DNN的模型参数{W,b}需要通过每个任务的训练样本S={o,y}来训练得到。这个过程即训练过程或者参数估计过程，需要一个给定的训练准则和学习算法，也即需要定义一个损失函数。实际训练中交叉熵准则应用最多。 模型参数的训练应该最小化期望损失函数。 交叉熵训练准则能独立地处理每一帧语音向量，而语音识别本质上是一个序列分类问题。序列鉴别性训练方法，常用的有MMI，BMMI，MPE，MBR。均方误差准则M
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2023-08-25 01:52:55
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## 如何训练语音识别模型 pytorch
在现代科技发展的今天，语音识别技术已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。而利用深度学习框架如PyTorch来训练语音识别模型，已经成为了一种常见的做法。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch来训练一个简单的语音识别模型，并解决一个实际的问题。
### 问题描述
假设我们有一个数据集，其中包含了一些音频文件和它们对应的标签，我们希望能够训练一个模
原创
2024-06-16 04:30:04
389阅读
语音识别是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到将人类的语音信号转换为文本信息。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的语音识别模型取得了显著的进展。PyTorch是一个流行的开源机器学习库，它提供了灵活的编程模型和强大的计算性能，非常适合用于语音识别模型的训练。
本文将介绍如何使用PyTorch进行语音识别模型的训练。我们将从数据准备、模型设计、训练过程和评估等方面进行详细的阐述，并提
原创
2024-07-23 09:32:19
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摘要：语音识别使声音变得“可读”， 让计算机能够“听懂”人类的语言并做出反应， 是人工智能实现人机交互的关键技术之一。本文介绍了语音识别的发展历程， 阐述了语音识别的原理概念与基础框架，分析了语音识别领域的研究热点和难点， 最后，对语音识别技术进行了总结并就其未来研究进行了展望。语音识别技术的发展历程语音识别技术始于20世纪50年代，贝尔实验室研发了10个孤立数字的语音识别系统第一阶段：探索阶段。
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2023-08-30 10:42:31
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基于GMM的0-9孤立词识别系统以词为训练单位，添加新词汇需要重新进行训练，若要涵盖所以词，差不多6万个词，训练量极大，预测时也要计算6万个模型的似然，哪个大预测出哪个，在实际应用中有局限性，只能应用于小词汇量场合。孤立词识别系统识别了0-9的数字的英文单词，但是假如有人用英文报电话号码，是识别不了整个号码的，甚至识别不了其中的one。孤立词识别这个模型无法从一连串英文号码（里面包含了one tw
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2023-11-15 19:19:32
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# PyTorch 训练语音识别的全流程
语音识别是自然语言处理中的一项重要任务，近年来，随着深度学习的发展，利用深度学习框架（如PyTorch）进行语音识别变得越来越普遍。在本文中，我将带你逐步了解如何使用PyTorch进行语音识别训练。
## 整体流程
以下是进行PyTorch语音识别训练的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集
语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：
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2023-11-02 08:54:16
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# PyTorch 语音识别训练入门指南
在机器学习和深度学习领域，语音识别是一个非常重要的应用。使用 PyTorch 进行语音识别训练涉及多个步骤，包括数据准备、模型选择、训练过程和评估。以下是一个详细的流程指南，适合刚入行的小白。
## 流程概述
为帮助您更清晰地理解整个训练过程，下面是一个简单的步骤清单，表格形式展示：
| 步骤 | 描述
2.0 Fundamentals of Speech Recognition语音识别基础References for 2.01.3, 3.3, 3.4, 4.2, 4.3, 6.4, 7.2, 7.3, of BechettiC. Becchetti, L. Prina Ricotti, “Speech Recognition- Theory and C++ implementation”, Jo
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2024-04-29 13:36:22
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->语音识别(Speech Recognition)综述 上一篇文章重点介绍了基于深度学习的语音识别模型，这篇文章将介绍传统的GMM+HMM语音识别模型不了解HMM模型的同学可以阅读一下此文章->通俗理解隐马尔可夫模型（HMM） 文章目录1. 识别过程：2.训练过程： 1. 识别过程：识别过程属于HMM模型中的预测问题，识别一段语音（特征帧序列）的过程如下：穷举当前帧序列对应的所有可能
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2024-03-29 10:11:44
