tensorflow 语音识别 最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。...中做语音识别会碰到的API 这个部分包括了SparseTensor, sparse_tensor_to_dense,edit_distance。...CTCloss 现在用深度学习做语音识别，基本都会在最后一层用CTCloss，这个loss自己实现起来还是有点费劲，不过，幸运的是，tensorflow中已经有现成的API了，我们只需调用即可。...知道这些，就可以使用tensorflow搭建一个简单的语音识别应用了。...参考资料 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/ctc_loss https://www.tensorflow.org/api_docs/
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。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个语音指令数据集，其中包含30个词的65000条语音，wav格式，每条长度为一秒钟。...语音识别教程 Google还配合这个数据集，推出了一份TensorFlow教程，教你训练一个简单的语音识别网络，能识别10个词，就像是语音识别领域的MNIST（手写数字识别数据集）。...训练： 开始训练前，要先装好TensorFlow，然后在source tree运行这行命令： python tensorflow/examples/speech_commands/train.py 上面提到的语音指令数据集会自动开始下载...训练完成后，可以运行下面命令行，导出这个语音识别模型： python tensorflow/examples/speech_commands/freeze.py \ --start_checkpoint...下载地址（1GB）：https://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz 如果你想先熟悉/预览一下这些语音指令，可以下载这个
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。...(实际上是代码功力太差…), 语料采用Aishell 的170h语音....项目连接ZASR_tensorflow https://github.com/Pelhans/ZASR_tensorflow 识别流程 一、语料整理 1.1 生成 manifest....二、特征处理 2.1 MFCC MFCC 也就是梅尔倒谱系数，在理论上它的获取流程为： 先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理） 对每一个短时分析窗，通过FFT
林鳞 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 关键词识别（Keyword Spotting，KWS）是语音识别领域的一个子领域，在用户在智能设备上进行语音交互时起到重要作用。...△ 关键词识别pipeline 近日，ARM和斯坦福大学合作开源了预训练TensorFlow模型和它们的语音关键词识别代码，并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on...这个开源库包含了TensorFlow模型和在论文中用到的训练脚本。
这是一个录音的例子，可用于IM的语音发送，OA的语音留言等。
安装TensorFlow 有Cuda 检查可安装的tensorflow-gpu版本范围： 安装： pip install tensorflow-gpu 无Cuda 检查可安装的tensorflow...版本范围： 安装： pip install tensorflow
Contents 1 TensorFlow如何工作 2 TensorFlow读取数据 2.1 Preload data: constant 预加载数据 2.2 Feeding机制: placeholder..., feed_dict 2.3 Reading From File：直接从文件中读取 3 TensorFlow读取图片方法 在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个...在TensorFlow框架中读取数据，tf官网提供了三种读取数据的方式： 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。...通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作...TensorFlow读取数据 Preload data: constant 预加载数据 这种方式在项目中一般很少用，我只是在学习TensorFlow编程的时候用过，后面几乎从未用到。
1.0 语音芯片分类-语音播报-语音识别-语音合成关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。...而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：语音播报芯片--KT148A语音识别芯片--思必驰-云知声语音合成芯片-TTS语音播报的类别-KT148A它实现的原理...推荐KT148A-sop8解决方案，大概的产品类型如下：语音识别的类别-思必驰-云知声1、这个品类就很复杂了，是语音芯片里面最复杂的存在，常见的家电语音控制，设备的语音唤醒，在线识别和离线识别2、都是相差很多很多...3、优点就是播放可以随意组合，非常好用，非常灵活4、缺点，就是贵，并且还没有太多选择，就科大讯飞、宇音天下在做，好像科大讯飞做不下去停产了语音芯片的总结总之，需要这方面的需求，还是强烈推荐语音播报芯片，...，到底是离线，还是在线离线就是不联网，不连app，比如语音小夜灯那种产品在线，就是联网，联app ，比如：小爱音箱那种产品
简介 Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。
