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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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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# 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
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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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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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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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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# 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
# 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
https://github.com/libai3/masr 当前语音识别是直接的高纬度映射如果能将一个人的声音去除某些东西或者经过一个网络转为标准的语音 在通过标准的文字语音对照库变成文字的话,会减少对计算量的要求,速度也许会更加的快速
原创
2022-04-06 10:19:17
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# PyTorch 语音识别原理概述
语音识别是将语音信号转换为相应文本的技术。随着深度学习的迅速发展，基于神经网络的方法已成为现代语音识别技术的主流。本文将通过简单的代码示例和原理分析，介绍如何利用 PyTorch 实现基本的语音识别系统。
## 语音识别的基本流程
语音识别系统的基本流程可以分为以下几个主要步骤：
1. **数据采集与预处理**：录制音频并进行特征提取（例如，梅尔频率倒
ASRT是一个中文语音识别系统，由AI柠檬博主开源在GitHub( https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition )上，为了便于大家使用，本文将手把手按顺序教你如何使用ASRT语音识别系统在测试和生产环境中部署中文语音识别API服务器。文本以CPU (Intel x86_64) + Linux + Python 3 + Nginx
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2024-09-28 08:42:13
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# 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 |
|----------
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
https://github.com/libai3/masr
原创
2021-04-22 20:29:39
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在这篇文章中，我将详细记录如何解决“pytorch 开源语音识别”相关问题的过程。随着深度学习的迅速发展，开源工具如 PyTorch 为语音识别任务提供了强大的支持和便利。
### 协议背景
#### 发展历程
自2016年PyTorch发布以来，其在语音识别领域的应用日益广泛。随着社区的支持与贡献，PyTorch的多个开源语音识别项目相继涌现，这些项目大大降低了研究和开发成本。以下是PyTo
# 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
