参考微博视频：http://weibo.com/p/2304444948c16e85c39a07240b193cd5509574 参考github代码：https://github.com/llSourcell/tensorflow_speech_recognition_demo/blob/master/demo.py 参考修改代码：https://github.com/llSourcell/t
文章目录前言使用方法class（类）function（方法）语音识别 前言 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recogntion(ASR)，是通过计算机自动将人类的语音内容转换为相应文字的技术。通俗来讲，语音识别就是机器的“耳朵”，在人与机器进行语音交流的时候，让机器听得懂人类在说什么的前提。 maix_asr是一个基于声学模型的语音识别模块，用户设置拼
## Python实现语音识别代码
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现语音识别代码。下面是整个实现过程的步骤：
步骤 | 操作
---|---
1 | 安装必要的库
2 | 准备音频文件
3 | 转换音频文件为文本
4 | 提取关键词
5 | 进行语义分析
接下来，我将逐步详细说明每一步的操作及所需的代码。
### 1. 安装必要的库
在开始之前，首先需要安装一
原创
2023-08-26 05:59:40
557阅读
语音识别原理首先是语音识别和语音唤醒等任务。一听到你就会想起科大讯飞，中国百度等平台，由于 这两家企业在中国语音领域占用80+市场，所以他们做得很优秀，不过由于高精技术无法开源，其他企业只得花费大量的金钱去购买其API，而无法研究语音识别等应用，导致民间语音识别发展较慢，今天我们来一饱眼福吧！信号处理，声学特征提取我们都知道声音信号是连续的模拟信号，要让计算机处理首先要转换成离散的数字信号，进行采
本文主要采用matlab和C语言设计并实现了一个鲁棒性语音识别实验系统，通过该系统验证各种抗噪语音特征在不同信噪比的噪声环境下的识别率，并详细介绍了系统的结构以及开发工具与平台，最后介绍了系统的功能、实验流程以及该系统的实现。系统演示下载路径：http://pan.baidu.com/s/1o61Kaa2一、系统结构
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技术。在实际当中，语音识别技术有着广泛的应用。本文向大家讲解如何方便地调用百度AI开放平台提供的API方便地实现语音识别技术。要调用百度AI开放平台的API，首先需要一个百度账号。我想注册百度账号的过程应该不用向大家详细介绍了，大家应该在这边都是没啥问题的。需要注意的是，百度账号的安全性挺差的，不知为啥本人的账号开通了异地登
文章目录一、语音识别的相关解释二、语音识别涉及到的学科三、语音识别的发展四、语音识别的分类4.1 根据不同对象分类4.2 根据不同发音人分类4.3 根据语音设备和通道分类4.4 根据应用场景分类五、语音识别的模型5.1 传统机器学习模型特征提取方法六、深度学习模型模型类别七、开源语音识别库八、语音数据库九、语音数据的预处理 一、语音识别的相关解释 &
上回分析了run_model函数的configuration过程，其中load_placeholder_into_network函数用于构建该语音识别系统中RNN网络的基本结构，本回将分析以下该网络。1.RNN简介人们并不是从每秒钟他接收到的信息开始处理的，就像在看一篇论文的时候，大家都是先理解前文，然后根据现在的信息逐渐获得完整的信息。关于这些带有时间信息的序列处理时，传统的DNN可能无能为力。
1.基本术语语音特征
MFCC：Mel Frequency Cepstral Ceofficient，目前最主流的语音信号特征提取方式，相比ceptrum的流程，主要是增加了mel滤波，另外用DCT替换了IFFT。Fbank：亦称MFSC(log mel-frequency spectral Coefficients)，特征的提取方法就是相当于MFCC去掉最后一步的离散余弦变换，跟MFCC特
语音识别编程涉及IspRecognizer，IspRecoContext和ISpRecoGrammar等多个语音识别引擎接口。下面先来设计一个操作语音识别的类CSpeechRecognition，然后基于该类来实现一个实例。
11.3.1 构造CSpeechRecognition类
CSpeechRecognition类封装了语音识别操作所需调用的几个接口，使用它进行语
Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用Arduino IDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ard
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是语音处理工具Jays-PySPEECH诞生之语音识别实现。 语音识别是Jays-PySPEECH的核心功能，Jays-PySPEECH借助的是SpeechRecognition系统以及CMU Sphinx引擎来实现的语音识别功能，今天痞子衡为大家介绍语音识别在Jays-PySPEECH中是如何实现的。一、SpeechRecogn
利用下面的博客教程实现语音识别： 首先感谢这篇文章???的博主写了一个对新手来说很友好的语音识别教程，本人花了接近一天的时间来实现整个过程以此了解以下语音识别的基本原理。补充原因：对小白来说，有的地方写的有一些简略，在实现上可能会不知所措浪费一些时间，所以这篇博客是在终极版博客提出的基础上加以补充，帮助小白更迅速的入坑）几个注意点：1.笔者用的是pycharm，所以我在cmd命令行中输入
语音作为最自然便捷的交流方式，一直是人机通信和交互最重要的研究领域之一。自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是实现人机交互尤为关键的技术，其所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音，将语音中传化为文本。自动语音识别技术经过几十年的发展已经取得了显著的成效。近年来，越来越多的语音识别智能软件和应用走人了大家的日常生活，苹果的Siri、微软的小娜、科大
痞子衡嵌入式：语音处理工具Jays-PySPEECH诞生记（5）- 语音识别实现(SpeechRecognition, PocketSphinx0.1.15)大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是语音处理工具Jays-PySPEECH诞生之语音识别实现。语音识别是Jays-PySPEECH的核心功能，Jays-PySPEECH借助的是SpeechRecognition系统
1. 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统问题简化，我们考虑(0-9)数字识别。整体思路：训练阶段，对于每个词用不同的音频作为训练样本，构建一个生成模型P ( X ∣ W ) P(X|W)，W是词，X是音频特征解码阶段：给定一段音频特征，经过训练得到的模型，看哪个词生成这段音频的概率最大，取最大的那个词作为识别结果。假设我们给每个词建立了一个模型，P1、P2计算在每个词上的概率，选择所有词中概率
python+keras单字语音识别一、两种思路二、代码更新三、汉字语音识别 一、两种思路就当前学习所知，有两种语音识别的思路 1、将语音文件提取mfcc，即转为二维张量形式，然后进行dense全连接层叠层训练，当然这个也可以使用传统机器学习方法。 转为二维张量格式为： 2、将语音文件提取mfcc转为三维张量形式即频谱图，然后进行cnn卷积神经网络训练，看了几个资料，这个似乎准确率更高，但是比较
语音识别声音检测实验初始化环境开始实验播放需要检测的声音文件运行Demo挑战任务：提高程序的识别准确度思考任务声音识别实验将原生模型转换为IR格式运行声音识别Demo思考任务 声音检测实验初始化环境#定义工作目录export OV=/opt/intel/openvino_2021/export WD=~/OV-300/06/Lab1/export MODELS_PATH=~/OV-300/06/
1 简介编辑编辑编辑2 部分代码%% 该代码为基于BP网络的语言识别%% 清空环境变量clcclear%% 训练数据预测数据提取及归一化%下载四类语音信号load data1 c1load data2 c2load data3 c3load data4 c4%四个特征信号矩阵合成一个
原创
2022-05-31 19:46:05
8285阅读
想实现语音识别已经很久了，也尝试了许多次，终究还是失败了，原因很多，识别效果不理想，个人在技术上没有成功实现，种种原因，以至于花费了好多时间在上面。语音识别，我尝试过的有科大讯飞、百度语音，微软系。最终还是喜欢微软系的简洁高效。(勿喷，纯个人感觉) 最开始自己的想法是我说一句话(暂且在控制台上做Demo)，控制台程序能识别我说的是什么，然后显示出来，并且根据我说的信息，执行相应的行为.(想法
