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CNN语音识别中的应用

作者:侯艺馨 总结 目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。...其实 CNN 被用在语音识别中由来已久,在 12、13 年的时候 Ossama Abdel-Hamid 就将 CNN 引入了语音识别中。...1 语音识别为什么要用CNN 通常情况下,语音识别都是基于时频分析后的语音谱完成的,而其中语音时频谱是具有结构特点的。...一些通用框架如Tensorflow,caffe等也提供CNN的并行化加速,为CNN语音识别中的尝试提供了可能。 下面将由“浅”入“深”的介绍一下cnn语音识别中的应用。...百度语音识别发展 百度发现,深层 CNN 结构,不仅能够显著提升 HMM 语音识别系统的性能,也能提升 CTC语音识别系统的性能。

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语音识别全面进入CNN时代:会读“语谱图”的全新语音识别框架

通过进一步的研究,我们在FSMN的基础之上,再次推出全新的语音识别框架,将语音识别问题创新性的重新定义为“看语谱图”的问题,并通过引入图像识别中主流的深度卷积神经网络(CNN, Convolutional...FSMN的成功给了我们一个很好的启发:对语音的长时相关性建模并不需要观察整个句子,也不一定需要使用递归结构,只要将足够长的语音上下文信息进行良好的表达就可以对当前帧的决策提供足够的帮助,而卷积神经网络CNN...CNN早在2012年就被用于语音识别系统,并且一直以来都有很多研究人员积极投身于基于CNN语音识别系统的研究,但始终没有大的突破。...,更好的表达了语音的长时相关性,比学术界和工业界最好的双向RNN语音识别系统识别率提升了15%以上。...其次,从模型结构上来看,DFCNN与传统语音识别中的CNN做法不同,它借鉴了图像识别中效果最好的网络配置,每个卷积层使用3x3的小卷积核,并在多个卷积层之后再加上池化层,这样大大增强了CNN的表达能力,

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    语音识别模型

    简介Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目,旨在实现语音识别、翻译和生成任务。...作为基于深度学习的语音识别模型,Whisper 具有高度的智能化和准确性,能够有效地转换语音输入为文本,并在多种语言之间进行翻译。...这种综合运用数据和先进技术的方式,使得 Whisper 提高了其在各种环境下的健壮性和准确性,能够实现更为精确、智能的语音识别和翻译,为用户提供更加出色的语音处理体验。...多任务Whisper 并不仅仅是预测给定音频的单词,虽然这是是语音识别的核心,但它还包含许多其他附加的功能组件,例如语言活动检测、说话人二值化和逆文本正态化。...包括以下几种:语音识别语音翻译口语识别语音活动检测这些任务的输出由模型预测的令牌序列表示,使得单个模型可以代替传统的语音处理管道中的多个组件,如下所示:应用安装openai-whisperopenai-whisper

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    语音识别内容

    PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。...统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数...Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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    python语音识别

    语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。...AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {     'vol': 5, }) # 识别正确返回语音二进制...接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。...(text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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    什么是语音识别语音助手?

    前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然,更具人性化。

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    语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)

    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...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。...mirror.baidu.com/pypi/simple pip install pytest-runner pip install paddlespeech ---- 2 quick start 示例 2.1 语音识别...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。

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    什么是语音识别语音搜索?

    前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之一。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

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    Python实时语音识别

    最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。...目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。...由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。...语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。...语音识别API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别

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    语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)

    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。...---- 文章目录 1 paddlehub的安装 2 几款模型 3 三款语音识别模型实验 3.1 deepspeech2_aishell - 0.065 3.2 u2_conformer_wenetspeech...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

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    语音识别——ANN加餐

    基本分类 第三代语音识别框架 口语化和篇章语言模型技术 远场语音识别问题及其解决方案 语音转写后处理 语音转写个性化方案(未来) 我就非常粗暴的简单介绍: ———— 语音识别基本原理 ———— 语音识别是门多学科的技术...由于语音输入是一个时序性很强的数据,所有RNN由于其“记忆”的天然优势,使得能很好地适用于这些语音的声学建模。 后来,当前也有使用CNN结合的框架,这也可以说是第三代技术吧。...第三代语音识别框架 这中模型中,结合了CNN(卷积神经网络),CNN各层所提取特征从局部到整体,降低了学习难度,减少了模型的尺寸大小。...因为CNN原是用于图像识别的,有很好地记忆局部以及适应局部偏移的特性。 经过声学建模,频谱就会转变为音素序列集合,然后通过语言模型,就可以转为词序列。...———— 总结 ———— 语音转写涉及到了CNN(更好地掌握宏观)、DNN(更好地降噪和处理)、RNN(更好地识别声学模型),是现在神经网络当前热门技术的综合应用,十分好玩。 好,结束,吃饭。

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    语音识别流程梳理

    语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR)、电脑语音识别(英语:Computer Speech...搜狗知音引擎是搜狗公司自主研发的一项专注于自然交互的智能语音技术,该技术集合了语音识别、语义理解、语音交互、以及提供服务等多项功能。...最近小编参与了语音相关项目的测试工作,测试中对语音识别的相关概念和原理有了深入了解,本文将对语音识别的流程进行展开讲解。 ?...语音识别流程 语音识别流程,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程,它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码几个部分。...,找到最为匹配的词序列作为识别结果输出,整体语音识别系统的流程如下: ?

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