语音识别模型网络架构的描述
在过去的十年中，语音识别技术飞速发展，已经逐渐渗透到生活的各个角落。自2013年深度学习技术成熟以来，基于神经网络的语音识别模型逐渐成为主流，并且不断优化和迭代。如今，从手机助手到车载系统，语音识别已成为人机交互的重要渠道。
> “语音识别不仅仅是听懂人类的声音，而是通过声波的特征提取，让机器理解并做出反应。”
## 技术原理
在了解语音识别模型网络架构之前，我
发布于2017-04-27 由AILEMON统计语言模型：从中文拼音到文本前言：自然语言是信息的载体，记录和传播着信息，信息论之父香农对信息的定义是“信息是用于消除随机不确定性的东西”。信息通过编码，经过一定的信道传输，然后传递到接收者，再解码成对应的可被人理解感知的东西，就完成了一次信息的传递。原始人的通信方式就是说话，而说话是先将信息编码为对应的语言信号，可以是文本，可以是声音，也可
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2024-08-08 16:53:52
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语音情感识别模型架构是一种旨在通过分析语音信号来识别说话者的情感状态的技术。随着人工智能和机器学习技术的不断进步，这一领域正迅速发展，成为智能助手、客服系统以及情感计算等多个应用场景的核心技术。
> "语音情感识别模型不仅是技术创新的体现，更是人机交互的重要发展方向。"
在任何一套语音情感识别系统中，首先要了解其基本的技术原理。该技术通常结合了信号处理、特征提取和机器学习等多个步骤。
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由于项目需要，需要研究一下语音识别。目前得到的结论如下：可供使用的语音识别有Google, 讯飞，OpenEars经测试：Google语音识别可以识别出普通话，香港话，台湾话。 网上有一个例子， 是根据苹果的官方Demo, SpeakHear改的， 效果还是不错的，唯一不太好的是，它没有判断什么时候用户说完话了，而是需要用户来点击结束，才认为是结束。可以参看这篇文章：Google同样提供了语音合成
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2024-08-07 21:37:46
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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 &
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2024-03-22 12:33:51
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前言Kaldi是当前最流行的开源语音识别工具(Toolkit)，它使用WFST来实现解码算法。Kaldi的主要代码是C++编写，在此之上使用bash和python脚本做了一些工具。而实时识别系统的好坏取决于语音识别的性能，语音识别包含特征提取、声学模型、语言模型、解码器等部分。Kaldi工具箱集成了几乎所有搭建语音识别器需要用到的工具。step1、下载源代码git clone https://gi
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2024-07-26 11:37:11
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1. Introduction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 transformer、CBHG，数据集包含 stc、primewords、Aishell、thchs30 四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载 thchs 数据集并解压至 data
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2024-05-17 05:38:28
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编者：今年的INTERSPEECH于8月20日至24日在瑞典的斯德哥尔摩顺利召开，众多的高校研究机构和著名的公司纷纷在本次会议上介绍了各自最新的技术、系统和相关产品，而阿里巴巴集团作为钻石赞助商也派出了强大的阵容前往现场。从10月25日开始，阿里iDST语音团队和云栖社区将共同打造一系列语音技术分享会，旨在为大家分享INTERSPEECH2017会议上语音技术各个方面的进展。第二期分享的主题是语音
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2024-08-09 16:36:24
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1 whisper介绍 拥有ChatGPT语言模型的OpenAI公司，开源了 Whisper 自动语音识别系统，OpenAI 强调 Whisper 的语音识别能力已达到人类水准。 Whisper是一个通用的语音识
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2024-02-02 16:21:41
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《A Comprehensive Review of Speech Emotion Recognition Systems》摘要在过去的十年中，语音情感识别（SER）已经成为人机交互（HCI）和其他高端语音处理系统中不可或缺的组成部分。一般来说，SER系统通过从预处理的语音信号中提取和分类突出的特征，以说话人的各种情绪为目标。然而，人类和机器识别和关联语音信号情感方面的方式在数量和质量上存在很大的
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2023-11-13 22:45:20
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一、语音识别框架传统理论重点研究声学模型，发音字典不用关心，语言模型一般用n-gram预处理：1. 首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，静音切除的操作一般称为VAD。 2. 声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧，使用移动窗函数来实现，不是简单的切开，各帧之间一般是有交叠的。特征提取：主要算法有线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel 倒谱系数（MFCC）
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2023-11-27 12:35:44
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简介 Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目，旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型，Whisper 具有高度的智能化和准确性，能够有效地转换语音输入为文本，
注意： CUM_Sphinx的安装及使用看这篇帖子：本人的Linux系统为64位，Ubuntu18.04。 本人经理了好多坑才可以训练成最终的语言模型，在此记录下来供后来的人学习。 安装过程整理自以下帖子：Sphinx武林秘籍(中)――训练自已的中文语言模型与声学模型Android本地语音识别引擎PocketSphinx-语言建模https://zuoshu.iteye.com/blog/1413
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2024-04-29 13:40:21
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编者按：过去十年，得益于人工智能与机器学习的突破、算法与硬/软件能力的进步，以及拥有既多样又大量的语音数据库，用以训练多参数的、大规模的语音识别与合成模型，使得语音处理技术获得飞跃性进展。
随着端到端神经网络在机器翻译、语音生成等方面的进展，端到端的语音识别也达到了和传统方法可比的性能。不同于传统方法将语音识别任务分解为多个子任务（词汇模型，声学模型和语言模型），端到端
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2024-04-29 12:48:02
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1. 语音识别技术的重要性各种终端设备的智能化和集成化程度越来越高，传统的信息检索和菜单操作方式已经越来越无法满足需求。迫切需要一种更加便捷的信息检索和命令方式来替代传统的按键操作。语音识别技术的基本内容包括以下内容：语音识别基本单元语音识别流程语音识别技术应用2 语音识别基本单元语音识别系统组成 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。语音识别研究
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2023-12-09 08:50:02
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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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本博客主要是摘写洪青阳教授的《语言识别-原理与应用》的笔记，不足之处还请谅解。语音识别为：根据输入的观察值序列O，找到最可能的词序列。按照贝叶斯准则，识别任务可做如下转化： 其中，和识别结果无关，可忽略不急，因此的求解可进一步简化为： 要找到最可能的词序列，必须使上式右侧两项的乘积最大。其中，由声学模型决定，由语言模型决定。声学模型就是前面学过的，通过声音进行分析的模型。语言模型用来表示词序列出现
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2024-03-20 09:30:57
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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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深度学习时代之前，基于GMM-HMM的方法在语音识别领域曾被广泛应用。本文主要对参考博文进行翻译，介绍HMM的三大基本问题：前向算法、解码、训练，同时简要介绍其如何结合GMM进行语音识别。与原文相比省略较多，有能力的可以阅读原文。PS:本文适合对HMM及语音识别有一定了解的人阅读；或只想得到一些直观理解；大部分公式未作详细解释。语音识别利用HMM进行语音识别的基本原理如下图。语音识别的主要目的就是
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2024-03-18 07:57:03
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文章目录一、语音识别的基础概念1. 什么是声学模型？2. 什么是语言模型？3. 什么是解码器4. 什么是音素5. 什么是状态6. 声学模型如何训练：7. htk和kaldi有什么异同二、在评估语音识别结果时，发现字正确率与错误率互相矛盾，如何抉择三、节选自《对话|俞栋：在人工智能的很多应用场景，语音识别是一个入口》四、语音识别的声学数据16k采样率，2万小时，大约占用硬盘1T大小五、语音识别的应
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2023-12-06 16:32:42
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