语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。一、功能概述实现将语音转换为文字，调取第3方接口。比如百度ai，图灵机器人，得到想要的结果。二、软件环境操作系统：win10语言：Python 版本：3.5.4Python库：baidu-aip三、原理概述利用windows自带的录音机
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2024-08-09 15:22:40
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# Python语音数据集处理
## 1. 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python处理语音数据集。语音数据集是为语音识别、语音合成等任务而准备的数据集。我们将使用Python中的一些库和工具来完成这个任务。
## 2. 整体流程
下面是处理语音数据集的整体流程：
```mermaid
journey
title 语音数据集处理流程
section 数据集准备
原创
2023-10-02 04:07:45
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众所周知，深度学习现阶段还是以数据为驱动，然后我们需要simsiam等的自监督算法来自动标注数据集以及特征，但是初始阶段还是回到我们的音频数据本身。 我们提取音频特征有数种方式，首先是可以直接进行音频波形的提取：import librosa
# wav就是所说的音频波形，sr是音频文件的采
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2023-11-20 22:47:01
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语音情感数据集1、SWEA ， 2017年发布， 这个数据集是AVEC情感竞13， 这个数据集是AVEC情感竞赛2015、2016的数据集 9.5h（有...
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2022-02-19 14:14:45
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语音情感数据集1、SWEA ， 2017年发布， 这个数据集是AVEC情感竞赛2017~2019的数据集 ， 总时长44h， 自发性情感数据集（即录音的时候不指定情感，由录音人自由发挥）各种语言都有数据集介绍参考文献官网下载网址 2、RECOLA 2013， 这个数据集是AVEC情感竞赛2015、2016的数据集 9.5h（有...
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2021-04-22 22:11:01
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MFCC – 语音识别参数在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape（形状？）决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以
论文提出了一种基于注意力的端到端语音识别模型的多任务训练方法，以更好地整合语言级别的信息。通过对语音识别任务和下一令牌预测语言建模任务进行多任务训练，我们将解码器规范化为序列到序列的体系结构。在LibriSpeech的100小时子集或完整的960小时数据集上进行训练，所提出的方法导致相对于基线的相对性能提高了11％，可与语言模型浅层融合相提并论，而在解码过程中不需要额外的神经网络。通过
从目前的数据行业看，大部分语音识别数据都以朗读式训练数据为主，朗读式语音数据可以解决例如手机语音助手、车载语音助手、智能音箱、智能家电等较为简单的人机交互应用场景。用户和机器之间通常是以单一短句的形式来对话或进行命令控制，用户往往会注意自己的语速和发音，本质是一种非自然状态下的发音。在这种场景下，朗读式语音数据可以满足语音识别算法的训练需求。然而，随着语音识别技术在智能客服、智能会议等更多自然场景
原创
2022-09-16 14:42:29
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使用的数据集THCHS30是Dong Wang, Xuewei Zhang, Zhiyong Zhang这几位大神发布的开放语音数据集，可用于开发中文语音识别系统。为了感谢这几位大神，我是跪在电脑前写的本帖代码。下载中文语音数据集（5G+）：
[python]#coding: utf-8
import tensorflow as tf
import numpy as np
可以使用此方法增加语音训练数据
原创
2021-05-19 21:35:56
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随着人工智能应用领域的拓展，方言识别问题也越来越受到重视。但是方言与普通话不一样，方言语音识别要复杂得多。中国的方言南北差异太大，哪怕同属于一个大的方言分区，也分歧异出，方言数据的采集，面临很多困难。一般来说，数据集的采集无非是字、词、句的搜罗，把该方言常用句子、词语通过文字、音标乃至语音的方式记录下来，集成一个数据库，供人工智能学习使用。但众多方言种类意味着需要收集的数据也是海量的，很难在短时间
原创
2022-06-22 15:54:56
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可以使用此方法增加语音训练数据
原创
2022-01-06 15:22:51
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在.net中,对英文语音有较好的支持，但是对中文语音的支持还没有加入进来，我们要想实现中文发音或中文语音识别，必需先安装微软的Speech Application SDK(SASDK)，它的最新版本是 SAPI 5.1 他能够识别中、日、英三种语言，你可以在这里下载：http://www.microsoft.com/speech/d
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2024-08-05 11:29:34
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语音技术涉及到语音编码、语音合成、语音识别、语音技术应用等多个技术领域。本文讨论的不是语音编码的标准问题，而是对语音合成与识别领域的技术标准做一个研究与探讨。语音技术涉及到语音编码、语音合成、语音识别、语音技术应用等多个技术领域。目前，关于语音编码，国际标准化组织ISO和国际电信联盟ITU上已经制订了一系列的技术标准，分别应用在有线通信、移动通信、数字音响等领域。但是，关于语音合成与识
在我们现在这个人工智能热炒、机器人横行、智能教育势在必行的年代，学编程已经成了大家不约而同的群体认知和行为，那么问题就来了，第一次接触编程语言的话，应该学哪一种编程语言比较合适呢？用之前一人客的话就是，学编程，在于你是想极快地应用，还是为长期发展打基础；你能否能和愿意忍受痛苦、孤独和掉坑的挫折，你的现实和理性能让你推迟满足多久？有的编程语言实用，但简单而又浅显，有的编程语言枯燥，但深刻而又底层。这
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2024-06-13 23:41:37
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第一种情况： （将封装好的下载数据集的代码改成读取本地文件） 在使用Pytorch的时候，有时候需要在线下载数据集，因为在下载的过程中，封装好的代码，还要进行其他的操作(例如数据类型转换numpy->tensor)，但是有时候因为下载网站在国外，进度条一直显示0%,或者下载速度缓慢。 就像这样：解决方法 1.先下载需要用到的数据集至本地文件夹（不需要解压）。 2.将数据集的路径复制到浏览器并
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2023-11-10 12:25:17
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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目录sklearn中文文档 1.17. 神经网络模型（有监督） - sklearnhttps://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/18/#sklearn%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%C2%A01.17.%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%
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2024-04-28 15:06:51
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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