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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Kaldi语音识别技术(七) ----- GMM 文章目录Kaldi语音识别技术(七) ----- GMM训练GMMtrain_mono.sh 用于训练GMM训练GMM—生成文件训练GMM—final模型查看训练GMM—final.occs查看训练GMM—对齐信息查看训练GMM—fsts.*.gz查看训练GMM—tree决策树查看align_si.sh 用于对齐训练GMM—查看mono_ali.s
# 使用PyTorch构建LSTM模型进行语音识别
## 引言
随着深度学习技术的发展，语音识别（ASR）已成为一个活跃的研究领域。使用长短期记忆网络（LSTM）进行语音识别，能够有效地处理时间序列数据并捕捉长期依赖关系。本篇文章将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的LSTM模型进行语音识别，并通过代码示例进行详细讲解。
## LSTM简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），
语音识别是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到将人类的语音信号转换为文本信息。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的语音识别模型取得了显著的进展。PyTorch是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的编程模型和强大的计算性能，非常适合用于语音识别模型的训练。
本文将介绍如何使用PyTorch进行语音识别模型的训练。我们将从数据准备、模型设计、训练过程和评估等方面进行详细的阐述，并提
原创
2024-07-23 09:32:19
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一、引言 语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。(1)根据词汇量大小，可以分为小词
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2024-01-09 10:08:57
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前言MASR是一款基于Pytorch实现的语音识别框架，MASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/MASR本项目使用的环境：Anaconda 3Python 3.7Pytorch 1.10.0Windows 10 or Ubuntu 18.
## 如何训练语音识别模型 pytorch
在现代科技发展的今天，语音识别技术已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。而利用深度学习框架如PyTorch来训练语音识别模型，已经成为了一种常见的做法。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch来训练一个简单的语音识别模型，并解决一个实际的问题。
### 问题描述
假设我们有一个数据集，其中包含了一些音频文件和它们对应的标签，我们希望能够训练一个模
原创
2024-06-16 04:30:04
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因为讯飞官方提供的sdk没有Java的,所以我使用的是WebApi。其中有些注意事项官网有写出，可自行查看。下面是具体的接入过程：下载这个demo 然后把里面的三个文件复制到项目里主要用到的是FileUtil.java这个文件package com.olive.web.utils.kedaxunfei;
import com.olive.utils.ReturnJson;
import com
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2024-05-31 13:27:41
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摘要：语音识别使声音变得“可读”， 让计算机能够“听懂”人类的语言并做出反应， 是人工智能实现人机交互的关键技术之一。本文介绍了语音识别的发展历程， 阐述了语音识别的原理概念与基础框架，分析了语音识别领域的研究热点和难点， 最后，对语音识别技术进行了总结并就其未来研究进行了展望。语音识别技术的发展历程语音识别技术始于20世纪50年代，贝尔实验室研发了10个孤立数字的语音识别系统第一阶段：探索阶段。
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2023-08-30 10:42:31
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DNN的模型参数{W,b}需要通过每个任务的训练样本S={o,y}来训练得到。这个过程即训练过程或者参数估计过程，需要一个给定的训练准则和学习算法，也即需要定义一个损失函数。实际训练中交叉熵准则应用最多。 模型参数的训练应该最小化期望损失函数。 交叉熵训练准则能独立地处理每一帧语音向量，而语音识别本质上是一个序列分类问题。序列鉴别性训练方法，常用的有MMI，BMMI，MPE，MBR。均方误差准则M
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2023-08-25 01:52:55
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文章目录1. 前言2. 明确学习目标，不急于求成，不好高骛远3. 在开始学习 Python 之前，你需要做一些准备2.1 Python 的各种发行版2.2 安装 Python2.3 选择一款趁手的开发工具3. 习惯使用IDLE，这是学习python最好的方式4. 严格遵从编码规范5. 代码的运行、调试5. 模块管理5.1 同时安装了py2/py35.2 使用Anaconda，或者通过IDE来安装
1.背景介绍语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及到将图像中的像素分为不同的类别，以表示不同物体、场景和特征。这种技术在自动驾驶、地图生成、医疗诊断等领域具有广泛的应用。随着深度学习技术的发展，语义分割的研究也得到了重要的推动。在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch构建高性能的语义分割模型。我们将从背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解，到具体
1 遍历子模块直接提取对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。示例 resnet18取出layer1的输出from torchvision.models import resnet18
import torch
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2024-10-29 22:19:50
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Pytorch深度学习（5） -- 词向量及Glove预训练模型使用1.word2vec的原理和实现2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词2.1.1 使用预训练的词向量2.2.2 应用预训练词向量2.2.2.1 求近义词2.2.2.2 求类比词小结 1.word2vec的原理和实现具体参考： [CSDN]:2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词在（word2vec的实现
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2023-11-24 08:45:35
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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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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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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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# 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
