Deep Neural Network)引入到聲學(xué)模型建模中,將FFDNN的輸出層概率用于替換之前GMM-HMM中使用GMM計(jì)算的輸出概率,引領(lǐng)了DNN-HMM混合系統(tǒng)的風(fēng)潮。長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM
2018-08-29 09:49:2416089 本漢語語音識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)非特定人的、孤立音語音識(shí)別系統(tǒng)。其中孤立音至少包括漢語的400多個(gè)調(diào)音節(jié)(不考慮聲調(diào))以及一些常用的詞組。##測(cè)度估計(jì)技術(shù)可以采用動(dòng)態(tài)時(shí)間彎折DTW、隱馬爾可夫模型HMM
2014-12-16 13:44:373123 正確率。語言模型很重要,如果不使用語言模型,當(dāng)狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)較大時(shí),識(shí)別出的結(jié)果基本是一團(tuán)亂麻。這樣基本上語音識(shí)別過程就完成了。以上的文字只是想讓大家容易理解,并不追求嚴(yán)謹(jǐn)。事實(shí)上,HMM的內(nèi)涵絕不是上面
2020-05-30 07:41:12
做了一個(gè)語音識(shí)別的,很不準(zhǔn)確,誰有厲害一點(diǎn)的 算法
2020-03-16 21:25:17
語音識(shí)別技術(shù)的基本原理是什么?語音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用是什么?
2021-05-31 06:50:58
目前市面上語音識(shí)別模塊哪家識(shí)別率比較高,又帶語音合成功能?
2015-09-01 15:20:15
`有人玩過科大訊飛的語音識(shí)別模塊嗎?自己畫了一塊語音識(shí)別的底板,其他功能都可以用就是語音輸出有底噪,問了科大訊飛技術(shù),說是電源供電問題,需要一個(gè)紋波較好的 LDO 供電,參考LP5907,但
2017-12-26 10:25:51
語音識(shí)別技術(shù)的最重大突破是隱含馬爾科夫模型Hidden Markov Model的應(yīng)用。從Baum提出相關(guān)數(shù)學(xué)推理,經(jīng)過Labiner等人的研究,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的李開復(fù)最終實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)基于隱馬爾科夫模型的大詞匯量語音識(shí)別系統(tǒng)Sphinx。此后嚴(yán)格來說語音識(shí)別技術(shù)并沒有脫離HMM框架。
2019-10-08 14:29:52
有償求基于TMS320C5509A的語音信號(hào)識(shí)別的算法源程序
2016-05-03 08:03:52
語音語義識(shí)別是指通過語音信號(hào)處理和語義識(shí)別,使得計(jì)算機(jī)自動(dòng)理解人類口述語言的技術(shù)。語音識(shí)別主要步驟為信號(hào)搜集、降噪、特征提取解碼三步,提取的特征在后臺(tái)由經(jīng)過語音大數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的語音模型對(duì)其進(jìn)行解碼,最終把語音轉(zhuǎn)化為文本。語義識(shí)別則通過自然語言分析,理解人類語言表達(dá)的意思。
2019-09-11 11:52:18
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:59 編輯
如何使得語音識(shí)別軟件(比如windows speech sdk5.1)與labview聯(lián)系起來。我想用語音控制鼠標(biāo),當(dāng)操作者
2012-02-21 17:31:47
labview實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別
2023-03-12 13:57:56
很多都會(huì)問:我測(cè)X大訊飛的識(shí)別效果很好呀,為什么你們的不能達(dá)到這個(gè)效果呢?原因很簡(jiǎn)單,因?yàn)槟闼鶞y(cè)試的是X大訊飛在線的語音識(shí)別模塊,而我們的是離線的語音識(shí)別模塊。離線的語音識(shí)別和在線的語音識(shí)別是有所
2021-04-01 17:11:18
區(qū)域,此重疊區(qū)域包含了M個(gè)取樣點(diǎn),通常M的值約為N的1/2或1/3。通常語音識(shí)別所采用語音信號(hào)的采樣頻率為8KHz或16KHz,以8KHz來說,若幀長(zhǎng)度為256個(gè)采樣點(diǎn),則對(duì)應(yīng)的時(shí)間長(zhǎng)度是256
2021-05-05 18:17:14
申請(qǐng)理由:項(xiàng)目描述:通過該模塊的語音識(shí)別控制,例如WIFI聯(lián)網(wǎng)、獲取服務(wù)器文件,以及MCU控制本地的一些設(shè)備,例如傳感器采集數(shù)據(jù),完成后再利用語音控制將數(shù)據(jù)上傳到服務(wù)器。我一直在無線領(lǐng)域,例如GPSWIFIBT/BLE等,目前又開始在IOT領(lǐng)域開發(fā),加入該語音控制項(xiàng)目,可以實(shí)現(xiàn)一些控制要求。
2016-11-09 15:05:16
## 前言語音識(shí)別是特別酷的功能,ISD9160的核心賣點(diǎn)就是這個(gè)語音識(shí)別,使用了Cybron VR 算法。很好奇這顆10塊錢以內(nèi)的IC是如何實(shí)現(xiàn)人家百來塊錢的方案。且聽如下分析。本文作者
2016-12-22 00:53:46
本帖最后由 gongxiaoxin 于 2016-12-23 09:35 編輯
時(shí)間過的真快,一轉(zhuǎn)眼兩個(gè)月時(shí)間過去了。ISD9160這個(gè)平臺(tái)上來,我真的非常好。由于實(shí)驗(yàn)室要用語音識(shí)別的相關(guān)
2016-12-23 09:19:55
人臉識(shí)別門鎖,是采用3D攝像頭為用戶創(chuàng)建3D人臉模型,通過活體檢測(cè)與人臉識(shí)別的算法,檢測(cè)并識(shí)別人面特征,與門鎖內(nèi)置存儲(chǔ)的三維人臉信息進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,即可實(shí)現(xiàn)高精度身份認(rèn)證開鎖。加入語音芯片后的電子鎖
2022-05-26 10:26:46
基于HMM的語音識(shí)別系統(tǒng)是怎么訓(xùn)練的?有哪些步驟?
