D:\\test"; List nameList = new List(); Director(path,nameList); 响应（调用）代码如上面，比如写在某个事件中。...首先是有一个已知的路径，现在要遍历该路径下的所有文件及文件夹，因此定义了一个列表，用于存放遍历到的文件名。...递归遍历如下：将已知路径和列表数组作为参数传递， public void Director(string dir,List list) { DirectoryInfo d...foreach (FileInfo f in files) { list.Add(f.Name);//添加文件名到列表中 }...//获取子文件夹内的文件列表，递归遍历 foreach (DirectoryInfo dd in directs) { Director(dd.FullName
这种典型的以人为中心的语音数据转换是计算梅尔频率倒谱系数（MFCC），有13或者26种不同的倒谱特征，可以作为这种模型的输入。经过这种转换，数据被存储在一个频率系数（行）随时间（列）的矩阵中。...下面是如何获取 MFCC 特征，和如何创建音频数据的窗口的示例代码如下： 对于我们的 RNN 示例来说，我们使用之前的9个时间分片和之后的9个时间分片，每个窗口总攻19个时间点。...如果你想要知道 TensorFlow 中 LSTM 单元是如何实现的，下面展示了深度语音启发的双向神经网络（BiRNN）中 LSTM 层的示例代码。...微软团队和其他研究院在过去4年里所做的几项关键改进包括： 在基于RNNs的字符顶端使用语言模型 使用卷积神经网络（CNNs）从音频中提取特征 集合利用多个RNNs的模型 值得注意的是，在过去几十年的传统语音识别模型中起先锋作用的语言模型...输入声音特征增加的信号幅度对应着字符a - z 在GitHub库中使用默认设置做训练，运行结果如下图所示： 如果你想训练一个高性能模型，你可以在这些文件夹中添加额外的.wav和.txt文件，或者创建一个新的文件夹
在本文中，使用卷积神经网络（CNN）解决了语音降噪问题。给定有噪声的输入信号，目标是建立一个统计模型，该模型可以提取干净信号（源）并将其返回给用户。...数据预处理 当前深度学习技术的大多数好处都在于，手工制作的功能不再是构建最新模型的重要步骤。以SIFT和SURF之类的特征提取器为例，它们经常用于计算机视觉问题（例如全景拼接）中。...这些方法从图像的局部提取特征以构造图像本身的内部表示。但是，为了实现通用化的必要目标，需要大量工作来创建足够强大的功能以应用于实际场景。换句话说，这些功能必须与经常看到的常见转换保持不变。...当前深度学习的一件很酷的事情是，这些属性中的大多数都是从数据和/或从特殊运算（例如卷积）中获悉的。 对于音频处理，希望神经网络将从数据中提取相关特征。...在下面，可以将降噪后的CNN估计值（底部）与目标（顶部的干净信号）和噪声信号（用作中间的输入）进行比较。
神经网络使用目标函数来最大化字符序列的概率（即选择最可能的转录），随后把预测结果与实际进行比较，计算预测结果的误差，以在训练中不断更新网络权重。...以下代码展示了如何获取 MFCC 特征，以及如何创建一个音频数据的窗口。...微软的团队和其他研究人员在过去 4 年中做出的主要改进包括： 在基于字符的 RNN 上使用语言模型 使用卷积神经网络（CNN）从音频中获取特征 使用多个 RNN 模型组合 值得注意的是，在过去几十年里传统语音识别模型获得的研究成果...输入声音信号振幅特征的增加只与字母 a-z 有关 使用 Github 中默认设置的训练结果如下： ?...如果你想训练一个更强大的模型，你可以添加额外的.wav 和.txt 文件到这些文件夹里，或创建一个新的文件夹，并更新 configs / neural_network.ini 的文件夹位置。
加载标签 首先大家要把从公众号下载来的音频文件保存在一个固定的文件夹中，比如取名为“audio”。...mfcc 系数 mfcc 系数，全称“Mel Frequency Cepstrum Coefficient”，音译为：梅尔频率倒谱系数，是模仿人类听觉特性而提取的特征参数，主要用于特征提取和降维处理。...mono 为双声道，我们读取的音频都是单声道的，所以也要设置为 None。其次，我们并不需要这么高的采样率，所以就每三个选取一个采样点，y=y[::3]。 如何提取 mfcc 参数呢？...然后每提取到一个 mfcc 参数就把它添加到 mfcc_vectors 中，并且在 target 中存储它的标签名。...当我们把六个文件夹所有的音频文件 全部处理完毕后，我们要把数据存储用 npy(numpy 矩阵的存储格式) 格式存储起来。读者可能会疑问，为什么要保存起来，我一下子做完整个流程，不就可以了吗？
