随着语音识别技术的发展，语音分析工具逐渐走到服务管理者的面前，可以帮助企业提升质检效率，助力提升用户体验。那么，如何挖掘用户与企业交互过程中的潜在价值点;如何高效地开展呼叫中心的质量管理工作，不断提升客户体验。这些问题分析以及建议解决方案将成为语音分析应用成功的关键。因此，语音分析的方法和分析师是保障语音分析项目成功的关键要素。语音分析的主要步骤，分为四步： 1发现甄别高
4.分析语音并输出(默认使用GPU计算，如果没有安装CUDA,请使用CPU)conda环境安装whisper。5.使用CPU计算分析音频并输出。2sper。1.安装ffmpeg。
原创
2024-05-29 10:54:59
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呼叫中心管理越来越多地转向语音分析，以便为管理人员提供更深入地了解在通话过程中所发生的一切。通话的记录和回放是质量的保证，对培训来说也是重要的，但语音分析提供了更深一层的信息。用语音分析可以使每一呼叫的上下文关联可以被更方便地检查出来。主管能够识别习惯模式和关键字或者短语来进一步完善客户服务方面的工作。这个过程可以通过人工的方式由分析师对每一通电话进行回放并且精确定位重要数据来完成，但这对于繁忙的
声学模型解码（带状态转移概率） 最近一直在学习哥伦比亚大学与爱丁堡大学语音识别课程，并且修正了哥伦比亚大学中基于HMM构建的语音识别系统存在问题终自己写了一套基于HMM的语音识别系统，前文一些博客简单对上述工程实现以及理论进行了介绍，但是前文进行Viterbi解码时并未融入状态转移概率，虽然转移概率相较
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2024-07-18 08:45:34
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感受下人类语言情感的复杂性。众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，以便更好地进行商业决策。简单的说，我们可以将情感分析（
所谓的语音信号分析就是提取表征语音特征的信息，以进行后续的处理：语音识别、说话人识别等。语音特征信息及特征参数的提取。由于语音信号具有短时平稳特性，及在短时内特征参数稳定不变，一般时长为10~30ms，故通常将语音分帧处理，以获得稳定的特征参数。综上，对于一段语音信号，分析时通常表示为由每一帧特征参数组成的特征参数序列。语音信号处理基本步骤：端点检测（VAD）切除静音1预滤波、采样、（A\D）转换
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2023-07-13 20:28:23
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# R语言语音分析概述
R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言。近年来，随着语音识别和音频分析技术的发展，R语言也越来越多地应用于语音分析。本文将介绍R语言在语音分析中的应用，并通过实例演示如何实现简单的声音波形分析和频谱分析。
## 1. R语言与语音分析的结合
语音分析主要涉及信号处理和统计分析。在R中，我们可以利用多个包进行音频信号的分析，如 `tuneR`、`seewave`
原创
2024-09-23 06:43:31
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单位经常使用广播进行临时事项的通知(将文字转换为语音然后通过功放广播)，但是市面上多数语音播放软件都是收费的，要么发音失真，要么不够稳定——经常出现莫名其妙的故障，容易给工作带来被动。学Python这么久不如动手写一款自己的语音广播软件，即使发生故障也可以自行排除。 1界面设计 在开始动工之前当然要分析需求，我要的核心功能是将一段文字通知输入软件，然后将其转换为语音并播放出来。
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2023-10-05 19:44:15
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1 简介语音信号处理技术是语音处理领域中新近发展起来的一个学科分支,MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件,运用它来进行语音信号的采集,分析和处理相当便捷.文章介绍了在Matlab环境中如何采集语音信号和语音信号采集后的频谱分析处理,并通过实例分析了语音信号处理的Matlab.2 部分代码function [x,mc,mn,mx]=melbankm(p,n,fs,fl,fh,w
原创
2022-03-13 22:41:10
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阅读本指南，你就将会了解。你将学到：•语音识别的工作原理；•PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。选择 Python 语音识别包PyPI中有一些现成的语音识别软件包。其中包括：•apiai•google-cloud-speech•pocketsphinx•SpeechRcogniti
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2023-06-20 21:08:56
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目录一、引言二、神经网络和深度学习三、实验结果分析四、参考文献五、Matlab代码获取 一、引言随着机器学习与人工智能技术的飞速发展，语音识别在通信、智能家居、医疗、军事等方面逐渐得到了广泛运用。在语音信号识别中应用非常广泛的一种方法是梅尔倒谱系数。它基于一组非线性的特征参数，能有效结合语音机理，通过计算分析语音波形及行为特征的语音参数进行有效的判断。而识别方法应用比较广泛的有隐马尔可夫模型、高
