基于树莓派的语音识别和语音合成 摘要 语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术...本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。...，实现对本地语音文件的识别。...AipSpeech import os ''' 你的APPID AK SK 参数在申请的百度云语音服务的控制台查看''' APP_ID = '17xxxx11' API_KEY = 'QZhVe5xxxxxvhYVA...百度在语音识别方面做出的努力可见一斑，通过调整程序中的参数，可以识别除普通话以外其他语言的音频文件(如英语)，而且准确度较高，尤其是短句识别甚高，在易混淆字音重复出现的绕口令中，仅将其中一个“柳”字错误识别为
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 语音识别 本项目是基于...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...lm wget https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zhidao_giga.klm 评估和预测 在训练结束之后，我们要使用这个脚本对模型进行超参数调整，提高语音识别性能...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python eval.py 项目部署 启动语音识别服务，使用Socket通讯。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python deploy/server.py 测试服务，执行下面这个程序调用语音识别服务。在控制台中，按下空格键，按住并开始讲话。
项目介绍 本项目是基于Pytorch实现的语音情感识别，效果一般，提供给大家参考学习。...源码地址：SpeechEmotionRecognition-Pytorch 项目使用 准备数据集，语音数据集放在dataset/audios，每个文件夹存放一种情感的语音，例如dataset/audios...python export_model.py 预测语音文件。...python infer.py --audio_path=dataset/audios/angry/audio_0.wav 数据预处理 在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法...0, keepdims=True) std = np.std(features, 0, keepdims=True) features = (features - mean) / (std + 1e-5)
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Pytorch实现的...MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...自定义的语音数据需要符合一下格式：语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。infer_record.py的参数record_time为录音时间。
语音识别是深度学习早先攻克的几个领域之一。传统的基于HMM等的语音识别精度一直比较受限。但是深度学习还是给语音识别的精度带来了一个飞跃性的提高。本文在网上找了段代码实现了下，感觉非常简单就可以复现。...不过看了过程，也非常简单，主要有几步： （1） 下载VCTK数据集； （2） 对数据集，提取每个WAV文件的MFCC特征以及对应的语音文本标注语料。 （3） 设置CTC的损失目标函数。
文章目录 语音识别 to do source 结果 语音识别 1.最近研究语音识别，就顺便研究了一下隐马尔科夫链。 2.其中核心代码为： 3.训练样本数据集，请联系作者。...python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-04--19:50 File：HMM语音识别...Describe: 建立语音识别 ''' import os import argparse import numpy as np from scipy.io import wavfile from...参数n_components定义了隐藏状态的个数， 参数cov_type定义了转移矩阵的协方差类型， 参数n_iter定义了训练的迭代次数： #
基于该方案能针对智能家居的各种设备提供以下三种应用场景： 本地离线语音唤醒及语音控制。 本地唤醒，基于云端语音及语义识别的远程控制。 本地“Alexa”唤醒，基于云端AWS SDK的语音助手服务。...为了能有一个更直观的了解，我们提供了相关demo的演示视频： 本地唤醒，基于云端识别的远程控制 如下图所示，在本地基于唤醒词的语音识别，然后通过交互的方式，把后面的语音输入传递到云端作进一步的智能识别。...至于后面的语音控制识别，是基于关键字的识别还是更智能化的自然语言语义识别，则取决于后台的第三方AI云服务商，作为终端智能模块，该方案更多的是处理本地AI的语音关键词识别。...本地"Alexa"唤醒 基于云端AWS的语音助手服务 如下图所示，基于恩智浦的低成本语音识别平台，还可以做低成本的智能音箱和智能语音助手，根据产品的定位和硬件的具体配置，可以开发并集成AWS/AVS/...结束语 总体来说，基于恩智浦MCU的智能语音识别方案，将会带给客户一个高性价比的选择。在目前市场上基本都是基于MPU的智能语音方案的背景下，这绝对是一个创新型的整体解决方案。
前言本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。...跟梅尔频谱同样很重要的梅尔倒谱（MFCCs）更多用于语音识别中，对应的API为librosa.feature.mfcc()。...所以在这里要输出的是音频的特征值，有了音频的特征值就可以做声纹识别了。我们输入两个语音，通过预测函数获取他们的特征数据，使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值，得到的结果可以作为他们相识度。...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册
介绍： 本项目是大二寒假在家没事写的，一直没有时间讲本项目分享出来，现在有时间了哈。那就让我简单的将项目介绍一下吧。...好了废话不多说了，直接上图 初始化界面： [在这里插入图片描述] 可以看到所有的功能都展现在了左边的功能栏中了 点击信息录入 [在这里插入图片描述] 在此处填写完必要的个人信息之后，系统会对使用者的面部进行特征提取...进行人脸签到： [在这里插入图片描述] 在签到完成之后，系统会普配到使用者的姓名，同时将会以语音播报的方式将信息播报出来，以是提示使用者签到已完成了 签到信息的可视化 [在这里插入图片描述] 总结：简单介绍就到这里了...也可以通过github地址的方式获取源代码：https://github.com/huzin1/we [image.png] 欢迎关注公众号：陶陶name
