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- 1 介绍 Kaldi是当前最流行的开源语音识别工具(Toolkit)，它使用WFST来实现解码算法。Kaldi的主要代码是C++编写，在此之上使用bash和python脚本做了一些工具。 voxforge是个收集语音的网址，你可以免费的得到语音库。下载的话你可以用一些批量下载的软件或者利用kaldi/egs/voxforge/s5里的getdata.... 1 介绍 Kaldi是当前最流行的开源语音识别工具(Toolkit)，它使用WFST来实现解码算法。Kaldi的主要代码是C++编写，在此之上使用bash和python脚本做了一些工具。 voxforge是个收集语音的网址，你可以免费的得到语音库。下载的话你可以用一些批量下载的软件或者利用kaldi/egs/voxforge/s5里的getdata....
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- 当前设计的这款测温仪由测温硬件+上位机软件组合而成，主要用在地铁、车站入口等地方，可以准确识别人脸进行测温，如果有人温度超标会进行语音提示并且保存当前人脸照片。 当前设计的这款测温仪由测温硬件+上位机软件组合而成，主要用在地铁、车站入口等地方，可以准确识别人脸进行测温，如果有人温度超标会进行语音提示并且保存当前人脸照片。
- “持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第20天，点击查看活动详情”因为我们是做语音识别的，在离线的情况下，需要上传语音，但是因为语音很大，所以需要拆分进行上传，要不然如果网络波动就前功尽弃了，今天就来复述下这个方案1、解决方案我们的方案是第一步需要创建转写任务，返回给前段一个taskId。第二步就是分片上传语音，每次只能上传一片语音，并且是顺序上传。在最后一片... “持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第20天，点击查看活动详情”因为我们是做语音识别的，在离线的情况下，需要上传语音，但是因为语音很大，所以需要拆分进行上传，要不然如果网络波动就前功尽弃了，今天就来复述下这个方案1、解决方案我们的方案是第一步需要创建转写任务，返回给前段一个taskId。第二步就是分片上传语音，每次只能上传一片语音，并且是顺序上传。在最后一片...
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- 语音识别中的transformer（只用encoder）模型：RNN基础结构：在RNN当中，tokens是一个一个被喂给模型的。比如在a3的位置，模型要等a1和a2的信息都处理完成后，才可以生成a3。Attention:如图，蓝色方框为一个attention模型。在每个位置，例如在a2处产生b2时，attention将会同时看过a1到a4的每个token。此外，每个token生成其对应的... 语音识别中的transformer（只用encoder）模型：RNN基础结构：在RNN当中，tokens是一个一个被喂给模型的。比如在a3的位置，模型要等a1和a2的信息都处理完成后，才可以生成a3。Attention:如图，蓝色方框为一个attention模型。在每个位置，例如在a2处产生b2时，attention将会同时看过a1到a4的每个token。此外，每个token生成其对应的...
- 因为语音和文字之间序列不一一对应，因此我们在前面博文中并未直接使用语料去端到端训练语音识别模型，但是如果能找到一个比较合适的数学形式来表示输入输出，则可以端对端实现语音识别。本文介绍了常见的几种端对端结构的语音识别模型，包括CTC和注意力机制等。 因为语音和文字之间序列不一一对应，因此我们在前面博文中并未直接使用语料去端到端训练语音识别模型，但是如果能找到一个比较合适的数学形式来表示输入输出，则可以端对端实现语音识别。本文介绍了常见的几种端对端结构的语音识别模型，包括CTC和注意力机制等。
- 语音技术里面声音检测VAD和话者分离模块非常基础，因此本文将整理这两个模块相关的概念和衡量指标。 语音技术里面声音检测VAD和话者分离模块非常基础，因此本文将整理这两个模块相关的概念和衡量指标。
- 一、实验目的了解马尔科夫抽样与M-H抽样的原理，阅读已有程序代码实现通过MCMC方法获取指定概率分布模拟样本的目的。二、实验内容： 阅读已有程序代码。理解程序中接受-拒绝抽样的原理。 3.了解马尔科夫抽样与M-H抽样的原理。 4. 实现MCMC方法获取指定概率分布的模拟样本。 5. 输出获取样本的概率分布图，验证结果。三、实验程序及结果clear; close all... 一、实验目的了解马尔科夫抽样与M-H抽样的原理，阅读已有程序代码实现通过MCMC方法获取指定概率分布模拟样本的目的。二、实验内容： 阅读已有程序代码。理解程序中接受-拒绝抽样的原理。 3.了解马尔科夫抽样与M-H抽样的原理。 4. 实现MCMC方法获取指定概率分布的模拟样本。 5. 输出获取样本的概率分布图，验证结果。三、实验程序及结果clear; close all...
- ESPnet简介ESPnet是一个端到端语音处理工具包。主要侧重于端到端语音识别和端到端语音合成。ESPnet使用Chaine和PyTorch作为主要的深度学习引擎，并且还遵循Kaldi风格的数据处理、特征提取/格式化和配方（recipe，Kaldi的处理方式），以提供用于语音识别和其他语音处理实验的完整设置。拉取Docker imageDocker image已预安装ESPnet的依赖Ka... ESPnet简介ESPnet是一个端到端语音处理工具包。主要侧重于端到端语音识别和端到端语音合成。ESPnet使用Chaine和PyTorch作为主要的深度学习引擎，并且还遵循Kaldi风格的数据处理、特征提取/格式化和配方（recipe，Kaldi的处理方式），以提供用于语音识别和其他语音处理实验的完整设置。拉取Docker imageDocker image已预安装ESPnet的依赖Ka...
- 很多厂商都推出了语音识别技术。以前做产品的时候用过了百度语音识别，科大讯飞语音识别。现在我们来尝试华为云的语音识别技术。 很多厂商都推出了语音识别技术。以前做产品的时候用过了百度语音识别，科大讯飞语音识别。现在我们来尝试华为云的语音识别技术。
- weixin关注公众号beigugong，或者扫描下方二维码。 获取更多好玩、有意思的硬科技... weixin关注公众号beigugong，或者扫描下方二维码。 获取更多好玩、有意思的硬科技...
- 语音识别基础Ø 特征提取（https://asr.pub/posts/feature_extraction/） 预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱。同时，也是为了消除发生过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高频部分，也为了突出高频的共振峰。这里说的高频低频是指时域上采样点分帧后的频率，针对每一帧... 语音识别基础Ø 特征提取（https://asr.pub/posts/feature_extraction/） 预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱。同时，也是为了消除发生过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高频部分，也为了突出高频的共振峰。这里说的高频低频是指时域上采样点分帧后的频率，针对每一帧...
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