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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论文： ASAPP-ASR: Multistream CNN and Self-Attentive SRU for SOTA Speech Recognition摘要： 两种新颖的神经网络架构Multistream CNN(声学模型),slef-Atten
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2024-04-07 13:34:43
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SER 语音情感识别-论文笔记3《SPEECH EMOTION RECOGNITION USING SEMANTIC INFORMATION》 2021年ICASSP Code available here: https://github.com/glam-imperial/semantic_speech_emotion_recognition文章目录SER 语音情感识别-论文笔记3前言一、数据集
今天刚在实验室开完组会，老师介绍了一下情感识别的大体步骤原理，为了理清思路，也是为了以后捡起来比较方便，这里做简短的总结记录一、整体思路 我简单的用上面这一幅图来对模型的训练过程进行解释，总的思路如下：首先，把原始的语音数据进行特征提取(通常会采用MFCC)，获取到这段语音数据的特征向量。然后由于语音数据的收集比较困难，所以这里采用调整UBM的方式产生自适应的GMM，用于之后的操作在自适应的GMM
语音交互是基于语音输入的新一代交互模式，比较典型的应用场景是各类语音助手。本文整理了语音交互领域常用的4个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。1.语音合成标记语言(SSML)语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人
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2024-07-17 07:16:18
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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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情感语音识别的基本环境是传统的机器学习方法，即使用特征参数有监督的训练模型，然后使用测试集进行识别。常用的、也比较简单的就是：支持向量机SVM。该识别网络性能较好，且学习资源较丰富，还有matlab的工具箱。需要下载工具包，设置路径添加到MATLAB中即可使用。 关于LibSVM工具箱的下载及
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2024-06-18 10:30:41
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文章目录1. 语音识别的基本单位1.1 Phoneme（音位，音素）1.2 Grapheme（字位）1.3 Word（词）1.4 Morpheme（词素）1.5 bytes2. 获取语音特征（Acoustic Feature）2. 语音识别的网络结构3. 语音识别模型3.1 LAS（Listen, Attend, and Spell）1. down sampling（下采样）2. Beam se
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2023-12-26 16:16:57
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近年来 ，随着信息技术的飞速发展 ，智能设备正在逐渐地融入到人们的日常生活当中 ，语音作为人机交互的最为便捷的方式之一 ，得到了广泛的应用。让机器听懂人类语言的同时 ，如何实现与人类有感情的自然交流 ，是无数科研工作者的目标。语音情感识别的主要内容就是建立一种能够从语音中分析和识别人类情感的计算系统 ，实现人与机器的人性化交流。 语音情感识
摘要本文介绍了一种基于Python的客家方言语音识别系统的设计与实现。客家方言是中国重要的民族文化遗产，但其音系复杂、浊音丰富，给语音识别带来了巨大挑战。本项目旨在设计一种高效准确的客家方言语音识别系统，以提高方言保护和客家文化的传承。本项目采用了Python语言，使用了声学表示和语言模型的方法。首先，我们开展了声学特征提取的研究，比较了不同算法在客家方言语音识别上的表现。然后，我们设计了一个客家
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….简介百度开源的基于PaddlePaddle的Deepspeech2实现功能强大，简单易用，但新框架上手有难度而且使用过程中遇到了很多bug，因此萌生了转成tensorflow的想
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2024-05-11 23:22:30
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https://blog.csdn.net/weixin_44015907/article/details/100148218?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-
原创
2021-04-22 22:27:42
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前几期我们一起学习了，R-CNN, SPP-Net, Fast RCNN等网络，链接如下：目标检测算法Fast RCNN详解目标检测算法SPP-Net详解目标检测算法R-CNN详解 由于每期都是逐步改进，重复的不在赘述，所以建议先阅读前面的，这期我们继续改进，学习一下Faster RCNN都做了哪些改进？我们知道Fast RCNN的主要贡献是将分类和回归整合到了网络中，虽然速度提升了不少，但是还是
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2024-09-24 19:23:12
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).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
之前的由线性层组成的全连接网络是深度学习常用的分类器，由于全连接的特性，网络提取的特征未免冗余或者抓不住重点，比如像素的相对空间位置会被忽略。所以，在全连接层前面加入特征提取器是十分有必要的，卷积神经网络就是最好的特征提取器。CNN 关于卷积神经网络的输入输出特征图，以及多通道多批量的特征处理，参考：卷积神经网络的输入输出特征图大小计算。单输出通道的卷积核：输入图像的每个通道分别对应一片卷积核矩阵
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2024-05-17 09:51:14
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1. 开篇循着第一篇CRNN的路径，我们介绍这个系列的第二篇论文——GRCNN.因为CRNN已经搭建起了一个清晰简洁的文字识别框架，加上受到RCNN(Recurrent Convolution Neural Network)的启发，本文很自然的将CRNN的backbone替换成了RCNN，从而提出了GRCNN的识别方法。代码实现可见：GitHub - chibohe/text_recognitio
华为手机语音转文字怎么设置，如何完成音频在线转换使用华为手机的朋友一定有感觉到手机上有太多的功能能够帮助我们快速的完成工作，那么华为手机上有一个能够将语音转换成文字的功能你知道如何使用吗？如果还不知道的话下面我们就来一起学习下如何使用手机上的语音识别功能快速的将语音识别成文字！那么我们在想要将语音识别转换成文字的时候，就可以在手机的备忘录里面点击右下角的"+"按钮 在点击后就会进入到"编辑笔记"的
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2024-04-11 13:17:19
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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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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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最为重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本文章，你将会了解到Python是如何制作语音识别的。你将会学习到： 语言识别工作原理概述 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。幸运的是，对于 Python 的使用者来说，部分的语音识别服务可通过 API 在线使用，
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2023-10-07 13:03:15
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