本文記錄在傳統的語音識別中,訓練GMM-HMMs聲學模型過程中的公式推導過程。 Outline GMM - 混合高斯模型 HMM – 隱馬爾科夫模型 Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 首先假設這里的訓練數據,都做 ...
本文主要對基於GMM HMMs的傳統語音識別系統做一個整體介紹。 Outline: 識別原理 統計學模型 系統框架 首先需要說明本文討論的對象是連續語音識別 Continuous Speech Recognition, CSR ,意味着基於DTW 動態時間規整 的孤立詞識別 Isolated Word Recognition 不在討論范圍內 out of date 。同時,整篇圍繞自動語音識別解碼 ...
2017-05-06 20:26 0 2480 推薦指數:
本文記錄在傳統的語音識別中,訓練GMM-HMMs聲學模型過程中的公式推導過程。 Outline GMM - 混合高斯模型 HMM – 隱馬爾科夫模型 Forward-Backward Algorithm – 前向后向算法 首先假設這里的訓練數據,都做 ...
點擊上方“AI大道理”,選擇“置頂”公眾號 重磅干貨,細致入微AI大道理 —————— 1 系統概要 孤立詞識別:語音中只包含一個單詞的英文識別 識別對象:0-9以及o的英文語音 訓練數據:330句話,每個字符30句話,11個字符 測試數據:110句話,每個字符10句話,11個字符 ...
上一專題GMM-HMM聲學模型中講述了其理論知識,這一章利用理論搭建一套GMM-HMM系統,來識別連續0123456789的英文語音。 本系統是單音素,未涉及后面三音子的訓練以及決策樹的內容。 在GMM專題和HMM專題中分別講述了其訓練都是EM算法,那么融合形成GMM-HMM模型后會 ...
本文搭建一個完整的中文語音識別系統,包括聲學模型和語言模型,能夠將輸入的音頻信號識別為漢字。 聲學模型使用了應用較為廣泛的遞歸循環網絡中的GRU-CTC的組合,除此之外還引入了科大訊飛提出的DFCNN深度全序列卷積神經網絡,也將引入阿里的架構DFSMN。 語言模型有傳統n-gram模型 ...
Data preparation Audio data 自己創建數據集: 10個不同的說話人 每個人說10句話 每句話包含3個詞 總共300個詞,(數字0~9) Task kaldi- ...
1.初始教程 1.登錄百度雲管理中心,點擊管理控制台 2.進入后,下拉在已開通服務中選擇百度語音 3.點擊創建應用,得到以下應用 4.這里也可以查看它的相關技術文檔 快速入門鏈接 2.文字合成語音 1.安裝使用Python SDK,終端下: 技術 ...
最近看到一個開源項目,特地學習了下,實測后,語音識別系統的正確率大概75%左右,作為學習入門的資料還是不錯的,項目已上傳到github上,不過數據集和生成的模型由於文件太大,上傳失敗,隨后存在百度網盤,自行下載哈,普通電腦真傷,跑了三天,還是gpu快點。 查看本項目的Wiki文檔 如果程序運行 ...
MASR: https://github.com/nobody132/masr pytorch框架實現, 提供了AISHELL-1數據集上的中文預訓練模型 ASRT https://asrt.ailemon.net/ Tensorflow框架實現 比較全面的文檔和維護,提供了中文預訓練模型 ...