475阅读
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数据为0-9
一、使用说明1.1 描述
训练三音素
模型。与单音素
模型训练相比，因为建模单元变为三音素，因此多了决策树状态绑定。steps/deltas.sh
Usage: steps/train_deltas.sh <num-leaves> <tot-gauss> <data-dir> <lang-dir> <alignment-dir> <exp
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2024-06-25 17:07:10
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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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Kaldi语音识别技术(七) ----- GMM 文章目录Kaldi语音识别技术(七) ----- GMM训练GMMtrain_mono.sh 用于训练GMM训练GMM—生成文件训练GMM—final模型查看训练GMM—final.occs查看训练GMM—对齐信息查看训练GMM—fsts.*.gz查看训练GMM—tree决策树查看align_si.sh 用于对齐训练GMM—查看mono_ali.s
导语｜在刚刚结束的NIST OPENASR评测中，TEG AI语音联合清华大学，刷新世界小语种语音识别比赛6项第一。从2000年开始，NIST组织的RT（英文语音识别），LRE（语音语种识别），SRE（语音说话人识别），OPENKWS（语音关键词识别）等比赛一直是语音届的标杆竞赛，其组织比赛方向也可以看出目前学术和工业界的语音研究发展方向。长期以来，NIST组织的语音比赛受到了来自世界一线的研究单
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2024-08-07 17:20:15
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本发明涉及语音识别研究领域，尤其涉及一种语音识别模型的训练方法及装置。背景技术：随着计算机技术和人工智能技术的发展，让计算能听、能说，是未来人机交互的重要发展方向，其中语音成为最被看好的人机交互方式，而且利用语音技术进行人机交互比其他的交互方式有更多的优点；目前的语音识别技术中，语音的输入以标准普通话输入为准，目前的语音识技术对于普通话输入的语音识别的准确率很好，但是对于带有一些个人口音以及方言的
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2023-12-21 12:36:19
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Viterbi-EM语音识别训练方法 前文刚研究过语音识别特征提取以及基于Viterbi的状态解码方法，现着手研究基于GMM-HMM的语音语音识别声学模型训练方法，其理论部分可参考本人前期所写的GMM-HMM理论推导拖成，但上述推导过程是采用前后向算法更新模型参数，本人则主要采用Viterbi-EM训练方法对GMM中参数进行更新训练。 实际上该训练方法主要是针对GMM 中均
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2023-12-06 21:02:45
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前面的博客里说过最近几个月我从传统语音（语音通信）切到了智能语音（语音识别）。刚开始是学语音识别领域的基础知识，学了后把自己学到的写了PPT给组内同学做了presentation（语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述）。一段时间后老板就布置了具体任务：在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统，三个人花三个月左右的时间完成。由于我们都是语音识别领域的小白，要求
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2024-10-25 07:08:02
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Task6 拓展阅读：语音识别基础知识介绍01 语音识别基础与发展1.1 语音识别基础语音识别全称为“自动语音识别”，Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题，给定输入序列O={O1,…,On}，寻找最可能的词序列W={W1,…,Wm}，即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。用贝叶斯公式表示为：其中P(O
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2024-05-07 10:43:18
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阿里巴巴 2018 年开源的语音识别模型 DFSMN，将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%。DFSMN 模型，是阿里巴巴的高效工业级实现，相对于传统的 LSTM、BLSTM 等声学模型，该模型具备训练速度更快、识别更高效、识别准确率更高和模型大小压缩等效果。本场 Chat 的主要内容包括：语音识别流程简介Kaldi 的部署使用如何训练基于中文的 DFSMN 声学模型语音特征提取 MFCC
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2023-12-12 23:13:05
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