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 ...
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 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: 以及o的英文语音 训练数据: 句话,每个字符 句话, 个字符 测试数据: 句话,每个字符 句话, 个字符 模型:混合高斯模型 GMM ,k 个分量 环境:window Pycharm python . utils numpy scipy 目标:单个字符的识别准 ...
2020-08-27 16:15 0 639 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
1 语音识别基础 1.1 声音特性 声音是由物体振动产生的声波。是通过介质传播并能被人或动物听觉器官所感知的波动现象。最初发出振动的物体叫声源。声音以波的形式振动传播。声音是声波通过任何介质传播形成的运动。 频率:是每秒经过一给定点的声波数量,它的测量单位为赫兹,1千赫或1000赫表示每秒 ...