这些处理有助于提高语音信号的质量，为后续的特征提取和识别打下基础。2.特征提取特征提取是音频AI生成文字技术的关键步骤。...准备音频的文本转录（即音频对应的文字）。特征提取：使用Kaldi中的工具（如compute-mfcc-feats.sh）提取MFCC（Mel频率倒谱系数）特征。...在实际应用中，用户可以通过麦克风输入音频，系统将音频转换为文本。操作步骤详解安装Kaldi：从官方网站（http://kaldi-asr.org）下载最新版本的Kaldi。...在~/kaldi/data文件夹中创建一个conf/mfcc.conf配置文件，可在配置文件配置以下2个参数–user-energy true表示提取出的mfcc特征含能量信息（第一列），false表示不含能量信息...，online-gmm-decode-faster----用来从麦克风输入声音来识别的测试一下Ubuntu的录音机是否正常（假设你有录音设备），在命令行输入以下代码：arecord -f cd -r 16000
许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。...识别语音需要输入音频，而在 SpeechRecognition 中检索音频输入是非常简单的，它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本，只需几分钟即可自动完成检索并运行。...大家可使用 pip 命令从终端安装 SpeechRecognition：pip3 install SpeechRecognition 安装过程中可能会出现一大片红色字体提示安装错误！...要了解噪声如何影响语音识别，请下载 “jackhammer.wav”（链接：https://pan.baidu.com/s/1AvGacwXeiSfMwFUTKer3iA 提取码：3pj7） 通过尝试转录效果并不好...最终该文件夹下有以下文件： 然后我们就可以通过麦克风录入一个语音文件文件（“test.wav”） 在该文件目录下打开python解释器输入以下内容： 就看到了输出内容，但是我说的是两个中国
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。...在同一个文件夹中测试一些其他WAV文件，看看结果如何。 分数将在0到1之间，值越高意味着模型对预测越自信。...如果你更改了路径，则需要更新LABEL_FILENAME和MODEL_FILENAME以指向你新添加的文件。 这个模型是如何运作的？...接下来，由这些处理步骤产生的图像会被输入到多层卷积神经网络，其含有一个全链接层后以分类器结尾。...为了帮助神经网络学习需要忽略哪些声音，你需要准备一些不属于你的预测类型的音频片段。怎么做呢？你可以创建“呱呱”“噜噜”“哞哞”等子文件夹，然后将你的用户可能碰到的其他动物的声音混入子文件夹。
（TTS）的新神经网络VoiceLoop，它能够把文本转化为在室外采样的声音中的语音。...它将生成两个样本： 生成样本将会以 gen_10.wav 的扩展名保存。 它的真值（测试）样本也被生成，并使用 orig.wav 扩展名保存。...该子集包括美国口音的说话者。使用 Merlin 对该数据集进行预处理——使用 WORLD 声码器从每个音频剪辑文件中抽取声码器特征。...下载完成后，该数据集将位于子文件夹 data 下，如下所示： loop ├── data └── vctk ├── norm_info │ ├── norm.dat...预训练模型 通过以下方式下载预训练模型： bash scripts/download_models.sh 下载完成后，模型在子文件夹 models 下，如下所示： loop ├── data ├── models
）是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。....wav文件分离成人声和伴奏两个音轨，并保存到spleeter/audio_output文件夹中#!..." .wav) # 使用spleeter命令进行分离并保存到audio_output/文件夹中 spleeter separate \ -o audio_output \...切分音频片段pip librosa soundfile执行下面脚本，将会从audio_output目录中的每个音频文件中提取出10-20秒的音频片段，并保存到clips目录中。...，玄学选项，有时候效果好，有时候效果差推理下面以孙燕姿的模型为例，演示如何使用 so-vits-svc 进行音色转换模型地址：孙燕姿模型先看效果<audio id="audio" controls=""
