语音识别-mfcc特征mfcc（梅尔频率倒谱系数）预加重分帧加窗快速傅里叶变换梅尔滤波器组滤波并取对数离散余弦变换(DCT) mfcc（梅尔频率倒谱系数）简单的说就是用来描述人的声道的特征，也就是人的声音特征。 我查了好多网上资料，写的都不错，但是缺少一些中间的过程和可视化的解释，因为声音，频率这些光用文字描述很难理解的，所以我研究了下中间的一些结果，并截图展示出来，便于理解。预加重目的：提升高
1 系统概要孤立词识别：语音中只包含一个单词的英文识别识别对象：0-9以及o的英文语音训练数据：330句话，每个字符30句话，11个字符测试数据：110句话，每个字符10句话，11个字符模型：混合高斯模型（GMM），k=5个分量环境：window、Pycharm、python3.5、utils、numpy、scipy目标：单个字符的识别准确率大于97%流程： 2 训练数据准备本系统所用的
MRCP(V2)的消息组成MRCP（V2）的交互过程可以分为三部分 1.SIP交互 ： Session Initiation Protocol，缩写SIP,正如协议的名称所言，用于初始化会话。MRCP交互和RTP交互都基于此会话进行。交互的媒体能力和地址都基于SIP消息携带的SDP信息进行协商。SIP消息一般基于UDP协议交互。 2.MRCP消息
语音识别–gmm-hmm简述基于kaldi工具箱使用kaldi提取特征，重点在于数据准备部分，但是语音识别的基本框架在于使用GMM-HMM进行识别使用kaldi进行语音识别的框架大约分为以下部分 在进行语音识别的声学模型训练过程中，同时会使用字典以及语音特征进行模型训练。 在语音解码阶段使用的HMM模型的维特比算法进行搜索。gmm-hmm识别的基本原理以MFCC特征为例，将特征提取出来之后进行
转载
2024-04-04 08:05:44
58阅读
.Net 使用OpenAI开源语音识别模型 Whisper前言Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的 Whisper 神经网络，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。 Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与翻译任务的，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些
转载
2024-05-04 14:15:06
133阅读
语音识别目前已经广泛应用于各种领域，那么你会想做一个自己的语音识别系统吗？这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统，读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型，或直接使用预训练模型测试效果。所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言，这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好资料。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recog
转载
2024-01-12 15:17:54
82阅读
现在我们对NLP流程有了一个初步的了解。现在是我们实现真正任务的时候了，即Chatbot的创建。下文中将聊天机器人命名为'ROBO'导入(import)必须的库import nltk
import numpy as np
import random
import string # to process standard python strings语料对于我们的示例，我们将使用维基百科Chatbo
转载
2024-06-24 21:20:50
107阅读
语音识别开发平台有很多，具体总结如下：（更详细的介绍参见本人的博文：几个常见的语音交互平台的简介和比较）1.商业化的语音交互平台1)微软Speech API微软的Speech API（简称为SAPI）是微软推出的包含语音识别（SR）和语音合成（SS）引擎的应用编程接口（API），在Windows下应用 广泛。目前，微软已发布了多个SAPI版本（最新的是SAPI 5.4版），这些版本要么作为于Spe
转载
2024-02-26 12:46:41
113阅读
阿里妹导读：近日，阿里巴巴达摩院机器智能实验室开源了新一代语音识别模型DFSMN，将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%（这一数据测试基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech）。
对比目前业界使用最为广泛的LSTM模型，DFSMN模型训练速度更快、识别准确率更高。采用全新DFSMN模型的智能音响或智能家居设备，相比前代技术深度学习训练速度提到了3倍，语音识别速度提高了
转载
2023-11-15 19:32:07
21阅读
按：本文原作者 Cindi Thompson，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）计算机科学博士，数据科学咨询公司硅谷数据科学（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科学家，在机器学习、自然语言处理等领域具有丰富的学术研究和产业界从业经验。雷锋网编译。作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别
