这个东西是18年做的一个小玩意,当时在学习32就做了一个小玩意,放到B站上有很多人要资料,所以今天抽空就把这个作品的原理和过程来写一写。这个东西虽然科技含量不高,但是还是具有可玩性,看完你也可以做一个。 所需材料:STM32F103C8T6+SYN7318语音识别芯片+SIM800C模块。1 、系统整体架构系统主要由语音模块 SYN7318、蓝牙模块 HC-05、 GSM
语音识别】⚠️玩转语音识别 1⚠️ 语音识别简介
语音识别】⚠️玩转语音识别 1⚠️ 语音识别简介
1 系统概要孤立词识别语音中只包含一个单词的英文识别识别对象:0-9以及o的英文语音训练数据:330句话,每个字符30句话,11个字符测试数据:110句话,每个字符10句话,11个字符模型:混合高斯模型(GMM),k=5个分量环境:window、Pycharm、python3.5、utils、numpy、scipy目标:单个字符的识别准确率大于97%流程: 2 训练数据准备本系统所用的
语音识别 (Speech Recognition)现今,最令人振奋的发展之一,就是seq2seq模型(sequence-to-sequence models)在语音识别方面准确性有了很大的提升。这门课程已经接近尾声,现在我想通过剩下几节视频,来告诉你们,seq2seq模型是如何应用于音频数据的(audio data),比如语音(the speech)。 什么是语音视频问题呢?现在你有一个音频片段(
文章目录博主精品专栏导航一、项目思路二、环境配置1.1、PaddlenHub模块(飞桨预训练模型应用工具)(1)预训练模型:pyramidbox_lite_mobile_mask(2)face_detection人脸检测模型(默认为 pyramidbox_lite_mobile)(3)PaddleHub与PytorchHub的区别(4)安装(paddlehub + paddlepaddle)1.
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------一、需求分析:1、音频转文字:目前市面上的音频转文字大多收费。音频转文字的需求是:上传一段音频,直接识别成文字,对于会议记录的比较好使,注意不是实时的语音识别。2、文字转语音:转
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
转载 2023-10-20 22:21:31
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转载 2024-07-18 14:23:36
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《如何在 Wndows XP 中安装和配置语音识别》由会员分享,可在线阅读,更多相关《如何在 Wndows XP 中安装和配置语音识别(16页珍藏版)》请在技术文库上搜索。1、“要安装的功能”下面,双击“Office 共享功能”。 6. 双击“可选用户输入”,单击“语音”,单击下拉箭头,然后单击“从本机运行”。 7. 单击“更新”。现在,语音识别在所有 Office 程序和其他启用它的程序(如 I
原标题:语音识别如今发展到什么阶段了?在人工智能飞速发展的今天,语音识别技术开始成为很多设备的标配,越来越多的应用都已经涉及到智能语音技术,手机端的语音助手siri、微软小娜,电话机器人硅语,地图导航高德、百度,智能音响天猫、云米……无论是国内还是国外的企业,都在研发语音识别的新算法新策略,在这个技术飞速发展和变革的社会,速度是发展的有效推动力。今天,小编就简单为大家介绍下语音识别。或许大家看过电
转载 2024-03-27 12:04:44
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文章目录1.模块参数2.模块介绍3.串口连接图4.分析原厂代码架构找出修改代码处1. 代码框架分析2.用户需要修改的代码5.对原厂代码进行修改(二次开发)6.烧录进行测试1.烧录2.测试7.orangepiZero2驱动LD3320语音模块1.接线2.代码验证 1.模块参数型号:YS-LDV7 名称:一体化语音识别模块 规格:43*29.7MM 供电电压:5V (内部工作电压 3.3V) 待机电
              STM32F103+语音识别识别模块HBR640先来看结果演示:用声音控制烧水壶烧水和关闭链接:Sina Visitor System HBR640实物图HBR640框架结构图:串口工具:上位机串口协议:    官方给的STM32F4的样例,太过涉及芯片本身特定库函数的调用了,变量
语音识别和图像识别的区别语音识别和图像识别的区别?语音是一维时域信号,图像是二维空域信号。图像识别:特征提取加上训练分类器语音识别还需要处理时间维度上信息的变化基础音频知识(一)音频知识(二)–MFCCs音频知识(五)–数据处理【音频低音消除,音频增加噪声,音频变速】深度学习基础知识(五)–网络结构小结音频处理的潜在应用是什么?根据音频功能索引音乐集推荐用于广播频道的音乐相似性搜索音频文件(又名S
文章目录概述语音识别原理公式语音识别术语:分帧提取声学特征声学模型 概述语音识别传统方法主要分两个阶段:训练和识别,训练阶段主要是生成声学模型和语言模型给识别阶段用。传统方法主要有五大模块组成,分别是特征提取(得到每帧的特征向量),声学模型(用GMM从帧的特征向量得到状态,再用HMM从状态得到音素)、发音字典(从音素得到单词)、语言模型(从单词得到句子)、搜索解码(根据声学模型、发音字典和语言模
开源语料库集:http://www.openslr.org/resources.php1.中文普通话:1.1 Aishell (178小时)数据:http://www.openslr.org/33/(15G)400个说话者(训练集:340,验证集:40,测试集:20)男186,女214 麦克风(44.1KHZ 16-bit),安卓(16kHZ 16-bit),iOS(16kHZ 16-bit) 人
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    &
一、 语音识别的简单介绍基于VQ的说话人识别系统,矢量量化起着双重作用。在训练阶段,把每一个说话者所提取的特征参数进行分类,产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段,我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时,采用欧氏距离测度),从而判断说话人是谁。语音识别系统结构框图如图1所示。 图1 语音识别系统结构框图 语者识别的概念语者识别就是根据说话人的语音信号来判别
目录一、模块参数二、模块结构介绍三、串口连接图四、配套程序识别语句修改方法(1)添加关键词和识别码(2)定义识别码(3)修改处理函数五、模块程序下载方法六、灵敏度(识别距离)调节说明 一、模块参数型号:YS-LDV7 名称:一体化语音识别模块 规格:43*29.7MM 供电电压:5V (内部工作电压 3.3V) 待机电流:30MA 识别时电流:45MA IO 口输出:高电平为 3.3V 通信方式
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