在例子中，3段会议的录音，如下图所示： ? image.png 从图中可以看出，1小时左右的录音wav文件，大小在477M。...链接: https://pan.baidu.com/s/1dJoj14wOofBXuI5Vp1hX_g 提取码: bwd2 压缩文件下载ffmpeg软件.zip下载后，放到桌面的文件夹录音压缩和拼接中...image.png 3.压缩音频文件 在桌面的文件夹录音压缩和拼接中打开cmd，打开方式如下图所示： 即在资源管理器的路径中输入cmd，然后按Enter键运行。 ?...image.png 在桌面的文件夹录音压缩和拼接中打开cmd， 在cmd中输入命令并运行：ffmpeg -f concat -i list.txt -c copy "all.mp3" 运行过程中截图如下图所示...3.如果读者熟练python代码，可以编写python代码实现自动找出文件夹内的wav文件并将其压缩和拼接。
深度特征指通过神经网络提取的影像特征，相比传统SIFT、SURF的特征有更好的匹配精度和效率[3]。经过视角选择之后，输入已经配对的N张影像，即参考影像和候选集。...首先利用一个八层的二维卷积神经网络(图2)提取立体像对的深度特征Fi，输出32通道的特征图. ?...图2 特征采样的神经网络 为防止输入的像片被降采样后语义信息的丢失，像素的临近像素之间的语义信息已经被编码到这个32通道的特征中，并且各个图像提取过程的网络是权值共享的。 ? ? ?...5) 深度估计 转换结束后，将dense_folder中的取出cams，images两个文件夹和pair.txt文件，放入一个新的文件夹中，该文件夹就可以作为MVSNet的输入。...可是，其在正则化过程中仍旧消耗近11GB的内存，这使得许多人在使用MVSNet的时候受到限制，下一篇文章，将讲述如何利用循环神经网络和一种链式的Cost Volume构造方法减少MVSNet的GPU消耗
深度学习一个比较好的原则是使用专家学习得到的预训练网络模型，这里面包括几个概念，特征提取、微调模型、卷积基、卷积块等内容。...VGG16架构，它是一种简单而又广泛使用的卷积神经网络架构。 使用预训练网络有两种方法：特征提取（feature extraction）和微调模型（fine-tuning）。...Numpy 数组，然后用这个数据作为输入，输入到独立的密集连接分类器中 # （与本书第一部分介绍的分类器类似）。...,生成经过数据提升/归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生batch数据 # directory: 目标文件夹路径,对于每一个类,该文件夹都要包含一个子文件夹.子文件夹中任何JPG、PNG...时生效 # save_format："png"或"jpeg"之一，指定保存图片的数据格式,默认"jpeg" # flollow_links: 是否访问子文件夹中的软链接
评估模型 训练结束之后会保存预测模型，我们用预测模型来预测测试集中的音频特征，然后使用音频特征进行两两对比，阈值从0到1,步长为0.01进行控制，找到最佳的阈值并计算准确率。...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。...第二个函数register()其实就是把录音保存在声纹库中，同时获取该音频的特征添加到待对比的数据特征中。最后recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...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。...，并成功把语音数据存放在audio_db文件夹中。
将图像组织到不同的文件夹中 训练模型 制作并评估测试预测 后续步骤 1.提取数据 首先需要提取“dataset-resized.zip”的内容。...从zip文件中提取图像的代码 解压缩后，数据集调整大小的文件夹有六个子文件夹： ?...忽略.DS_Store 2.将图像组织到不同的文件夹中 现在已经提取了数据，把图像分成训练，验证和测试图像文件夹，分成50-25-25。定义了一些帮助快速构建它的函数，可以在笔记本中查看。...这意味着它将有一个包含三个子文件夹的外部文件夹（称之为数据）：训练，验证和测试。在每个文件夹中，有一个名为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料和垃圾的文件夹。 ?...ImageDataBunch.from_folder（）指定将从ImageNet结构中的文件夹中提取训练，验证和测试数据。 批量大小bs是一次训练的图像数量。
