Sphinx語音識別學習記錄 （一）-基本運行測試
CMUSphinx系列目錄 這一陣子因為個人的某個需求開始研究語音識別 找了一陣子之后決定選擇研究下cmusphinx 下面是官方的介紹 http://cmusphinx.sourceforge.net/wiki/ 現在網上相關資料基本只有官方 ...
原文：Sphinx語音識別學習記錄 （六）-我的目標和幾個想像的方案（閑置中）
CMUSphinx系列目錄 一開始只是因為英文比較差，看不懂沒有字幕的公開課 然后想現在語音識別發展了那么久，能不能用語音識別先做出一套簡陋的英文字幕，然后再通過google翻譯 PS：別鄙視我 翻譯出簡陋的中文字幕。 然后我就來研究了一陣子，目前預想的流程方案是這樣的 首先是提取語音和分割，語音提取應該可以用開源庫FFMPEG，提取語音流 而且記得之前還看到過語音斷句工具，再把之前的語音流斷句 ...
2012-07-12 16:52 3 3739 推薦指數：
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CMUSphinx系列目錄 那我們該如何提高准確率呢？ 根據第四章的分析，我們需要建立好一點的語音模型，而好一點的語音模型需要幾個句子或者幾個單詞組合類型做出來的 因為我們統計的概率就是連續的單詞，出現的概率和，出現某個單詞后接着出現另外的單詞的概率 ...
Sphinx語音識別學習記錄 （四）-小范圍語音中文識別
CMUSphinx系列目錄 關於中文識別 網上很多都是學習自下面的博客，Sphinx武林秘籍(上) 但很多人照做之后紛紛表示識別不出來，我們猜測是某個參數設定錯誤或者版本變化導致的 http://www.cnblogs.com/huanghuang ...
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上次簡單地講解了如何利用科大訊飛完成語音合成，今天接着也把語音識別整理一下。當然，寫代碼前我們需要做的一些工作（如申請appid、導庫），在上一篇語音合成的文章當中已經說過了，不了解的可以看看我上次的博文，那么這次直接從堆代碼開始吧。 詳細步驟： 1.導完類庫之后，在工程里添加 ...
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上篇博客（語音識別傳統方法(GMM+HMM+NGRAM)概述）說到我們team要做語音識別相關的項目，而我們公司的芯片是用在終端上的，即我們要做終端上的語音識別。由於目前終端（如手機）上的CPU還不足夠強勁，不能讓語音識別的各種算法跑在終端上，尤其現在語音識別都是基於深度學習來做了，更加不能跑 ...
語音識別-TDNN
近來在了解卷積神經網絡（CNN），后來查到CNN是受語音信號處理中時延神經網絡（TDNN）影響而發明的。本篇的大部分內容都來自關於TDNN原始文獻【1】的理解和整理。該文寫與1989年，在識別"B", "D", "G"三個濁音中得到98.5%的准確率，高於HMM的93.7%。是CNN的先驅 ...