机器人美女视频,动漫美女视频混剪

語音識別工程師所需要掌握的技術：

1、信號處理：

①聲源追蹤；

②聲源分析；

③聲源定位；

④混響抑制；

⑤波束形成；

⑥回聲抵消；

⑦語音增強；

⑧噪聲抑制；

2、算法：

①端點檢測；

②語言模型；

③解碼搜索；

④特征提取；

⑤聲學機理；

1）發(fā)音機理；

2）聽覺機理；

3）語言機理；

⑥神學模型；

1）RNN；

2）CNN；

3）DNN；

4）HNN；

5）GMM；

3、開源庫：

①TensortFlow；

②HTK；

③Kaldl；

④IATROS；

⑤Julius；

⑥Sphinx；

⑦CNTK；

⑧Deep Speechl

4、數據

①數據采集；

②數據清洗；

③數據標注；

④數據管理；

⑤數據安全；

5、芯片

①DSP；

②ARM；

③FPGA；

④GPU；

6、結構：

①聲學設計；

②陣列設計；

7、器件：

①揚聲器；

②傳聲器；

③激光拾音；

④微波拾音；

8、語音識別應用：

①語音翻譯；

②情感識別；

③語音控制；

④語音轉錄；

⑤聲紋識別；

點擊閱讀全文

打開CSDN APP，看更多技術內容

語音識別模型CTC,RNN-T,Neural Transducer,MoCha學習筆記

· Monotonic Chunkwise Attention (MoChA)[Chiu, et al., ICLR’18] 在上一篇論文中我們知道LAS是屬于端到端的語音辨識系統,作為端到端識別的開端具有開創(chuàng)性意義,但是LAS的問題就在于我們需要聽完一整段話,才可以進行識別,但是在大... 繼續(xù)訪問

語音識別學習記錄 [GMM-HMM、DNN-HMM、MMI/BMMI/MPE/sMBR]

但是,語音識別本質上是一個序列分類問題,DNN的輸入也是一長段幀,所以我們需要引入一些更契合這種問題的序列鑒別性訓練方法,比如常用的最大互信息(MMI)、增強型最大互信息(BMMI)、最小音素錯誤(MPE)和最小貝葉斯風險訓練準則(MBR)。繼續(xù)訪問

最新發(fā)布 DJYGUI系列文章一：DJYGUI圖形系統介紹

GK（GUI KERNEL，即圖形內核）是DJYGUI多窗口支持的底層核心，大部分的圖形操作如剪切域、多窗口層疊、基本顯示等都是在這里完成，它不是一堆顯示函數的集合，而是一套比較完善的圖形支持系統。GK提供圖形操作的大部分功能，如多窗口管理、多顯示器、鏡像顯示、色彩管理、窗口ROP屬性和多種緩沖方式等，同時支持基本的圖形繪制，如點、直線、圓、曲線、矩形填充和位圖等。繼續(xù)訪問

語音識別入門：從菜鳥到大佬

在人工智能飛速發(fā)展的今天，語音識別技術成為很多設備的標配，比如我們會對著手機說“siri，幫我打電話給老板”，又或是“小度小度，放首歌”等等。盡管語音技術在逐漸發(fā)展成熟，可目前行業(yè)內仍缺乏...繼續(xù)訪問

零基礎入門語音識別-食物聲音識別 Task01『Baseline學習』__Puppet_的...

在Task01的學習中,主要是采用了CNN對音頻進行分類,看到這里很多小伙伴可能會有了疑問,CNN不是一般用于圖像識別嗎?怎么在語音識別上也會有應用呢?… 正因如此,CNN在圖像識別領域的影響力是非常大的,通過這個邏輯,將聲音轉換為語譜圖,... 繼續(xù)訪問

語音識別技術基礎知識_Digital-Twin的博客_聲學模型的最...

語音識別技術讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹募夹g。語音識別本質上是一種模式識別的過程,未知語音的模式與已知語音的參考模式逐一進行比較,最佳匹配的參考模式被作為識別結果。繼續(xù)訪問

語音識別的技術路線學習筆記

0 語音識別技術路線大致框圖如上圖所示，語音識別的大致過程可以分為以下幾步： 1、語音輸入——這個過程可以通過電腦上的聲卡來獲取麥克風中輸入的音頻信號，或者直接讀取電腦中已經存在的音頻文件； 2、音頻信號特征提取——在得到音頻信號之后，需要對音頻信號進行預處理，然后對預處理之后的音頻信號進程特征提取，MFCC是最常用的聲學特征； 3、聲學模型處理——把語音的聲學特征分類對應到音素或字詞這樣的單繼續(xù)訪問

語音識別學習資料入門整理

GMM-HMM語音識別模型原理篇隱馬爾科夫模型-HMM-A Tutorial On Hidden Markov Models 0.概念：語音信號處理/模式識別/統計分析， 1.算法: 常用的深度學習算法，包括 cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;對CTC 有經驗; 2.框架: 熟悉至少一種深度學習框架，包括 kaldi, tensorflow, ...繼續(xù)訪問

語音識別基礎課程教學大綱.doc_編程大樂趣的博客

楊行峻,遲惠生等∶“語音信號數字處理”,電子工業(yè)出版社,1995。附一∶ <<語音識別技術>>課程教學大綱 (專業(yè)非學位課程F03327,計劃36學時) 課程性質和任務 “語音識別技術”是計算機應用專業(yè)的一門專業(yè)課。它的主要任務是通過各個教學... 繼續(xù)訪問

語音識別 ——總結知識點(2)_雨落的太敷衍..的博客_語音識別...

