网络不能记住最近的历史训练信息，于是在处理序列模型时效果不佳。循环神经网络的提出就是为了解决这个问题的（Jordan et al. 1986, Elman e
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2024-08-29 17:44:15
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零基础入门语音识别-食物声音识别CNN（卷积神经网络）模型的搭建与训练。Task4 CNN模型搭建训练个人理解打卡本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第八场 —— 零零基础入门语音识别-食物声音识别挑战赛。 baseline由开源学习组织Datawhale提供在task4里我细化学习了CNN网络的搭建和代码实现，对CNN在baseline中的初步了解在Task1中就有所
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2024-08-02 15:15:20
119阅读
论文： TRANSFORMER-TRANSDUCER:END-TO-END SPEECH RECOGNITION WITH SELF-ATTENTION思想： 1）借助RNN-T在语音识别上的优势，通过tranformer替换RNN-T中的RNN结构，实现并行化运算，加快训练过程； 2）encoder部分前段引入包含因果卷积的VGGNet，一方面缩短声学特征的时序长度，节约计算，另一方面融合
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2024-07-04 07:24:52
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2021.03.24论文：语音识别技术人工智能毕业论文（作者：） 笔记：1.语音识别技术应用领域：声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音助手、语音通信系统等。2.语音识别的基本方法：（1）基于声道模型和语音知识的方法。最早。 &nb
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2024-03-15 05:43:09
77阅读
论文： RNNT:SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS,2013 LSTM结构: 多层双向LSTM结构：思想： CTC对于当前时刻的输出只与当前时刻输入有关p(k|t)，而RNN-T引入语音学的信息，不仅与当前时刻输入有关，还有历史的输出有关p(k|t,u)；即RNN-T的两个网络输出，一个是C
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2024-04-21 16:54:50
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整理 | 屠敏和 OpenAI、Google 分道扬镳，Meta 在开源大模型方向上越走越深。今日，Meta 在 GitHub 上再次开源了一款全新的 AI 语言模型——Massively Multilingual Speech (MMS，大规模多语种语音)，它与 ChatGPT 有着很大的不同，这款新的语言模型可以识别 4000 多种口头语言并生成 1100 多种语音（文本到
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2024-04-29 12:54:37
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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。第二期分享的主题是语音
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2024-08-09 16:36:24
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前言：基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。但是CTC模型进行声学建模存在着两个严重的瓶颈，一是缺乏语言模型建模能力，不能整合语言模型进行联合优化，二是不能建模模型输出之间的依赖关系。RNN-Transducer针对CTC的不足，进行了改进，使得模型具有了端到端联合优化、具有语言建模能力、便于实现Onlin
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2024-04-15 15:44:09
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文章目录一、语音识别的相关解释二、语音识别涉及到的学科三、语音识别的发展四、语音识别的分类4.1 根据不同对象分类4.2 根据不同发音人分类4.3 根据语音设备和通道分类4.4 根据应用场景分类五、语音识别的模型5.1 传统机器学习模型特征提取方法六、深度学习模型模型类别七、开源语音识别库八、语音数据库九、语音数据的预处理 一、语音识别的相关解释 &
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2024-03-22 12:33:51
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2023-10-08 09:20:31
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本文主要采用matlab和C语言设计并实现了一个鲁棒性语音识别实验系统，通过该系统验证各种抗噪语音特征在不同信噪比的噪声环境下的识别率，并详细介绍了系统的结构以及开发工具与平台，最后介绍了系统的功能、实验流程以及该系统的实现。系统演示下载路径：http://pan.baidu.com/s/1o61Kaa2一、系统结构
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2024-07-23 20:46:47
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语音识别模型：语音识别模型主要分为两种，一种是基于seq2seq的，一种是基于HMM的。 seq2seq的模型主要有LAS，CTC，RNN-T，Neural Transducer，MoChA。本节讲最流行的LAS，就是Listen，Atten，and Spell，典型的seq2seq+attention的自编码模型。 1. Listen：编码器会把输入的一串声学特征，转换为高维隐层嵌入
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2024-05-31 20:54:40
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在深度学习中，RNN是处理序列数据的有效方法之一，也是深度的一种很好的体现，本文将简单介绍RNN的工作方式，以及针对IMDB数据集的简单实践RNN简介RNN（Recurrent Neural Network），在基本的全连接层上迭代一层或多层带有历史信息（h）的RNN神经单元（RNN cell），使神经网络能够处理具有上下文关联的序列数据，能够有效减少隐层的参数量，提升训练效率和准确率为了更好的说
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2024-04-14 21:23:30
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