本篇文章是一篇长篇的研究报告，共有近3.8万字，整合参考了很多相关的行业技术文章，如有雷同，纯属崇拜您的学问！！一、语音识别的基础概念1、定义：语音识别（Automatic 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口述的语。语音识别技术就是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高技术。语音识别是一
rnn音频降噪是近年来机器学习和信号处理领域的一项重要技术。它主要通过递归神经网络（RNN）来对音频信号中的噪声进行抑制，从而提高音频的清晰度和质量。接下来，我将详细描述解决rnn音频降噪问题的过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和扩展阅读等内容。
### 协议背景
音频降噪的背景可以追溯到音频信号处理的早期阶段。在20世纪80年代，传统的滤波器技术已被广泛应用于音频处理
最近使用Pytorch，搭建了一个RNNLM，目的是为了利用词典中的每个词的One-Hot编码（高维的稀疏向量），来生成 Dense Vectors。这篇文章不讲解RNN原理以及为什么使用RNN语言模型，只是对pytorch中的代码使用进行讲解。 目前Pytorch的资料还比较少，我主要还是通过学习Pytorch文档+使用Pytorch官方论坛的形式来入门Pytorch 全部代码如下：import
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2024-08-03 16:17:50
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PyTorch安装及CNN手写数字识别PyTorch安装CNN手写数字识别 PyTorch安装1.创建虚拟环境 打开Anaconda Prompt，输入以下命令，创建Python 3.7版本的虚拟环境：conda create -n pytorch python=3.7pytorch为环境名称，可以自定义2.激活虚拟环境 在终端或Anaconda Prompt中输入以下命令，激活环境：conda
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2024-10-18 09:27:58
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公司有个需求，简单点说需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，当然其他程序也行，只要能实现，而小编主要学习python，所以就提了python。一个小白在网上遨游了一天，终于找到一丝丝思绪，特意在此分享，希望大神提出宝贵的意见。 今天还是在学习OCR算法中，但是好像自己摸索确实比较难一点，而且python实现图片中文识别的方法还是不多，所以我打算记录一下自己学习的过程。今天看到一
这一节我们通过cs231n作业3中的部分代码来理解RNN网络以及图像标注过程
RNN神经元理解单个RNN神经元行为括号中表示的是维度向前传播def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b):
"""
Run the forward pass for a single timestep of a va
crnn实现细节(pytorch)1.环境搭建1.1 基础环境Ubuntu14.04 + CUDAopencv2.4 + pytorch + lmdb +wrap_ctc安装lmdb apt-get install lmdb1.2 安装pytorchpip,linux,cuda8.0,python2.7: pip install http://download.pytorch.org/whl/cu
之前大致写了一个逐字稿为什么需要RNN？在讲RNN的原理之前，我们需要知道RNN的概念从何而来。之前我们已经了解了CNN，和最基本的神经网络相比，CNN关注到输入对象比如一张图片中一个像素和周围像素之间的关系，可以说是从空间特征来认识一个事物。而与空间相对应的，那RNN就是针对于输入对象的时间特征来做研究的。比如在一句话、一段文字中，后序列的内容依赖于前面的内容，那么根据这样一些事物的先后序列特征
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2024-03-17 15:26:56
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最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
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2024-04-22 09:19:01
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现代社会越来越多地涉及到跨语言交流的情况，为了更好地满足大家的需求，碗面可以利用一些带有语音翻译功能的软件来实现语音的翻译操作，让大家只需说出或输入需要翻译的内容，即可快速、准确地进行翻译，帮助大家轻松实现跨语言沟通和交流。那你们知道语音翻译在线翻译器有哪些吗？还不知道的话，那就一起往下看看吧！翻译软件一：全能翻译官全能翻译官是一款支持多语言翻译的应用程序，具有音频翻译、文本翻译、截图
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2024-01-08 14:35:29
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文章目录1 使用moviepy库包提取音频1.1 moviepy库包说明1.2 安装moviepy1.2 使用moviepy提取视频中的音频2 使用librosa库包读取音频文件，并分析音频文件2.1 librosa库包介绍2.2 使用librosa读取音频文件，并分析音频文件3 绘制音频信号的强度图3.1 使用matplotlib绘制音频信号强度图3.2 使用librosa画信号强度图 1 使
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2023-08-11 15:47:38
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2023-10-08 09:20:31
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前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。课题背景与意义本文将一步步向你展
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2024-05-09 17:07:58
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目录1、原理2、数据集3、代码以及注释 1. 数据准备：2. 构建训练数据集：3. 测试集数据测试：4、运行结果5、总结6、致谢1、原理邻近算法，或者说K最近邻（KNN，k-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。接下来对KNN算法的思想：就是在训练集中数据和标签
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2024-10-27 11:18:36
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这一章 讲述 使用MediaPipe的手势识别单帧手势识别代码重点简单代码讲解1.solutions.handsimport mediapipe as mp
mp_hands = mp.solutions.handsmediapipe手势模块(.solutions.hands)将手分成21个点(0-20)如下图1. ，可通过判断手势的角度，来识别是什么手势。8号关键点很重要，因为做HCI（人机交互
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2024-09-30 12:20:26
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本节将介绍如何使用tensorRT C++ API 进行网络模型创建。1 使用C++ API 进行 tensorRT 模型创建还是通过 tensorRT官方给的一个例程来学习。还是mnist手写体识别的例子。上一节主要是用 tensorRT提供的NvCaffeParser来将 Caffe中的model 转换成tensorRT中特有的模型结构。NvCaffeParser是tensorRT封装好的一个
文章目录前言背景知识Neural NetworkBackpropagationCNNpytorch 介绍代码CNN模型训练&测试 前言日常翘课，但是作业还是要写的。数据集：分别采用usps和mnist两个数据集完成手写数字识别任务实验要求：分别使用神经网络（BP网络或者RBF网络之一）和支持向量机两种方法进行实验我使用BP方法进行实验，队友使用支持向量机进行实验。我的CNN代码改自：李宏
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2024-10-15 09:40:18
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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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RNN教程Introduction to RNNIntroduction to LSTMLSTM Variants Introduction to RNN在传统的前馈神经网络中，我们假定所有的输入（和输出）相互之间都是独立的。因此，前馈神经网络不能记住最近的历史训练信息，于是在处理序列模型时效果不佳。循环神经网络的提出就是为了解决这个问题的（Jordan et al. 1986, Elman e
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2024-08-29 17:44:15
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