转载
2024-03-22 12:42:34
135阅读
WAV2LETTER++: THE FASTEST OPEN-SOURCE SPEECH RECOGNITION SYSTEMVineel Pratap，Awni Hannun，徐连通，Jeff Cai，Jacob Kahn，Gabriel Synnaeve，Vitaliy Liptchinsky，Ronan Collobert Facebook人工智能研究摘要本文介绍了最快的开源深度学
转载
2024-04-04 08:00:02
180阅读
在上一篇blog中简单的介绍了Kaldi的安装方法 有趣的开源软件：语音识别工具Kaldi (一) 在这篇blog中继续Kaldi模型训练的步骤，介绍一下在模型训练之前的一些数据准备的工作。因为我也是正在学习语音识别和Kaldi，有些地方不一定说的很正确，如果发现错误，还请指正。 在Kaldi源代码树中，有一个叫做egs的文件夹，在这个文件夹中保存着一些Kaldi在公共数据集
转载
2024-08-07 13:44:57
57阅读
整理 | 屠敏和 OpenAI、Google 分道扬镳，Meta 在开源大模型方向上越走越深。今日，Meta 在 GitHub 上再次开源了一款全新的 AI 语言模型——Massively Multilingual Speech (MMS，大规模多语种语音)，它与 ChatGPT 有着很大的不同，这款新的语言模型可以识别 4000 多种口头语言并生成 1100 多种语音（文本到
转载
2024-04-29 12:54:37
12阅读
1. Deepspeech各个版本（https://github.com/PaddlePaddle/DeepSpeech） (1) DeepSpeech V1 其中百度研究团队于2014年底发布了第一代深度语音识别系统 Deep Speech 的研究论文，系统采用了端对端的深度学习技术，也就是说，系统不需要人工设计组件对噪声、混响或扬声器波动进行建模，而是直接从语料中
转载
2023-08-11 17:08:01
184阅读
近日，阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队，推出了新一代语音识别模型—— DFSMN，不仅被谷歌等国外巨头在论文中重点引用，更将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%（基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech）。阿里在GitHub平台上开源了自主研发的DFSMN语音识别模型这支平均年龄只有 30 岁的团队还宣布，即日起向全世界企业与个人开源此次打破全球语音识别纪录的 DFSM
转载
2024-03-22 13:29:59
65阅读
广告关闭腾讯云双11爆品提前享，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高满返5000元！接口是 http restful 形式，在使用该接口前，需要在语音识别控制台开通服务，并进入 api 密钥管理页面 新建密钥，生成 appid、secretid 和 secretkey，用于 api 调用时生成签名，签名将用来进行接口鉴权。 接口要求集成实时语音识别 api 时，需按照
转载
2024-01-17 10:16:03
62阅读
紧接上一期“语音识别之开发环境搭建（二）”，在接下来的几期，我们先从开源项目ASRT_SpeechRecognition讲解起，包括怎么训练模型、通过工具自制样本集和模型测试等，以此让大家对语音识别有一个基本的认识。之后我们再深入讲解其原理及相关代码，以便为后续针对自己的需求修改代码，设计行业语音样本等做好准备。一、ASRT_SpeechRecognitio
转载
2023-09-12 22:09:09
699阅读
MRCP协议（媒体资源控制协议）媒体资源控制协议（Media Res
原创
2022-05-27 08:12:37
4335阅读
文章目录前言一、PaddleSpeech1.1 安装1.2 运行1.3 更多功能二、ASRT2.1 安装2.2 运行三、MASR3.1 安装3.2 运行四、ESPnet4.1 安装4.2 运行五、WeNet5.1 安装5.2 运行六、DeepSpeech6.1 安装6.2 运行参考 前言摘自百度百科语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，AS
转载
2024-08-09 17:06:21
363阅读
## 如何在Java中实现开源的语音识别
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Java中实现开源的语音识别。首先，我们来看整个实现过程的步骤：
### 实现步骤：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 寻找合适的开源语音识别库 |
| 2 | 下载并导入库到项目中 |
| 3 | 编写代码调用语音识别功能 |
| 4 | 测试代码，检查语音识别效果 |
###
原创
2024-07-08 06:38:54
93阅读
