计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。与图像识别、机器学习一样，智能语音是人工智能的一个分支。在人工智能异常火热的当下，从Siri到小度，从小冰到小娜，智能语音正在融入人们的生活之中。 所谓智能语音技术，就是研究人与计算机直接以自然语音的方式进行有效沟通的各种理论和方法，涉及语音识别、内容理解、对话问答等
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2023-11-28 07:17:41
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语音识别模块使用说明第一步：打开网址http://www.smartpi.cn/#/login注册账号 注册完成后输入手机号和密码进行登录 第二步：创建产品 进入首页后，点击创建产品 接下来选择产品类别，可以根据自己需求选，也可以就选第一个‘RGB灯’，教程选择RGB灯作为示例 产品类别RGB灯，选择场景纯离线方案 模组选择SU-03T 填入产品名称，选择语言（尽量选中文），点击保存进入下一步 第
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2023-11-15 19:16:44
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一、神经网络当前常用的语音识别框架如下图其背后的逻辑是在特征提取时采用的神经网络里面的DNN技术 深度神经网络DNN DNN技术可以分为两种，一种是CNN模型，一种是RNN模型卷积神经网络 CNN模型 循环神经网络 RNN模型二、解码器解码器信息来源于声学模型、词典、语言模型。框图如下：2.1 声学模型常用的声学模型为GMM-HMM，即混合高斯模型-隐马尔科夫模型HMM模型对时序信息进行建模，在给
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2023-08-17 21:47:48
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2023-10-08 09:20:31
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2017年12月，云+社区对外发布，从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来，我们一起乘风破浪，创造无限可能。腾讯云语音识别（asr） 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。 语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式，满足不同类型开发者需求... 语音识别 简介 腾讯云语音识别 为企业提供极具性价比的语
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2023-10-20 22:21:31
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声音的数字化：从物理声波到数字信号当人类说话时，会产生复杂的声波振动。麦克风首先捕获这些模拟声波，并将其转换为电信号。然后，模数转换器(ADC)以极高的频率（通常为每秒16000次）对信号进行采样，测量每个时间点的振幅值，最终将连续的声音转换为离散的数字序列。特征提取：捕捉声音的“指纹”原始音频数据包含大量冗余信息。通过梅尔频率倒谱系数(MFCC) 等技术，系统可以提取出最关键的特征参数。MFCC
# 使用 PyTorch 实现语音识别
语音识别是一个激动人心的领域，尤其是在近年来深度学习技术的推动下，取得了显著进展。本篇文章将为刚入行的小白提供一个清晰的流程，帮助你实现基础的语音识别系统。同时，我们会使用 PyTorch 这个流行的深度学习框架来完成这个任务。
## 流程概述
下面的表格列出了实现语音识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述
EMA AI 语音模组智能语音云模组离线识别、在线AI，APP控制、蓝牙配网智能联动功能概览EMA3050是庆科信息最新推出的一款同时支持离线和在线语音语义识别功能的AI语音模组。具备优秀的语音识别表现。它的核心功能包括：离线语音：离线的语音语义识别，不需联网即可完成语音控制功能。拥有
精准的语音边界检测技术单麦克风降噪技术交互范围 > 3米响应 < 50ms在线语音：通过Wi-
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2024-04-29 12:40:43
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利用下面的博客教程实现语音识别： 首先感谢这篇文章???的博主写了一个对新手来说很友好的语音识别教程，本人花了接近一天的时间来实现整个过程以此了解以下语音识别的基本原理。补充原因：对小白来说，有的地方写的有一些简略，在实现上可能会不知所措浪费一些时间，所以这篇博客是在终极版博客提出的基础上加以补充，帮助小白更迅速的入坑）几个注意点：1.笔者用的是pycharm，所以我在cmd命令行中输入
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2023-10-13 13:08:24
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目录服务器端程序交互项目映射相关1. 简介2. Pycharm远程映射配置编辑器相关1. 代码提示版本控制1. 基于PyCharm2. 网页端简单实例旧项目建库 服务器端程序交互项目映射相关1. 简介把远程的项目映射到本地, 并且保证本地更改后, 一定能够上传到远端.但有如下隐患:假设不直接修改远端代码./ 其实也可以尝试单独修改远端, 看能不能(自动)下载同步.首先写代码前确保先把remote
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2023-11-29 16:19:07
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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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前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。Whisper 是一个开源的语音识别库，它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的，支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络（bi-dire
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2023-11-13 16:43:23
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在计算机领域，不断崛起的两个领域，一个是CV一个是NLP，下面我们可以探索一下深度学习在NLP的应用和特点。深度学习在自然语言处理（NLP）领域有广泛的应用。以下是一些主要的应用和特点：语音识别：深度学习模型可以通过语音数据训练，学习如何将语音转换为文本。文本分类：深度学习模型可以根据文本内容将文本分为不同的类别。例如，情感分析、主题分类等。机器翻译：深度学习模型可以将一种语言翻译成另一种语言。神
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2024-06-20 14:43:42
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目录背景基本概念一般流程预处理常用方法声学模型（一）多样性问题（二）语音识别任务的指标语言模型解码器工作原理（一）分析声音（二）提取特征（三）识别音素和状态（声学模型）识别文字（语言模型+ 解码器）深度学习方法发展基于transfomer的语音识别模型语音数据集 背景语音识别 ( Automatic Speech Recognition, ASR ) 技术是语音交互领域中发展最快，同时是语音相关
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2024-01-15 13:42:44
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【网易智能讯 1月4日消息】今天下午，国内AI语音公司思必驰在北京召开2019年AI芯片暨战略发布会。会上，思必驰正式发布旗下首款AI芯片，同时还公布了思必驰新一年的发展战略和商业化进程。从2018年上半年开始，国内数家语音技术创业公司陆续推出了各家的AI语音专用芯片。5月16日，云知声在北京发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne以及第一代“雨燕”。5月24日，出门问问在北京发布了旗下
# iOS AI语音识别入门指南
语音识别是近年来人工智能领域一个非常热门的应用，其能够将语音信号转化为相应的文字信息。对于刚入行的小白来说，了解如何在iOS上实现语音识别是一个很好的开始。本文将一步步带你实现一个简单的iOS AI语音识别功能。
## 整体流程
以下是实现“iOS AI语音识别”的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
第2章第2节 语音采集本章主要介绍AI语音交互的原理，包括语音交互的流程以及各流程节点所涉及的相关知识，如语音采集、语音识别、自然语言处理、语音合成等。目录第2章第2节 语音采集2.2 语音采集2.2.1 语音采集流程2.2 语音采集语音采集是以麦克风拾音为开端，经过模拟信号数字化，最后生成原始音频文件的整个过程。2.2.1 语音采集流程语音采集流程
# 使用 PyTorch 实现 LSTM 语音识别的逐步指南
在当今的深度学习领域，语音识别成为了一个热门话题。使用 PyTorch 实现 LSTM（长短期记忆）网络进行语音识别的基本流程如下。本文将通过详尽的步骤和代码示例，助你掌握这一技术。
## 实现流程概览
| 步骤 | 说明 |
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原创
2024-10-17 11:38:50
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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
# 双重语音识别的探索与应用
随着人工智能技术的不断发展，语音识别作为其中的重要应用之一，已经越来越受到关注。本文将围绕“双重语音识别”这一主题，讨论其原理及应用，并提供相应的PyTorch代码示例，帮助读者理解和实现这一技术。
## 什么是双重语音识别？
双重语音识别（Dual Speech Recognition）是指在同一时间处理来自不同说话者的语音输入。它的目标是准确识别多个人同时说
