ASR听觉训练 #0 导入nemo工具库及asr工具类[1]import nemoimport nemo.collections.asr as nemo_asr#1.1 加载自动语音识别模型[3]quartznet = nemo_asr.models.EncDecCTCModel.restore_from("st
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2024-07-10 14:22:18
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Viterbi算法（解码）解码的过程就是在给定声学特征的情况下，找到最可能对应的词组的过程，再次看如下求解目的的公式： 其中似然概率是在一系列给定声学frame情况下，计算每个对应的分类器得分，然后相乘得出的概率，使得其值变得很小，而P(W)比较大，这样就导致 P(w)权重太大了，所以需要对齐进行缩放，以平衡贡献值，所以把上面公式改写如下： 因为P(w)小于1，使LMSF大于1，（5-15），
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2024-04-10 18:05:00
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本文搭建一个完整的中文语音识别系统，包括声学模型和语言模型，能够将输入的音频信号识别为汉字。该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模
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2021-04-22 22:18:15
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本文搭建一个完整的中文语音识别系统，包括声学模型和语言模型，能够将输入的音频信号识别为汉字。该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含tra...
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2022-03-08 18:43:42
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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。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。基于声纹识别的通用语音控制系统设计随着物联网的发展，对家庭电器的控制将会有更多的发展，而语音作为一种自然简单的方法将是一种有效便捷的控制方式。如果可以把语音控制与安全控制结合起来，系统就变得更自然直接更人性化了。在本设计就是希望通过设计出一个通用
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2024-01-19 23:31:57
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MFCC-DTW Simple MFCC extractor and an speech recognition algorithm (Dynamic Time Warping) 一个MFCC参数提取模板，和语音识别算法（DTW） main.cpp里有详细的用法，提取原理请参考其他博客。识别算法介绍请参考其他博客。抽象成一个类后，我们不必关心内部的实现方法，直接调用函数提取mfcc参数即可。Gi
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2024-04-24 06:48:17
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本项目的目标是构建一个基于YOLO模型的水果识别系统，用户可以通过UI界面上传水果图片，系统将自动识别图片中的水果种类并返
原创
2024-07-25 10:39:08
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⛄ 内容介绍针对传统图像分类算法在泛化能力等方面存在的不足,结合当前的深度学习算法,提出一种基于卷积神经网络与SVM的图像识别方法.对此,文章首先以深度学习算法中比较典型的卷积神经网络进行介绍,并重点对原理和训练过程进行介绍;然后构建卷积神经网络结构和SVM分类器,最后以水果图像为例,通过MATLAB对上述模型进行编程仿真.结果表明本文提出的算法在识别的错误率方面都要明显优于单一的算法,进而验证了
一、语音识别技术原理 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。语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并做出相应的动作。语音识别本质上是一种模式识别的过程，未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较，最佳匹配的参考模式被作为识别结果。一个完整的语音识别系统可大致分为3个部分：(1)语音信号预处理和特征提取；(2)声学建模与模式匹配；
原创
2021-03-23 20:36:21
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一、简介果蔬识别系统，主要开发语言为Python，基于TensorFlow搭建ResNet卷积神经网络算法模型，通过对12种常见的果蔬（'土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'）图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django框架搭建Web网页端可视化操作界面，以下为
普适计算技术和可穿戴设备的快速发展为自然的手势识别技术提出了新的挑战：应能使用户尽可能摆脱对环境和输入设备的束缚，与环境进行自然而有效的手势交互。凌空手势（mid-air gestures）识别是应对新挑战的一类有效的手势识别技术。本文首先对凌空手势的定义进行了描述，然后分析和总结了现有的基于计算机视觉、超声波和电磁信号的三大类凌空手势识别技术，并指出了凌空手势识别技术的应用领域、开放性问题及未来
# Python实现基于深度学习的语音识别
## 引言
语音识别是一种将人类语音信号转换为文本形式的技术。它在日常生活中有着广泛的应用，比如语音助手、语音指令、语音翻译等等。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语音识别取得了重大突破，成为当前最先进的语音识别技术之一。
本文将介绍如何使用Python实现基于深度学习的语音识别。我们将使用一种常用的深度学习模型，即循环神经网络（Rec
原创
2023-08-16 17:29:33
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使用公开的垃圾检测数据集，包含景区多种场景的垃圾图像和标注。数据集下载链接：https://www.kaggle.com/datasetsYOLO (You Only Look Once) 是
原创
2024-08-13 16:17:51
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wav2letter 是由 Facebook AI 研究团队开源的一款简单而高效的端到端自动语音识别系统，它实现了在 WavLetter：an End-to-End ConvNet-based Speed Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这两篇论文中提到的架构。它将基于卷积网络的声学模
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2023-11-20 17:18:16
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环境搭建数据收集与处理模型训练系统实现用户界面设计本文详细介绍了如何构建一个基于深度学习的石头剪刀布手势识别系统，从环境联系作者.
原创
2024-08-13 16:19:59
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分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等
在本篇文章中，我们将详细介绍如何构建一个“基于Python深度学习的文字检测识别系统”。这项技术是通过深度学习方法来实现文字的自动检测和识别，可以广泛应用于文档处理、图像识别等领域。我们将从环境准备到实战应用逐步进行，帮助你建立一个高效的文字识别系统。
## 环境准备
首先我们需要确保我们的技术栈兼容，以下是一个版本兼容性矩阵，显示了我们所需组件和其版本：
| 组件 | 版
本项目的目标是构建一个基于YOLO模型的人脸表情识别系统，用户可以通过UI界面上传人脸图片，系统将自动识别图片中的表情并返
原创
2024-07-25 10:38:10
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文章目录前言1. 流程2. 代码3. 字幕生成的其他方式3.1 通过双门限法进行端点检测3.2 通过 SpeechRcognition 进行语音识别3.3 通过autosub包直接生成字幕文件4. 总结 前言字幕文件中包含很多段信息，每一段表示了一句话的起始结束时间和内容，因此便涉及到了端点检测技术和语音识别技术。端点检测：pydub.silence.detect_nonsilent语音识别：a
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2024-06-06 08:29:47
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第一届全国中医药知识图谱构建与应用大赛初赛命名实体识别第一：基于SPANNER实现命名实体识别模型初赛命名实体识别初赛最终成绩： 加权F1值69.21%，排名第一虽然只是个小比赛，而且网上关于知识图谱相关的模型有很多教学代码，但这对于第一次参加算法比赛的肉鸡来说还是非常有价值的。这个比赛是在2022年6，7月左右，由于个人原因没有参加后续决赛，后续的关系抽取部分没有进行实现，同时这个项目是去年只完
