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2023-10-08 09:20:31
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1.背景介绍语音识别技术，也被称为语音转文本技术，是人工智能领域的一个重要分支。它旨在将人类的语音信号转换为文本信息，从而实现人机交互的自然语言处理。随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的应用也日益广泛，如智能家居、智能汽车、语音助手等。在本文中，我们将深入探讨语音识别技术的核心概念、算法原理、实例代码以及未来发展趋势。我们希望通过这篇文章，帮助您更好地理解语音识别技术的工作原理，并提供一些实
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2024-09-14 13:22:24
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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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论文：,2018CTC的一个问题在于，其假设当前帧的输出与历史输出之间的条件独立性；RNN-T引入预测网络来弥补CTC这种条件独立性假设带来的问题 思想： 1)针对CTC网络的条件独立性假设(当前时刻输出与之前的输出条件独立)，引入语言模型预测网络分支，通过联合前馈神经网络将二者结合，在预测最终输出时能够同时利用声学和语言特征信息; 2)在grapheme作为
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2024-07-31 13:24:29
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序言：语音识别作为人工智能领域重要研究方向，近几年发展迅猛，其中RNN的贡献尤为突出。RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据。本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途，相信此处风景独好。内容目录 环境准备RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音识别简单实现提取WAV文件中特征将WAV文件
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2024-05-23 11:24:38
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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
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2024-03-22 13:33:17
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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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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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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
).以下测试结果基于测试点（祝福语、数字、日期、绕口令、诗、日常用语）[百度收费][优点]).比起百度自家发布的免费版本，速度快很多，很好的解决了丢字(丢句、就是有的地方没有翻译)).比起百度自家发布的免费版本，语义解析在有些方面增强了，翻译的更准确些).百度断点，自动标点符号绝对优势[缺点]).还存在丢字的现象，有些地方翻译不准确).对于普通话的兼容度还不够好(发音不准、口音)).语义自动解析还
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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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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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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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------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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提起深度学习的再次兴起，大家首先可能会想到2012年AlexNet在图像分类上的突破，但是最早深度学习的大规模应用发生在语音识别领域。自从2006年Geoffrey Hinton提出逐层的Pretraining之后，神经网络再次进入大家的视野。2009年Geoffrey Hinton和Deng Li把DNN用于声学模型建模，用于替代GMM，同时大家发现在训练数据足够的情况下Pretraining是
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2024-05-30 22:58:36
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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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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
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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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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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语音识别是一项可以使人与人、人与机器更加顺畅地交流的技术。本文概述语音识别的应用背景、问题建模、评价标准、系统结构与主流方法，并介绍RNN-T的发展来源、模型结构、关键算法实现。 ...
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2021-10-19 10:55:00
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