在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络已经取得了一定的成功，但是许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。...而从个性化语音助手，如亚马逊的 Alexa 和苹果公司的 Siri ，到车载的语音指挥技术，这类系统面临的一个主要挑战是正确判断用户正在说什么和正确解释这些话的意图，深度学习帮助这些系统更好的理解用户，...在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络在语音转录的应用已经取得了令人印象深刻的进步。许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络，使其错误地预测一个特定目标。...攻击策略： 基于梯度的方法：FGSM 快速梯度法； 基于优化的方法：使用精心设计的原始输入来生成对抗样本； ▌以往的研究 在先前的研究工作中，Cisse 等人开发了一个通用攻击框架，用于在包括图像和音频在内的各种模型中工作...在更复杂的深度语音系统上困难在于试图将黑盒优化应用到一个深度分层、高度非线性的解码器模型中。尽管如此，两种不同方法和动量突变的结合为这项任务带来了新的成功。
基于此，我们能更加轻松的控制录音，新提供的 onFrameRecorded 的事件，甚至可以实现流式语音识别。...本文就介绍一下使用 Wafer Node.js SDK 提供的腾讯云智能语音识别接口来实现录音转文字的功能。...请您先从 Github 下载语音识别 Demo，本文会根据 Demo 来介绍 SDK 中语音识别接口的使用。 使用语音识别需要开通腾讯云智能语音。...true，最后会返回完整的识别结果，以此来流式识别语音。...第 46 行开始对音频文件进行处理，首先先生成了 voiceId，voiceId 告诉了语音识别接口每个语音分片属于哪个语音，每个语音的 voiceId 应当是唯一的。
基于DNN-HMM的语音识别系统
在本篇论文中，滴滴提出基于多模态对齐的语音情感识别的模型。在语音情感识别的公开数据集IEMOCAP取得了当前最好的性能。...基于多模态的语音情感识别的方法可以用于智能客服（如客服质检，机器人客服互动式语音应答），其中机器人客服质检主要是根据语音和识别文本对客服和用户的情绪进行分析，辅助质检，机器人客服互动式语音应答主要是根据语音和识别文本对进线用户的情绪进行分析...本文提出的多模态对齐的语音情感识别的模型，主要包括语音的编码器模块，语音识别文本的编码器模块，以及基于注意力机制的多模态融合网络模块，具体的模型结构图如上图。...语音的编码器模块 我们首先获取语音的低维度的基于帧的MFCC特征，然后用BiLSTM对音频基于帧进行高维特征表示。...语音识别文本的编码器模块 我们首先预训练（Pretraining）来获取单词的词向量（Word Embedding）表示，然后用BiLSTM对ASR识别文本基于单词进行高维特征表示。
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二） 上一篇paddlehub是一些预训练模型，paddlespeech也有，所以本篇就是更新...1 安装 参考：PaddleSpeech 一键预测，快速上手Speech开发任务 PaddleSpeech 是 all-in-one 的语音算法工具箱，包含多种领先国际水平的语音算法与预训练模型。...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型，支持语音识别，语音合成，声音分类，声纹识别，标点恢复，语音翻译等多种功能，PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...文档链接：语音识别 第一个语音识别的示例： >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...、：；) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。
上一篇： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说...整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。...- 0.087 3.3 u2_conformer_aishell - 0.055 4 文本-标点恢复 5 语音识别 + 标点恢复 案例 ---- 1 paddlehub的安装 先把paddlepaddle...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的： import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k，格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 一直以来，火山语音团队都为时下风靡的视频平台提供基于语音识别技术的智能视频字幕解决方案...对此火山语音团队在基于无监督预训练的语音识别技术落地过程中，针对以上三大痛点进行了算法改进和工程优化，形成一套完整易推广的落地方案。...声学模型结合纯文本训练的语言模型，构成一个完整的语音识别系统，可以取得不错的识别效果。...可以看到，基于伪标签训练的LAS模型基本可以保持CTC种子模型的识别效果且模型参数量减少了三分之一，可以直接基于成熟的端到端推理引擎部署上线。...除语音识别外，基于wav2vec2.0的预训练模型在其他多个下游任务上也已取得显著收益，涉及音频事件检测、语种识别、情感检测等，未来将陆续落地到视频内容安全、推荐、分析、音频分流、电商客服情感分析等相关业务中
cd /userdata/dev_ws/ # 配置TogetheROS环境 source /opt/tros/setup.bash # 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。...，说出“地平线你好”后，即可唤醒 当人依次在麦克风旁边说出“地平线你好”、“向左转”、“向右转”、“向前走”、“向后退”命令词，语音算法sdk经过智能处理后输出识别结果，log显示如下 识别到语音命令词...语音控制 SSH连接OriginBot成功后，配置智能语音模块： #从TogetheROS的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。...bash config/audio.sh 启动机器人底盘在终端中输入如下指令，启动机器人底盘： ros2 launch originbot_bringup originbot.launch.py 启动语音控制以下是口令控制功能的指令...： ros2 launch audio_control audio_control.launch.py 此时即可看到小车运动的效果了
作者 | Pelhans 来源 | CSDN博客 目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。...网上看了一圈，发现基于tensorflow的中文语音识别开源项目很少，而且功能较为简单。英语的项目倒是很多，但奈何写代码的人功力太深厚，想转成中文的很麻烦。...因此本项目的目标是做一个简单易理解，方便新手入门的基于神经网络的ASR模型，同时把常用的功能加上方便参考。(实际上是代码功力太差…), 语料采用Aishell 的170h语音....1.2 生成vocab.txt vocab.txt 是基于字的，即统计语料文本中的汉字。通过data_utils/build_vocab.py 生成。...5.2 带语言模型的解码 在训练声学模型阶段使用的是5.1的解码方式，在实际使用过程中需要添加语言模型来提升识别的准确率。
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