前面笔者花了数讲的时间讲解了基于神经网络和深度学习模型的自然语言处理技术，对深度学习在常规的文本序列模型中有了一个基本的了解。本节笔者要给大家介绍序列模型的一个新的应用领域——自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），也可以简称为语音识别。说新领域也有点夸张，因为语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是
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2024-02-19 14:26:13
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文章目录1.功能演示2.核心matlab代码3.2021年12月2日更新（开源matlab源码）3.1 资源获取3.2 如何使用3.3 算法流程图及介绍 1.功能演示1.添加说话人 2.删除说话人 3.识别说话人，如果是系统内人员，显示开锁，如果是系统外人员，则不予开锁 算法准确率96%以上。 录制不全，只能显示30s ~_~!2.核心matlab代码部分核心代码function varargo
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2023-08-22 17:31:23
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说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。传统的
# 实现Python说话人识别
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[准备语音数据集] --> B[数据预处理]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型评估]
D --> E[应用部署]
```
## 任务流程步骤
```mermaid
flowchart TD
A(准备语音数据集) --> B(数据预处理)
B -
原创
2024-04-13 06:54:33
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# Python说话人识别入门指南
说话人识别是语音处理中的一个重要领域。通过识别说话人的声音，我们能够进行身份验证等多种应用。本文将向初学者介绍如何使用Python实现说话人识别的基本流程，详细介绍每一步所需的代码及其注解。
## 整体流程
首先，我们将整体流程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-08-15 09:37:31
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作者：Leon晋 1、先用一部分训练集（包含多个说话人），通过EM期望最大化算法，训练UBM通用背景模型；通常我们会先训练一个协方差对角矩阵，再训练全矩阵，理由如下： 1、M阶高斯的稠密全矩阵UBM效果等同于一个更大高斯分量的对角矩阵；2、对角UBM较为稀疏，计算量低效率快；3、对角UBM性能上有优势；UBM特点：一个与说话人、信道无关的高斯混合模型；可以作为这个训练集的统
说话人识别领域的研究所面临的挑战背景噪声问题，跨信道问题，多说话人分割聚类，多模态识别，短语音问题，语音的长时变换问题，耳语音以及其他各种实际应用环境下的鲁棒性问题等。说话人识别技术研究的核心是解决训练与测试之间的失配问题，这种失配也称作会话变异（Session Variability）导致训练和测试之间差异的因素主要分为两大类：说话人差异，如声道差异、发音特点、说话人风格等，这是对说话人识别有用
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2024-05-05 17:45:09
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语音或语音识别软件帮助用户在麦克风的帮助下将口头语音转换为书面文本。该软件主要应用于医疗领域，并逐渐受到其他行业的欢迎。它有助于提高生产力，大大减少时间，通常采取的转录。它对身体残疾的人或那些患有认知障碍的人有很大的帮助。然而，它确实有一些错误，但相对而言，它比手工创建的文本要少得多。这些是十大最有效的语音识别软件，是“业内最好的”。最佳语音识别软件 \ 比较（全部）1.龙自然
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2024-08-10 18:45:28
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1.自动说话人识别的目的是什么？它主要可分为哪两类？说话人识别和语音识别的区别在什么地方？在实现方法和使用的特征参数上和语音识别有什么相同点和不同点？ 答：说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征，通过对这些个人特征的分析和识别，从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。它主要可分为：自动说话人确认和自动说话人辨认。说话人识别与语音识别的区别在于：它不注重包含在语音信号中的文字符号以
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2024-02-29 23:25:14
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知识储备：（语音识别，语音读取，人工智能）百度AI的连接地址：https://ai.baidu.com/1、百度AI语音识别技术：百度语音识别通过 REST API 的方式给开发者提供一个通用的 HTTP 接口。上传需要完整的录音文件，录音时长不超过60s。对于任意操作系统，任意编程语言，只要可以对百度语音服务器发起http请求的，均可以使用此接口。首先我们学习百度给的语音识别demo：https
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2023-09-06 16:08:53
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最近用python做了VQLBG的说话人识别实验，记录一下。若是有错恳请指出。矢量量化的基本原理将若干个标量数据组成一个矢量(或者是从一帧语音数据中提取的特征矢量)在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。矢量量化有效地应用了矢量中各元素之间的相关性，因此可以比标量量化有更好的压缩效果。设有个维特征矢量(在维欧几里德空间中)，其中第个矢量可记为：可被看作是语音信号中某帧参
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2024-03-15 11:59:47
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文章题目： VoxCeleb: a large-scale speaker identification dataset VoxCeleb2: Deep Speaker Recognition文章地址： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2017/Nagrani17/nagrani17.pdf http://www.robots.ox.ac.
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2024-02-02 06:47:00
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语义匹配语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出
自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）,简称为语音识别。参考：语音识别综述-从概念到技术1. 概述声音从本质是一种波，这种波可以作为一种信号来处理，所以语音识别的输入实际上就是一段随时间播放的信号序列，而输出则是一段文本序列。将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个
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2023-12-30 15:23:55
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1.GMM高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）,是一种业界广泛使用的聚类算法。K-means算法可以被视为高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式。1.1.高斯分布高斯分布（Gaussian distribution）有时也被称为正态分布（normal distribution）。 概率密度函数公式如下：参数 μ 表示均值，参数 σ 表示标准差。1.2.高斯混合模型指包含多个高
原标题：语音识别：市场前景可观，但核心技术仍需突破随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高，其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一，近期以来，语音识别的发展不可谓不快速。当下，诸如科大讯飞、百度等多家企业声称，其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前，谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率（将一个词语从语音转录成为文字时的错误率）自2012年以来已经降
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2024-09-14 13:19:12
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本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。Outline:识别原理统计学模型系统框架首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别（Continuous Speech Recognition, CSR），意味着基于DTW（动态时间规整）的孤立词识别（Isolated Word Recognition）不在讨论范围内（out-of-date）。同时，整篇围绕自动语音识别解码过程（识别
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2024-01-30 04:02:10
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语音识别 苹果官方在文档中新增了API Speech,那么在以前我们处理语音识别非常的繁琐甚至很多时候可能需要借助于第三方框架处理，那么苹果推出了这个后，我们以后处理起来就非常的方便了,speech具有以下特点： 可以对语 音文件或者语音流进行识别 最佳化自由格式的听写(可理
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2024-04-30 14:22:27
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这是一篇写于2010年的说话人识别综述，既有传统模型的识别，又包括新兴起的深度神经网络模型，其中的识别流程和前沿问题直到今天依然适用。1摘要 这是一个关于自动识别说话人的综述，重点介绍与文本无关的识别技术。详细解释各种技术的原理，以及评价说话人识别系统的标准。2.前言 &
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2024-10-21 06:59:47
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在kaldi说话人识别示例（egs/sre10,egs/sre16）中，数据总共有两大类，一是训练集（training），二是评估数据集（evaluation）。对于评估数据集又分为两类，一是用来注册（enrollment）的数据集，二是测试（test）集。一、训练集的准备训练集需要准备的文本文件是三类：spk2utt, utt2spk以及wav.scp1 spk2utt 是说话人id（记作spk
