基于动态时间规整算法(DTW)的相似度计算 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法。 该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。 该算法由日本学
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2023-12-19 19:32:22
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1、语音识别实现原理：数据库概括的说，语音识别的原理其实并不难理解，原理上和指纹识别的原理相同：设备收集目标语音，然后对收集到的语音进行一系列处理，得到目标语音的特征信息，然后让特征信息与数据库中已存数据进行相似度搜索比对，评分高者即为识别结果。然后通过其他系统的接入来完成设备的语音识别功能。 如果你对语音识别的兴趣不高，那么知道这样的大致原理已经足够。事实上，语音识别的
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2023-12-30 15:22:41
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在当今的人工智能和语音处理领域，语音相似度测量越来越受到关注。准确识别和比较不同语音样本的相似度，可以广泛应用于语音识别、说话人识别、以及语音合成等领域。本文将探讨如何使用 Python 来计算语音的相似度，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析等内容。
## 背景描述
随着语音技术的快速发展，语音相似度的研究也逐渐成为热点。这类技术可以应用于以下几个方向：
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在前面的章节中，我们讲到了，对于一个垂域BOT的识别，会有分类模型、意图槽位模型来识别其对应的语义，但是这个一般是针对已经成熟的（即积累了一定数据的）场景才可以做的，对于以下的三种场景，这种做法就不适用了：场景冷启动，即一个新的场景，线上并没有对应场景的话术，一般对于冷启动问题我们都会采用模板匹配的方式
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2024-02-13 22:43:04
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相信大家在刷短视频的时候，都会听到一些机器性的声音在念稿子，其实这些声音不一定都是真人配的，有很多都是剪辑软件后期自己配置的AI合成的声音，那么现在的AI合成的声音，能够把声音还原到什么程度呢？现在的AI语音与真人语音的相似度比较高，打个比方，在公共场合，智能语音播报提醒你候机、登车、甚至注意事项，Al语音听起来稳定准确。大家在看小说或者有声刊物的时候，这些声音就是系统通过AI合成的声音，现在的声
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2023-11-26 19:41:20
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一、实验目标1、以某韵母和某清音声母为分析对象，求其短时自相关函数（不用xcorr）和短时平均幅度差函数，比较清浊音；2、计算改进的短时自相关函数和改进的短时平均幅度差函数，比较改进前后的差异（以韵母为例）；3、用改进后的短时自相关法和短时平均幅度差估计韵母的基频数值并将其基频曲线画出来，加入三电平削波和中值平滑；4、将自己两种方法的结果与praat求得的结果相比较（两者的帧长帧移等数值要设置成一
我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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翻译摘要汉语拼写检查（CSC）是检测和纠正汉语自然语言拼写错误的一项任务。现有的方法试图将汉字之间的相似性知识融合起来。然而，它们将相似性知识作为外部输入资源或者仅仅作为启发式规则。本文将语音和视觉相似性知识引入汉语拼写检查（CSC）语言模型中。模型在字符上构建一个图，然后SpellGCN学习将该图映射到一组互相依赖的字符分类器中。这些分类器应用于由另一网络(例如BERT)提取的表示，使得整个网络
六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；\[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \;
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2023-12-20 13:44:37
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相似度计算总结 + 图解在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进
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2023-10-08 14:41:28
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这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
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2023-11-10 16:56:25
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1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic
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2023-12-20 22:35:50
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常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
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2023-10-27 14:09:15
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# 深度学习语音余弦相似度计算指南
在当今的技术发展中，深度学习在语音处理领域的应用越来越广泛，其中余弦相似度是用来衡量两个音频信号相似度的重要指标。本文将引导一位刚入行的小白，逐步实现“深度学习语音余弦相似度计算”。我们将通过以下几个步骤进行实现。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明
文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
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2023-08-23 15:57:21
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机器学习中的相似性度量 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.
利用直方图距离计算图片相似度计算公式：其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。利用平均哈希算法计算图片相似度计算步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的像素值的平均值比较像素
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2023-11-14 10:43:11
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在上篇文章中介绍了如何利用余弦定理计算两个物品间的相似度： KiKlaus：推荐算法原理（一）余弦定理计算物品间相似度zhuanlan.zhihu.com
这种计算方法虽然简单，但是在衡量空间两个向量间值的大小差异时，会有明显的缺陷。例如，向量A（1，1，1），向量B（5，5，5），如果用余弦定理计算，那么这两个向量的夹角大小为0°，即在方向上是完全一致的，所以算
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2024-01-12 08:52:58
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本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3016291引言句子相
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2023-11-11 20:54:27
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目录一、余弦相似度计算方式1、python2、sklearn3、scipy4、numpy5、pytorch6、faiss二、规模暴增计算加速1、numpy矩阵计算GPU加速——cupy2、pytorch框架cuda加速3、faiss的加速方法总结在做文本匹配、文本推荐的时候需要用到文本相似性的评估，一般都采用比较简单的cos_similarity——余弦相似度(值越大，两者越相似，向量夹角越小，极
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2023-09-26 10:59:28
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