深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记语音识别（Speech Recognition）是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语音。除了传统语音识别技术之外，基于深度学习的语音识别技术也逐渐发展起来。本文对广义的自然语言处理应用领域之一的语音识别进行一次简单的技术综述。 概述自动语音识别（Automatic Speec
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2023-08-30 19:04:14
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本文深入探讨语音识别处理环节。本阶段的重点特性为语音识别、VAD、热词、文本的时间偏移、讲话人的识别等。语音识别业界流派众多，比如Kaldi、端到端等，具体选择哪一种，需要综合考虑人员能力、训练数据量和质量、硬件设施、交付周期等，作出相对合理的交付规划。 基于Kaldi的方案，优点在于其发挥稳定，缺点是使用难度比较高，学习曲线比较陡峭，具备使用经验的算法工程师相对比较稀缺。 端到端方案，业界主要基
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2023-08-15 21:37:41
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近日，Companies and Markets的评估报告称，未来全球语音识别市场将会变得更加多样化，同时软件准确度上会有大幅提升。预计在2017年以前，这一块的市场将达到1330亿美元。看过电影《Her》的朋友一定会对其中语音识别和控制的情节印象深刻，我们此前详细介绍过这项技术实现的难点，但在看得到的未来，语音识别技术究竟应用于哪些场景呢？提起语音识别，我们最容易想到的可能是不会讲笑话的Siri
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2024-04-07 13:39:39
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由于项目需要，需要研究一下语音识别。目前得到的结论如下：可供使用的语音识别有Google, 讯飞，OpenEars经测试：Google语音识别可以识别出普通话，香港话，台湾话。 网上有一个例子， 是根据苹果的官方Demo, SpeakHear改的， 效果还是不错的，唯一不太好的是，它没有判断什么时候用户说完话了，而是需要用户来点击结束，才认为是结束。可以参看这篇文章：Google同样提供了语音合成
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2024-08-07 21:37:46
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语音情感识别模型架构是一种旨在通过分析语音信号来识别说话者的情感状态的技术。随着人工智能和机器学习技术的不断进步，这一领域正迅速发展，成为智能助手、客服系统以及情感计算等多个应用场景的核心技术。
> "语音情感识别模型不仅是技术创新的体现，更是人机交互的重要发展方向。"
在任何一套语音情感识别系统中，首先要了解其基本的技术原理。该技术通常结合了信号处理、特征提取和机器学习等多个步骤。
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语音识别模型网络架构的描述
在过去的十年中，语音识别技术飞速发展，已经逐渐渗透到生活的各个角落。自2013年深度学习技术成熟以来，基于神经网络的语音识别模型逐渐成为主流，并且不断优化和迭代。如今，从手机助手到车载系统，语音识别已成为人机交互的重要渠道。
> “语音识别不仅仅是听懂人类的声音，而是通过声波的特征提取，让机器理解并做出反应。”
## 技术原理
在了解语音识别模型网络架构之前，我
发布于2017-04-27 由AILEMON统计语言模型：从中文拼音到文本前言：自然语言是信息的载体，记录和传播着信息，信息论之父香农对信息的定义是“信息是用于消除随机不确定性的东西”。信息通过编码，经过一定的信道传输，然后传递到接收者，再解码成对应的可被人理解感知的东西，就完成了一次信息的传递。原始人的通信方式就是说话，而说话是先将信息编码为对应的语言信号，可以是文本，可以是声音，也可
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2024-08-08 16:53:52
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一、语音识别框架传统理论重点研究声学模型，发音字典不用关心，语言模型一般用n-gram预处理：1. 首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，静音切除的操作一般称为VAD。 2. 声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧，使用移动窗函数来实现，不是简单的切开，各帧之间一般是有交叠的。特征提取：主要算法有线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel 倒谱系数（MFCC）
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2023-11-27 12:35:44
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《A Comprehensive Review of Speech Emotion Recognition Systems》摘要在过去的十年中，语音情感识别（SER）已经成为人机交互（HCI）和其他高端语音处理系统中不可或缺的组成部分。一般来说，SER系统通过从预处理的语音信号中提取和分类突出的特征，以说话人的各种情绪为目标。然而，人类和机器识别和关联语音信号情感方面的方式在数量和质量上存在很大的
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2023-11-13 22:45:20
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【语音识别】⚠️玩转语音识别 1⚠️ 语音识别简介
原创
2021-11-17 09:50:46
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【语音识别】⚠️玩转语音识别 1⚠️ 语音识别简介
原创
2022-01-12 09:38:10
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1. 语音识别技术的重要性各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越无法满足需求。迫切需要一种更加便捷的信息检索和命令方式来替代传统的按键操作。语音识别技术的基本内容包括以下内容：语音识别基本单元语音识别流程语音识别技术应用2 语音识别基本单元语音识别系统组成 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。语音识别研究
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2023-12-09 08:50:02
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2023-10-08 09:20:31
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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（
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2024-07-06 05:32:25
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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.
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2023-12-15 09:44:56
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------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
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2024-08-19 16:17:52
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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
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2023-10-20 22:21:31
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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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2023-12-24 13:26:49
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消费级智能硬件是最早显示出市场潜力的赛道，市场各方都在瞄准消费级智能交互终端。而智能终端的背后还有广阔的生态，包括语音开放平台、语音操作系统、内容等等。近年行业正在经历从单一商业模式向多元化商业模式的变迁，技术输出的"厚度”增加，"边界”扩大，也带来了技术落地曲线的加速度增加。智能语音为各行业解决了刚需性问题，将促进各行业业务效率的提升。智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处
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2024-03-27 12:02:37
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