# 使用 TensorFlow Java 实现语音识别
语音识别是一个热门的机器学习应用，可以通过音频数据将语音转换为文本。实际上，使用 TensorFlow Java 实现语音识别并不是一件复杂的事情。本文将指导你完成这个过程，我们将分步骤进行讲解。
## 流程概览
以下是使用 TensorFlow Java 进行语音识别的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
1. 预备工具1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子。测试代码可以参考 https://github.com/ksachdeva/tensorflow-cc-examples 和 https://github.com/aljabr0/from
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2023-10-20 20:12:17
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一、概述本文将要讨论NLP的一个重要话题：Word2Vec，它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示（即向量）的技术。其实，在开展自然语言处理任务时，一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习，因为良好的特征表示所对应的词，能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来。举个例子，在特征表示层面，单词“forest”和单词“oven”是不同的，也很少在类似的上下文中出现，而单词“forest”
gensim基本使用gensim 是一个通过衡量词组（或更高级结构，如整句或文档）模式来挖掘文档语义结构的工具 三大核心概念：文集（语料）–>向量–>模型文集： 将原始的文档处理后生成语料库from gensim import corpora
import jieba
documents = ['工业互联网平台的核心技术是什么',
'工业现场生产过程优化场景有哪
最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
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2024-04-22 09:19:01
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论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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1. TensorFlow核心理解TensorFlow本质上是一张计算图，数据在图上计算和流动。写TensorFlow程序，需要:构建一张计算图;运行会话，执行图中的运算。2. TensorFlow的几个概念图（Graph）：用来表示计算任务，也就我们要做的一些操作。会话（Session）：建立会话，执行图中的计算，得到结果。如果把每个图看做一个车床，那会话就是一个车间，里面有若干个车床，用来把数
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2024-01-07 16:44:46
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编者按：智能语音识别系统目前已经实现商业化应用，广泛应用于客服行业，包括智能语音客服和智能客服呼叫中心。那么智能语音识别系统如何识别客户意图，如何判断智能客服系统的语音识别能力呢？本文我们将结合语音识别技术原理为大家回答以上问题。➤ 模式识别原理智能语音识别系统是计算机技术和人工智能发展的产物，其对语音的识别处理依赖于计算机的运行计算，但是计算机只认识二进制编码，如何通过语音的形式让计算机了解客户
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2024-01-31 06:48:03
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本文介绍清华大学语音与音频技术实验室（SATLab）ISCSLP 2022录用论文。BERT-LID: Leveraging BERT to Improve Spoken Language Identification。这篇文章将BERT模型引入到语种识别领域。利用BERT模型的优越性，再结合下游不同的神经网络模型，提升语种识别能力，尤其是在短语音的情况下识别性能有更为明显提升。01 语
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2023-11-20 22:47:07
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简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是，这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性，因此文中的很多表述实际上是不准确的。首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。在开始语音识别之前，有时需要把首尾端
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2024-07-01 05:48:25
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前言前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。语义解析接上一章结束的内容，我们把说出的话通过分隔符实现了“|录入|14002001|数量15|价格4块6”的效果，这次我们看看分隔后我们怎么实现把他们的关键数据放到对应我们建的类里面。首先我们定义了一个解析字符串的方法，其返回值就是我们上一章先定
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2024-05-30 14:54:40
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这里写自定义目录标题前言一、tensorflow是什么？二、TensorFlow常量、变量、占位符1. 常量 变量 占位符2.变量3.占位符!三、简单计算代码 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、tensorflow是什么？二、TensorFlow常量、变量、占位符1. 常量 变量 占位符2.变量3.占位符!三、简单计算代码 前言 作为一个刚刚接触
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2024-06-17 08:48:41
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记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的，当初看到那个算法时我彻底被震撼住了，想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。最近在詹卫东老师的《中文信息处理导论》课上再次学到中文分词算法，才知道这并不是中文分词算法研究的全部，前前后后还有很多故事可讲。在没有建立统计语言模型时，人们还在语言学的角度对自动分词进行研究，期间诞生了很多有意思的理
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2024-05-22 19:48:56
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语言模型的作用：已知文本前面有若干个词，预测下一个词出现的概率是多少。简单地说，就是一句话符合不符合当前已知的说话习惯。N-gram模型：N-gram模型基于一个假设：第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现的概率的乘积。它没有训练的过程，只是统计当前词在N元组里出现的次数。一般业内最大的使用三元模型，也就是3-gram模型。因为虽然N越大计算越准确，
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2024-05-29 22:50:29
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2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍二、SEED策略介绍2.1 SEED是做什么的？2.2 SEED是怎么工作的？ 2.3 SEED框架解析2.3.1编码器-解码器框架2.3.2 快速文本模型2.3.3 SEED2.4 实验三、 SEED性能总结总结一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍 之前的文
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2024-06-04 06:18:25
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深度学习应用场景： 深度学习，如深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络已被应用 计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域 并获取了极好的效果。机器学习深度学习算法分类：神经网络（简单）神经网络（深度），图像：卷积神经网络，自然语言处理：循环神经网络深度学习框架：认识TensorflowTensorflow特点1、真正的可移植性 引入各种计算设备的支持包括CPU/GPU/TP
在当今的计算机科学中，语义识别已成为重要领域之一，尤其是在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）技术的快速发展背景下。Python作为一种强大的编程语言，拥有众多库和框架，使得实现语义识别变得更加高效和方便。本文将详细记录解决“Python语义识别”问题的过程，包括抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和逆向案例等多个方面。
### 协议背景
在探索Python语义识别的过程中，我们所开发
在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。 而诸如 CTC、Low Frame Rate、Chain 模型等粗粒度建模单元技术使得语音识别准确率得到提升的同时，解码速度也可以大大加快。 本期雷锋网硬创公开课特邀供职于阿里巴巴
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2024-08-09 11:30:35
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用olami语音识别语义理解做记账demo
前言
国内语音识别技术已有多家，而olami不仅在语音识别上准确率较高，更重要的是在语义理解上十分强大，本文用olami sdk做了一个记账demo(记账部分代码参考开源代码)，这个demo可以语音添加不同消费记录，查询当天，当月消费情况，删除消费列表中的记录。让我们一起来感受下olami如何实现强大的语义理解。
1.demo支持的说法
demo中实现的
2.1 赛题数据训练数据为8万句广告宣传语，其中约3.5万句为违反广告法的使用绝对化用语（label=1），约4.5万句不违反（label=0）2.2 赛题目标预测广告宣传语是否违规。2.3 评价指标本赛题采用F-SCORE值进行衡量：其中：Precision为准确率，Recall为召回率, β=1；3算法核心设计思想3.1 算法架构设计特征工程设计理念 基于传统机器学习的词频方式提取词
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2024-08-22 20:27:43
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