二、語音識別的問題當前技術還存在很多不足,如對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還需要很大的提升;另外,多人語音識別和離線語音識別也是當前需要重點解決的問題。雖然語音識別還無法做到無限制領域、無限制... 繼續(xù)訪問

語音識別基本流程

語音識別基本流程所謂語音識別，就是將一段語音信號轉換成相對應的文本信息，系統主要包含特征提取、聲學模型，語言模型以及字典與解碼四大部分，此外為了更有效地提取特征往往還需要對所采集到的聲音信號進行濾波、分幀等音頻數據預處理工作，將需要分析的音頻信號從原始信號中合適地提取出來；特征提取工作將聲音信號從時域轉換到頻域，為聲學模型提供合適的特征向量；聲學模型中再根據聲學特性計算每一個特征向量在聲...繼續(xù)訪問

關于語音識別的入門知識

最近由于項目需要，學習了語音識別的一些知識。語音識別最主要的就是傅里葉變化，把變化的時域特征轉化成靜態(tài)的頻域特征，進而從頻域上來進行聲音的提?。?基本思路如下：每一時刻的頻域特征可以轉化成一個向量，[低頻,,,,,,高頻] 每一維度為對應的能量特征；這樣就可以對聲音進行建模了；剛學習的包： pyAudioAnalysis 可以提取聲音特征轉載于:ht...繼續(xù)訪問

NLP基礎知識之語音識別_今天學習算法了嗎的博客_nlp語音識別

1.語音識別的輸出類別: 1)phoneme:輸出為發(fā)音,比較簡單,因為語音跟發(fā)音是一一對應的,但是需要一個詞匯表,表示發(fā)音跟word的對應。 2)Grapheme:字母或者token 3)word:短語,V會很大 4)morpheme:代表含義的最小單位 ... 繼續(xù)訪問

語音識別(ASR)-- Kaldi 學習筆記_Diyh的博客_語音識別...

語音識別(Speech Recognition)技術,也被稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition, ASR)、計算機語音識別(Computer Speech Recognition)或是語音轉文本識別(Speech To Text),其目標是用計算機自動將人類的語音內容轉換為相應的文字。語... 繼續(xù)訪問

語音識別學習篇

文章目錄語音識別anacondaanaconda的虛擬環(huán)境創(chuàng)建管理HanlpPyAudioptorch語音識別語音識別anaconda anaconda的虛擬環(huán)境創(chuàng)建管理 anaconda安裝不同版本python pip下載時換源 Hanlp 開源，主要做的是語言模型，將語音識別得到的內容組合成句子，句義分析。 PyAudio 關于anaconda(python3.7）下載pyaudio失敗問...繼續(xù)訪問

語音識別基本原理學習

語音識別基本架構 W表示文字序列，Y表示語音的輸入那么根據公式1，表示語音識別的目標是在給定語音輸入的情況下，找到可能性最大的文字序列根據貝葉斯公式，可以得到公式2，分母P(Y)表示出現這條語音的概率，對于我們的求解目標來說是一個常數，所以求解時忽略，得到公式3 公式3的P(Y|W)表示給定一個文字序列而出現這條音頻的概率，成為聲學模型。P(W)表示出現這個文字序列的概率，成為語言模型。...繼續(xù)訪問

語音識別學習日志 2018-7-17 語音識別基礎知識準備（3）

2018-7-17 Kmeans算法的缺陷 k均值算法主要的兩個缺陷： 1. K值需要預先給定，很多情況下K值的估計是非常困難的，對于像計算全部微信用戶的交往圈這樣的場景就完全的沒辦法用K-Means進行。對于可以確定K值不會太大但不明確精確的K值的場景，可以進行迭代運算。 2. K-Means算法對初始選取的聚類中心點是敏感的，不同的起始K點所得到的聚類結果完全不同。 3. K均值算法并不...繼續(xù)訪問

一套完整的語音識別系統，主要的工作流程分為哪幾步？

隨著AI快速發(fā)展的今天，語音識別也成為眾多設備的標配，語音識別開始被越來越多人的關注，國外微軟、蘋果、谷歌，國內的科大訊飛、思必弛、云知聲等廠商都在研發(fā)語音識別新策略新算法，似乎人類與語音的自然交互漸行漸近。語音識別是以語音的研究為對象，通過語音信號處理和模式識別讓機器自動識別和理解人類口述的語言。語音識別系統本質上是一種模式識別系統，包括特征提取、模式匹...繼續(xù)訪問

