本文记录在传统的语音识别中,训练GMM-HMMs声学模型过程中的公式推导过程。 Outline GMM - 混合高斯模型 HMM – 隐马尔科夫模型 Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 首先假设这里的训练数据,都做 ...
本文主要对基于GMM HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。 Outline: 识别原理 统计学模型 系统框架 首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别 Continuous Speech Recognition, CSR ,意味着基于DTW 动态时间规整 的孤立词识别 Isolated Word Recognition 不在讨论范围内 out of date 。同时,整篇围绕自动语音识别解码 ...
2017-05-06 20:26 0 2480 推荐指数:
本文记录在传统的语音识别中,训练GMM-HMMs声学模型过程中的公式推导过程。 Outline GMM - 混合高斯模型 HMM – 隐马尔科夫模型 Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 首先假设这里的训练数据,都做 ...
点击上方“AI大道理”,选择“置顶”公众号 重磅干货,细致入微AI大道理 —————— 1 系统概要 孤立词识别:语音中只包含一个单词的英文识别 识别对象:0-9以及o的英文语音 训练数据:330句话,每个字符30句话,11个字符 测试数据:110句话,每个字符10句话,11个字符 ...
上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识,这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。 本系统是单音素,未涉及后面三音子的训练以及决策树的内容。 在GMM专题和HMM专题中分别讲述了其训练都是EM算法,那么融合形成GMM-HMM模型后会 ...
本文搭建一个完整的中文语音识别系统,包括声学模型和语言模型,能够将输入的音频信号识别为汉字。 声学模型使用了应用较为广泛的递归循环网络中的GRU-CTC的组合,除此之外还引入了科大讯飞提出的DFCNN深度全序列卷积神经网络,也将引入阿里的架构DFSMN。 语言模型有传统n-gram模型 ...
Data preparation Audio data 自己创建数据集: 10个不同的说话人 每个人说10句话 每句话包含3个词 总共300个词,(数字0~9) Task kaldi- ...
1.初始教程 1.登录百度云管理中心,点击管理控制台 2.进入后,下拉在已开通服务中选择百度语音 3.点击创建应用,得到以下应用 4.这里也可以查看它的相关技术文档 快速入门链接 2.文字合成语音 1.安装使用Python SDK,终端下: 技术 ...
最近看到一个开源项目,特地学习了下,实测后,语音识别系统的正确率大概75%左右,作为学习入门的资料还是不错的,项目已上传到github上,不过数据集和生成的模型由于文件太大,上传失败,随后存在百度网盘,自行下载哈,普通电脑真伤,跑了三天,还是gpu快点。 查看本项目的Wiki文档 如果程序运行 ...
MASR: https://github.com/nobody132/masr pytorch框架实现, 提供了AISHELL-1数据集上的中文预训练模型 ASRT https://asrt.ailemon.net/ Tensorflow框架实现 比较全面的文档和维护,提供了中文预训练模型 ...