摘要：Keras作为神经网络的高级包，能够快速搭建神经网络，它的兼容性非常广，兼容了TensorFlow和Theano。一.为什么要使用KerasKeras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化 。其主要开发者是谷歌工程师François Cholle
摘要探索将循环神经网络和连接时序分类算法应用于藏语语音识别声学建模，实现端到端的模型训练。同时根据声学建模输入与输出的关系，通过在隐含层输出序列上引入时域卷积操作来对网络隐含层时域展开步数进行约简，从而有效提升模型的训练与解码效率。实验结果显示，与传统基于隐马尔可夫模型的声学建模方法相比，循环神经网络模型在藏语拉萨话音素识别任务上具有更好的识别性能，而引入时域卷积操作的循环神经网络声学模型在保持同
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2023-08-25 15:54:50
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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"B", "
云从科技基于端到端的语音识别网络进行了两种方法的探索，一种是基于原有的 CNN-RNN-CTC 网络的改进，一种是基于 CTC loss 与 attention loss 结合机制的网络。下面是对这两种方法的详细解读。1、CASCADED CNN-RESBILSTM-CTC: AN END-TO-END ACOUSTIC MODEL FOR SPEECH RECOGNITION地址：https:/
前馈神经网络 如何训练神经网络 神经网络是一个带参数（w,b）的函数 设计损失函数 梯度下降 反向传播1.Tandem 结构DNN的输入： 连续若干帧的滤波器组输出 甚至直接输入波形DNN的输出：&
前言总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络（LSTM，LongShort
一、当前的模型压缩方法主要有6类：网络剪枝、参数共享、量化、网络分解、网络蒸馏、紧凑网络设计。1.网络剪枝在网络训练过程中寻求一种评判机制，剔除掉不重要的连接、节点甚至卷积核，达到精简网络结构的目的。很多实验表明卷积层到全连接层存在大量冗余参数，大多是神经元被激活后的输出值区域为0，即使将这些神经元剔除也能够表达出模型特征2.参数共享主要思想是让网络中多个参数共享同一值，但具体实现方式不同。如利用
一、神经网络中的网络层在这里，我们将学习神经网络中的层，只要一层的原理学会了，更复杂的大型神经网络便不成问题。 这是一个由三个神经元组成的隐藏层，我们将单个神经元放大来看，进行一个具体的分析 我们将数据输入，在神经元里面进行计算，第一个神经元经过计算输出值，第二个第三个同理，我们可以把每一个神经元看作是一个函数计算，经过计算后，三个神经元的计算结果组成了a向量，传输
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景 语音识别发展到现在作为人机交互的重要接口已经在很多方面改变了我们的生活，从智能家居的语音控制系统到车载语音识别系统，语音识别给我们带来了很多方便。在大数据、云计算等概念被提出并商用后，语音识别领域经过数十年的研究，尽管有过很多
相当于CNN的前身，相当于1dcnn,即一维CNN。它的共享权重被限制在单一的维度上，并且没有池化层，适用于语音和时间序列的信号处理。 TDNN最早是在1989年，由Hinton提出，目的在于解决音素的识别。 通常神经网络识别音素的结构如下图所示，识别因素为B，D，G，其中0-12代表每一帧的特征向量。 这种结构只考虑了一帧的特征，我们知道上下文信息对于序列模型是很有帮助的，我们需要
1 监督学习模型1.1.1总结1）语音识别以前使分步骤识别的，分为声学模型和语言模型，比如先GMM再HMM； 2）后面发展为端到端的，直接将语音信号转换成文字，比如LSTM+CTC目标函数。语音识别基本和图片识别类似，都是从传统的模型到深度神经网络DNN，再到RNN、深度卷积网络CNN。下面是一些模型列表： 1.混合高斯-隐马尔科夫模型 GMM-HMM 2.深度神经网络-隐马尔科夫模型 DNN-H
An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks Yong Xu, Jun Du, Li-Rong Dai, and Chin-Hui Lee, Fellow, IEEE机翻 不准确 请见谅摘要本文提出了一种基于回归的语音增强框架，该框架使用具有多层深度架构的深度神经网络（DNN）。在DNN学习过程中
