下载源代码和依赖库需要在内部隔离网络中从源码编译pytorch，但内部网络无法链接github。且pytorch依赖库众多，一个一个地下载依赖库不太现实。 我采用的方法是：在外部可联网的机器上git clone pytorch源码，切换到所需的branch或者tag上。使用命令git submodules update --init --recursive下载所有的依赖库。这一步非常耗时，也可能会
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2024-01-17 09:02:29
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VoIP网关设备中，常用的编码有G.711-uLaw、G.711-aLaw、G.723-53k、G.723-63k、G729其中，G.711和G.729是企业VoIP部署中非常流行的两种编解码器。与通过G.729编码的语音流相比，G.711音质表现出色。G.711通常用于不存在带宽问题的LAN环境，带宽需求约为80kbps，其中包括开销带宽。G.729通常用于带宽有限的WAN环境，带宽需求约为30
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2023-11-22 20:26:33
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语音编码第一章 音频1.1 音频和语音的定义 声音是携带信息的重要媒体，是通过空气传播的一种连续的波，叫声波。对声音信号的分析表明，声音信号有许多频率不同的信号组成，这类信号称为复合
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2006-08-31 22:56:00
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1.系统基本原理分析1.1系统设计要求将WAV 格式的模拟音频信号转换为数字
原创
2022-10-10 15:48:28
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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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1.语音编码目的：为了减少传输码率或存储量，以提高传输或存储的效率。经过这样的编码之后，同样的信道容量能传输更多路的信号，存储只需要较小容量的存储器。因而这类编码又称为压缩编码。压缩编码需要在保持可懂度与音质、降低数码率和降低编码过程的计算代价三方面折衷。 2.编码分类：波形编码、参数编码、混合编码。波形编码器：没有使用模型，而是试图使重构的语音和原始语音之间的误差最小化。波形编码的方法
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2024-08-12 22:34:48
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# Android语音编码的实现指南
在现代应用程序中，语音编码是一项核心功能。它能够将用户的语音转化为可处理的数字数据，进而用于各种用途，如语音识别、语音通讯等。在这篇文章中，我们将通过一系列步骤，帮助你实现Android上的语音编码功能。
### 实现流程
为了清晰地了解整个实现过程，我们将其分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
前言本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html系列教程总目录传送门：我是一个传送门本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载：下载地址：https://github.com/Holy-Shin
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2023-11-07 12:52:37
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# 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
在现代深度学习和语音识别技术的快速发展中，PyTorch 作为一种流行的框架被广泛运用。一些开发者在使用 PyTorch 进行语音识别时遇到了一些技术难题，尤其是在模型训练和推理过程中。
> 许多用户在完成语音识别模型的训练后，在进行推理时遇到了不断的错误，导致最终结果不尽人意。
在分析的过程中，经过大量的实验和调查，我发现了几个常见的错误现象：
```python
# Key Error
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习.1:传统的语音识别方法:这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究.首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的
# PyTorch 语音合成入门指南
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现语音合成。对于刚刚入行的小白来说，可能会觉得这是一个相对复杂的任务，但本文将通过清晰的流程、逐步的代码和详细的解释来帮助你掌握这项技术。
## 流程概述
在进行 PyTorch 语音合成的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 04:43:35
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# PyTorch 语音合成入门
随着人工智能技术的快速发展，语音合成（Text-to-Speech，TTS）成为了一个热门领域。它的应用越来越广泛，从虚拟助手到有声书，再到客户服务系统。本文将带领你了解如何使用PyTorch进行语音合成，包含示例代码和简单的结构图。
## 语音合成的基本原理
语音合成的基本原理是将文本转化为可理解的语音信号。这个过程通常分为两个主要步骤：文本处理和波形生成
GitHub 地址本教程目标：更高层次地理解PyTorch的Tensor库以及神经网络训练一个小的神经网络模型用于图像分类前提：安装torch和torchvision包。目录1. 什么是PyTorch？2. Autograd：自动求导3. 神经网络4. 训练分类器5. 可选：数据并行处理1. 什么是PyTorch？PyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：1)
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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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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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文章目录1.pytorch的介绍2.pytorch的版本3.pytorch的入门使用3.1 张量Tensor3.2 在Pytorch中创建张量3.3 Pytorch中的tensor常用方法3.4 tensor的数据类型3.5 tensor的其他操作 1.pytorch的介绍Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由其易用性，友好性。深受广大用户青睐。2.pytorch的版本详
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2023-11-08 23:23:02
283阅读
语音编码器
原创
2021-07-29 15:43:02
539阅读