/path.sh # 定义语料库位置和下载路径 data=/DATA/disk1/ASR data_url=www.openslr.org/resources/62 # 下载数据 ## 输入：语料库位置...（$data） 数据下载路径（$data_url） ## 输出：在$data文件夹下新增解压后的语料库（corpus和transcript文件夹) local/download_and_untar.sh...$data $data_url aidatatang_200zh || exit 1; # 数据准备 ## 输入：解压后的语料库路径（$data/aidatatang_200zh） ## 输出：text...|| exit 1; ## text 用于后面构建词典，训练语言模型G.fst ## wav.scp 用于后面提取MFCC特征 ## utt2spk, spk2utt 用于CMVN # 词典准备 #...# 输入：text ## 输出：data/local/dict文件夹 (含extra_questions.txt、lexicon.txt、 ## silence_phones.txt、nonsilence_phones.txt
python train.py 评估模型 训练结束之后会保存预测模型，我们用预测模型来预测测试集中的音频特征，然后使用音频特征进行两两对比，阈值从0到1,步长为0.01进行控制，找到最佳的阈值并计算准确率...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。...第二个函数register()其实就是把录音保存在声纹库中，同时获取该音频的特征添加到待对比的数据特征中。最后recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...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。...，并成功把语音数据存放在audio_db文件夹中。
评估模型训练结束之后会保存预测模型，我们用预测模型来预测测试集中的音频特征，然后使用音频特征进行两两对比，阈值从0到1,步长为0.01进行控制，找到最佳的阈值并计算准确率。...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。...第二个函数register()其实就是把录音保存在声纹库中，同时获取该音频的特征添加到待对比的数据特征中。最后recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...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。...，并成功把语音数据存放在audio_db文件夹中。
0.0.0.0 评估模型 训练结束之后会保存预测模型，我们用预测模型来预测测试集中的音频特征，然后使用音频特征进行两两对比，阈值从0到1,步长为0.01进行控制，找到最佳的阈值并计算准确率。...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。...第二个函数register()其实就是把录音保存在声纹库中，同时获取该音频的特征添加到待对比的数据特征中。最后recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...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。...，并成功把语音数据存放在audio_db文件夹中。
这个数据集通常由大量的输入和对应的输出组成，神经网络模型通过学习输入和输出之间的关系来进行训练，并且在训练过程中调整模型的参数以最小化误差。 ...通俗地讲，如果我们想要训练民谣歌手叶蓓的音色模型，就需要将她的歌曲作为输入参数，也就是训练集，训练集的作用是为模型提供学习的材料，使其能够从输入数据中学习到正确的输出。...选择训练集样本时，最好选择具有歌手音色“特质”的歌曲，为什么全网都是孙燕姿？只是因为她的音色辨识度太高，模型可以从输入数据中更容易地学习到正确的输出。 ...在深度学习中，通常需要大量的数据才能训练出高性能的模型。例如，在计算机视觉任务中，需要大量的图像数据来训练卷积神经网络模型。...但是，在其他一些任务中，如语音识别和自然语言处理，相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型。 通常，需要确保训练集中包含充足、多样的样本，以覆盖所有可能的输入情况。
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