问题描述 speech recognize是kaggle上1,2年前的一个赛题,主要描述的是如果在各种环境中识别出简单的英文单词发音,比如bed,cat,right之类的语音。提供的训练集是.wav格式的语音,解压后数据集大小在2G左右。 训练集分析 语音识别相对图片识别来说,是一个区别较大 ...
训练时间 在mbp的i 的cpu上训练了 轮,花的时间如下 kaggle gpu telsa 对比gpu和cpu,时间相差了 , 个数量级 GeForce GTX 在本地开发环境上的入门级显卡 上,训练时间后和kaggle的环境相差不多。 Epoch 输出前后几轮的训练时间 最终结果 轮次,大概花了一个多小时,kaggle上的准确率从 . 提升到 . ,后续再考虑优化其他超参数,继续提升准确率 ...
2019-07-19 10:21 0 405 推荐指数:
问题描述 speech recognize是kaggle上1,2年前的一个赛题,主要描述的是如果在各种环境中识别出简单的英文单词发音,比如bed,cat,right之类的语音。提供的训练集是.wav格式的语音,解压后数据集大小在2G左右。 训练集分析 语音识别相对图片识别来说,是一个区别较大 ...
调用科大讯飞语音听写,使用Python实现语音识别,将实时语音转换为文字。 参考这篇博客实现的录音,首先在官网下载了关于语音听写的SDK,然后在文件夹内新建了两个.py文件,分别是get_audio.py和iat_demo.py,并且新建了一个存放录音的文件夹 ...
链接:https://pan.baidu.com/s/1jd8_2nbz6M9e20lI3JdVGA 密码:1ikc 我从别人那里买的!可以友情赞助资瓷! ...
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 ...
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 ...
深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习,导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台 ...
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和文字转换为语音。 文本转换为语音 使用 pyttsx 使用名为 pyttsx 的 python 包,你可以将文本转换为语音。直接使用 pip 就可以进行安装, 命令如下: pip ...
吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候,它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧! 机器学习并不总是一个黑盒 如果你想知道神经机器翻译是如何工作的,你应该猜到了我们可以简单地将一些声音送入神经网络,然后训练它使之生成 ...