語音識別入門第二節(jié)：語音信號處理及特征提取

語音識別入門第二節(jié)：語音信號處理與特征提取，主要包括數字信號處理接觸和常用特征提取，包括Fbank和MFCC特征的提取。繼續(xù)訪問

簡析語音識別技術的工作原理

（文章來源：鈦媒體APP）語音識別技術是讓機器通過識別把語音信號轉變?yōu)槲谋?，進而通過理解轉變?yōu)橹噶畹?em>技術。目的就是給機器賦予人的聽覺特性，聽懂人說什么，并作出相應的行為。語音識別系統通常由聲學識別模型和語言理解模型兩部分組成，分別對應語音到音節(jié)和音節(jié)到字的計算。一個連續(xù)語音識別系統（如下圖）大致包含了四個主要部分：特征提取、聲學模型、語言模型和解碼器等。（1）語音輸入的預處理模塊，對輸入的原始語音...繼續(xù)訪問

語音識別

語音識別語音識別主流開源框架：HTK、Kaldi、CMUSphinx。因為目前只接觸了Sphinx，對于另外兩個框架沒有太深入研究。 Kaldi適用于在服務器搭建的語音識別系統，也可以適用于android，但沒有實驗過，根據官方提供方法：http://jcsilva.github.io/2017/03/18/compile-kaldi-android/ 其使用模型很多：DNN-HMM、繼續(xù)訪問

論語音識別三大關鍵技術

論語音識別三大關鍵技術李萬鴻語音識別已經成為人工智能應用的一個重點，通過語音控制設備簡單方便，在各個領域興起了研究應用的熱潮。數據、算法及芯片是語音識別技術的3個關鍵，大量優(yōu)質的數據、精準快速的算法和高性能語音識別芯片是提升語音識別的核心。語音是人工智能產品的主要入口，乃兵家必爭之地也。相關算法...繼續(xù)訪問

語音的識別過程主要分為哪幾步，主要的識別方法有哪幾種？

語音識別是完成語音到文字的轉換。自然語言理解是完成文字到語義的轉換。語音合成是用語音方式輸出用戶想要的信息，用語音實現人與計算機之間的交互，主要包括語音識別、自然語言理解和語音合成。相對于機器翻譯，語音識別是更加困難的問題。機器翻譯系統的輸入通常是印刷文本，計算機能清楚地區(qū)分單詞和單詞串。而語音識別系統的輸入是語音，其復雜度要大得多，特別是口語有很多的不確定性。人與人交流時，往...繼續(xù)訪問

語音識別技術

語音識別技術，也被稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）。語音識別技術就是以語音為研究對象，讓機器通過自動識別和理解過程把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹募夹g。涉及多種交叉學科，如聲學、語音學、語言學、信息處理、模式識別、人工智能等。此外智能家居還包括，語音電飯煲、能識別語音的電梯，家居語音識別，以及智能聲控臺燈等。煮飯，去十樓，打開臥室的燈，空調調到23度，打開臺燈…… 語音識別技術的發(fā)展過程如下： ...繼續(xù)訪問

開始學習語音識別技術

一個在電信上班的前端普通職員，由于更感興趣于技術研究（其實也是對于營銷工作的一種逃避），解決工作生活中遇到的難題，所以決定接下去的日子里投身于語音識別的學習。接下去堅持每日更新學習進展，此處的文字用于督促自己抓緊時間。繼續(xù)訪問

智能音箱大戰(zhàn)全面開火，那么問題來了：如何成為一名全棧語音識別工程師？

文 / 陳孝良 11月16號，百度發(fā)布了渡鴉智能音箱和DuerOS開發(fā)板SoundPi，至此，國內再一名巨頭加入智能音箱大戰(zhàn)。迄今為止，國內戰(zhàn)場上的巨頭有阿里、京東、騰訊、百度、小米、科大訊飛等，國外則有蘋果、微軟、亞馬遜、谷歌、臉書、三星等，這些巨頭占據了全球市值的排名榜，同時發(fā)力爭奪未來人工智能時代的語音入口，甚至亞馬遜和阿里率先不惜代價開啟了補貼大戰(zhàn)。這些全球巨頭的繼續(xù)訪問

語音識別現狀與工程師必備技能

作者 | 陳孝良責編 | 胡永波目前來看，語音識別的精度和速度比較取決于實際應用環(huán)境，在安靜環(huán)境、標準口音、常見詞匯上的語音識別率已經超過95%，完全達到了可用狀態(tài)，這也是當前語音識別比較火熱的原因。隨著技術的發(fā)展，現在口音、方言、噪聲等場景下的語音識別也達到了可用狀態(tài)，但是對于強噪聲、超遠場、強干擾、多語種、大詞匯等場景下的語音識別還

本站僅提供存儲服務，所有內容均由用戶發(fā)布，如發(fā)現有害或侵權內容，請點擊舉報。