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2023-12-26 16:12:37
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论文题目：SPEECH TOPIC CLASSIFICATION BASED ON PRE-TRAINED AND GRAPH NETWORKS作者列表：牛方静，曹腾飞，胡英，黄浩，何亮研究背景随着网络科技的不断进步，短视频的个性化推荐，会议的录音记录等相关的音频信息在我们的生活中扮演着越来越重要的作用。如何能在海量的语音信息中，准确的进行语音信息的分类和定位，从而减少我们获取信息的时间变得尤为重
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2024-03-22 09:52:02
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语音分离相关介绍一.语音分离的起源和定义起源：来自“鸡尾酒会效应”，人类可以将注意力放在特定的所感兴趣的消息上，可以摒弃环境中的噪声等的干扰。定义：指通过运用一定的方法从接受到的混合语音信号中计算出个体信号的信号处理技术，它大致可以分成两个方向：第一，在语音信号中进行多个声源之间的分离；第二，在语音信号中进行单一声源与噪声等干扰的分离。二.语音分离方法1 基于独立成分分析方法（ICA，Indepe
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2023-10-03 07:21:35
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基于Python的语音识别系统的设计与实现 摘 要 随着互联网的发展，语音文件成为了人们接触得越来越多文件。如何高效的从一段录音中提取出关键信息，提取出其中人们感兴趣的内容，直观的呈现给人门。本文以DFSMN作为声学模型，引入TensorFlowr模型，将语音识别转化为翻译任务展开深入研究，具有一定的理论意义和研究价值。 本文阐述了语音识别领域的几种主流深度学习模型。根据深度学习理论，设计了基于T
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2024-03-22 12:51:20
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python 语音识别(AI with Python – Speech Recognition)In this chapter, we will learn about speech recognition using AI with Python. 在本章中，我们将学习使用AI和Python进行语音识别的知识。 Speech is the most basic means of adu
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2023-08-22 15:50:13
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击? 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
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2023-09-13 10:32:16
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Python (发音:[ 'paiθ(ə)n; (US) 'paiθɔn ]n.蟒蛇，巨蛇 )，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。Python 语言的特点：简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就
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2024-04-18 22:01:14
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语音，作为一种典型的非平稳随机信号，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段，在人类文明法对噪声的抑制。对频
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2022-10-10 15:25:48
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利用django实现百度AI 语音识别、合成 RESTful API Python SDK官方文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/tk4o0bm3v1. 我们要创建百度ai的语音技术应用 2. 查看应用的 appid apikey secretkey 3. 安装使用Python SDK有如下方式：如果已安装pip，执
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2023-07-01 20:57:32
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摘要语音情感自动识别是近几年来人机交互领域的研究热点。 然而，由于缺乏对语音波形特点及时间特点的研究，目前的识别精度有待提高。为了充分利用时间特征里情绪饱和度的差异，提出了一种利用帧级语音特征结合基于注意力机制的长期短时记忆(LSTM)递归神经网络模型进行语音识别的方法。从语音波形中提取帧级语音特征，取代传统的统计特征，通过帧的序列来保持原始语音中的时序关系。本项目提出了一种基于LSTM的语音识别