安装 TensorFlow 我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow： MacOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本 Ubuntu...下列指南介绍了如何安装让您可以使用 Python 编写应用的 TensorFlow 版本： 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow 在 macOS 上安装 TensorFlow 在 Windows...上安装 TensorFlow 从源代码安装 TensorFlow Python TensorFlow API 的许多方面都已从版本 0.n 升级为 1.0。...以下指南介绍了如何将旧版 TensorFlow 应用迁移到版本 1.0： 转换到 TensorFlow 1.0 下列指南介绍了如何安装 TensorFlow 库以搭配其他编程语言使用。...安装适用于 Java 的 TensorFlow 安装适用于 C 的 TensorFlow 安装适用于 Go 的 TensorFlow
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然 TensorFlow
TensorFlow教程 目的：在今天的TensorFlow教程中，我们将学习什么是TensorFlow，它在哪里使用，它的不同特性，TensorFlow应用程序，最新版本及其优缺点，以及如何在项目中使用它...TensorFlow教程|什么是TensorFlow TensorFlow的历史 DistBelief是TensorFlow在升级之前被调用的，它是在2011年作为一个基于深度学习神经网络的专有系统构建的...DistBelief的源代码经过修改，被做成了一个更好的基于应用程序的库，2015年，它被称为tensorflow。 TensorFlow是什么?...TensorFlow教程 其他的用途 您可以在其上构建其他的机器学习算法，比如决策树或k近邻。下面是一个由TensorFlow组成的生态系统： ? TensorFlow生态系统。...随着时间的推移，研究人员正在努力让它变得更好，最近，在最新的TensorFlow峰会上，TensorFlow.js是一个用于培训和部署机器学习模型的javascript库，并且在tensorflow官网上可以使用一个开源浏览器集成平台
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然 TensorFlow
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。...不多介绍，相信准备学习TensorFlow的同学也会自己去更多的了解。本系列博文讲尽量不涉及深度学习理论，但是会给出相关理论对应的博文等资料供大家参阅。...TensorFlow会根据代码先创建好计算图，然后数据会再流入这样的计算图中： ? 这个概念能帮助我们在编码的时候更好的去理解。...我们再来理解一下TensorFlow字面上的意思: Tensor，张量，其实我们可以简单的理解为是多维数组，这也是TensorFlow中的基本数据结构。...安装 大家可以根据官网 https://www.tensorflow.org/install/ ，安装还是非常方便的。 2.
keras里面tensorflow版ResNet101源码分析 """ Adapted from https://gist.github.com/flyyufelix/65018873f8cb2bbe95f429c474aa1294...改编自 flyyufelix 注意:keras支持的Tensorflow----Using TensorFlow backend(需要修改相应的配置文件) keras其实只是再把tensorflow封装一次...，除此以外还可以接Theano以及CNTK后端， 你每次import keras后，都会显示这样的：Using TensorFlow backend， 这就是你用的tensorflow做后端的意思，后端是可以改的.../initializations.md)), or alternatively, Theano/TensorFlow function to use for weights initialization.../initializations.md)), or alternatively, Theano/TensorFlow function to use for weights initialization
前言 python文本转语音(微软xiaoxiao语音) 1....因为xiaoxiao的语音属于神经网络语音 所以选择地区时要选择 神经网络可用区域 才能使用微软xiaoxiao语音 ? ? F0是免费版，每月有一定的免费额度可以使用 ?
小编说：在语音识别技术的实现过程中，有一个会大大影响设计的语音识别技术是“语音打断”，即你是否允许用户打断系统说话。...本文介绍了语音打断功能，帮助你在设计语音用户界面（VUI）时能将其考虑在内，并加以充分利用。...本文选自《语音用户界面设计：对话式体验设计原则》 语音打断功能常用于交互式语音应答（IVR）系统，从而用户可以随时中断系统。...一些语音识别引擎允许你通过设置语音终止超时时间来配置语音端点检测功能。语音终止超时时间是指在系统判定用户说完之前，用户说话时可暂停的时间长度。...无语音超时和语音终止超时需分别处理，因为： NSP 超时时间比语音终止超时时间更长（通常为10 秒左右）。 针对NSP 超时，VUI 系统会执行不同的操作。 无语音超时能帮助系统分析哪里存在问题。
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的语音搜索。...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。...解码解码是指将经过模型训练的模型应用于新的语音信号，以便将语音信号转换为文本。常用的解码方法包括维特比算法和贪心搜索等。语音搜索的基本原理语音搜索是指通过语音输入的方式，进行搜索操作。...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。语音识别语音识别是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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