现在网上基本都没有对应的基于神经网络声音分类识别的较简单的教程，所以我打算通过我自己的思路，编写出一个实现男女声音识别的一个深度学习的模型。因为没有验证过该想法是否正确，所以想通过该博客来记录实验的结果，无论最终是否能成功识别男女声音，我都想将此次的实验记录下来。首先从网站http://festvox.org/cmu_arctic/dbs_bdl.html，爬取相关的男人和女人的声音文件。爬取过程
可解释性是深度学习中最具挑战性的方面之一。理解一个神经网络，它有成千上万的神经元分布在数千个隐藏层中。大多数深层神经网络的互联性和复杂性使其不适合于传统的调试工具。因此，数据科学家通常依赖可视化技术来帮助他们理解神经网络是如何做出决定的，这成为一个持续的挑战。为了推进这一领域的发展，OpenAI刚刚推出了Microscope和Lucid库，使神经网络中的神经元可以进行视化。在需要牺牲其他方面（例如
1月30日消息，尽管手机终端上各种语音助手的混战正如火如荼，但对于一些有着浓重口音的用户而言，语音助手的体验似乎远没有宣传的那么好：语音助手听不懂自己的话，这才是最大的问题。事实上，对于普通话语音识别而言，南腔北调的口音确实是一个巨大的挑战。随着语音数据的积累和语言模型的丰富，语音识别已经逐渐由象牙塔走进人们的生活，而口音则是语音识别进门之前的最后一个堡垒。这个堡垒可能会随着最近几年在语音识别领
目录参考DNN-HMMDNN-HMM语音识别CD-DNN-HMMCD-DNN-HMM组成CD-DNN-HMM 性能提升DNN训练加速DNN解码加速DNN由于GMM 参考华为云学院DNN-HMM深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。 DNN：特征的学习能力，
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2023-08-31 13:01:01
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# Python神经网络模型转C语音教程
## 1. 简介
在本教程中，我将指导你如何将Python神经网络模型转换为C语言。这个过程可能对于一位刚入行的小白来说有些困惑，但请放心，我会一步一步地向你解释整个过程。
## 2. 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[训练Python神经网络模型]
原创
2023-08-20 07:26:43
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开源的人工神经网络计算库 FANN 学习笔记 1这年头机器学习非常的火，神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种。这段时间我也花了些功夫，学了点皮毛，顺便做点学习笔记。介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多。我正在看的是蒋宗礼教授写的《人工神经网络导论》，之所以选这本书，主要是这本比较薄，太厚的书实在是啃不动。这本书写的也比较浅显，用来入门正合适。看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码。感
神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。每一个神经元的作用是这样的：
输入是多个值，输出是一个值。
其会先将多个输入值线性组合，然后把线性组合得到的值进行非线性的映射（要求映射函数可微，因为在反向传播时需要其可导），如常见的非线性映射函数为Sigmoid函数：神经网络是多层的，每一层有多个神经元，上一层神经元的输出作为下一层每个神经元的一个输入。反向传播算法：输出层的神经元的输出和实际值有一定误
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2018-12-23 00:30:00
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此示例说明如何使用深度学习网络对语音信号去噪。该示例比较应用于同一任务的两种类型的网络：全连接网络和卷积网络。简介语音去噪的目的是去除语音信号中的噪声，同时提高语音的质量和清晰度。此示例说明如何使用深度学习网络从语音信号中去除洗衣机噪声。该示例比较应用于同一任务的两种类型的网络：全连接网络和卷积网络。问题摘要假设有以下以 8 kHz 采样的语音信号。[cleanAudio,fs] = audior