2021-12-23 06:16:50
最近做了一款語音識(shí)別的App,想著利用手機(jī)控制arduino實(shí)現(xiàn)RGB的調(diào)節(jié),開發(fā)思路:基于訊飛語音識(shí)別做一款能識(shí)別我們語音的App,識(shí)別出文本之后,對(duì)應(yīng)的文字轉(zhuǎn)UTF-8編碼,通過藍(lán)牙串口通訊發(fā)送到arduino,實(shí)現(xiàn)對(duì)RGB的控制。...
2022-03-01 07:05:08
`1系統(tǒng)概述語音識(shí)別技術(shù)是二十世紀(jì)信息技術(shù)領(lǐng)域十大重要的科技發(fā)展技術(shù)之一。語音識(shí)別是一門交叉學(xué)科,語音識(shí)別正逐步成為信息技術(shù)中人機(jī)交互的關(guān)鍵技術(shù),語音識(shí)別技術(shù)與語音合成技術(shù)結(jié)合使人們能夠甩掉鍵盤
2019-03-10 22:00:15
ASR:基于pyaudio利用python進(jìn)行語音生成、語音識(shí)別總結(jié)及其案例詳細(xì)攻略
2018-12-27 16:51:04
人們對(duì)于微控制器(MCU)因過小而無法識(shí)別語音常常有誤解,如何利用MCU實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別呢?
2021-04-02 07:20:41
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的迅速發(fā)展,語音口令識(shí)別已經(jīng)成為了人機(jī)交互的一個(gè)重要方式之一。語音口令識(shí)別系統(tǒng)將根據(jù)人發(fā)出的聲音、音節(jié)或短語給出響應(yīng),如通過語音口令控制一些執(zhí)行機(jī)構(gòu)、控制家用電器的運(yùn)行或做出
2019-09-03 08:27:23
(GMM+HMM+NGRAM)概述)。一段時(shí)間后老板就布置了具體任務(wù):在我們公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一個(gè)在線語音識(shí)別系統(tǒng),三個(gè)人花三個(gè)月左右的時(shí)間完成。由于我們都是語音識(shí)別領(lǐng)域的小白,要求...
2021-07-29 08:59:19
隨著DSP技術(shù)的進(jìn)步,計(jì)算能力更強(qiáng)、功耗更低和體積更小的DSP已經(jīng)出現(xiàn),使3G手機(jī)上植入更精確更復(fù)雜的自動(dòng)語音識(shí)別(ASR)功能成為可能。目前,基本ASR應(yīng)用可以分成三大類:1. 語音-文本轉(zhuǎn)換(語音輸入);2. 講者識(shí)別;3. 語音命令控制(語音控制)。
2019-09-02 07:03:35
特定人語音識(shí)別的方法有哪些?特定人語音識(shí)別技術(shù)在汽車控制上的應(yīng)用是什么?
2021-05-14 06:34:04
自然語言處理——67 HMM應(yīng)用舉例
2019-10-15 10:55:57
引言:
隨著人工智能的飛速發(fā)展,離線語音識(shí)別技術(shù)成為了一項(xiàng)備受矚目的創(chuàng)新。離線語音識(shí)別技術(shù)能夠?qū)⑷说?b class="flag-6" style="color: red">語音轉(zhuǎn)化為可理解的文本,無需依賴網(wǎng)絡(luò)連接,極大地提升了語音識(shí)別的便捷性和實(shí)用性。
一
2023-11-24 17:41:39
引言
離線語音識(shí)別是指在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下,通過在本地設(shè)備上進(jìn)行語音信號(hào)處理和識(shí)別,實(shí)現(xiàn)語音命令的轉(zhuǎn)化和執(zhí)行。隨著智能設(shè)備的普及,離線語音識(shí)別技術(shù)在智能客服、電話會(huì)議、智能交通等領(lǐng)域
2023-11-07 18:01:32
離線語音Snowboy熱詞喚醒語音識(shí)別現(xiàn)在有非常廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,如手機(jī)的語音助手,智能音響(小愛,叮咚,天貓精靈...)等.語音識(shí)別一般包含三個(gè)階段:熱詞喚醒,語音錄入,識(shí)別和邏輯控制階段.熱詞喚醒
2021-07-30 08:06:37
串口調(diào)試助手測(cè)試語音識(shí)別效果這款語音識(shí)別模塊通過ESP32連接百度云語音識(shí)別平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)非特定指令的語音識(shí)別功能,他可以把您說的話轉(zhuǎn)換成文字通過UART接口返回??梢允褂肬SB-TTL連接電腦調(diào)試助手
2021-08-24 15:03:47
自動(dòng)語音識(shí)別的原理是什么?如何利用WaveNet實(shí)現(xiàn)自動(dòng)語音識(shí)別?
2021-06-15 09:14:07
我現(xiàn)在整合了語音識(shí)別和音樂播放器的功能,識(shí)別到喚醒詞我就把音樂播放關(guān)閉,并且保存播放的斷點(diǎn)信息。然后語音識(shí)別完成之后系統(tǒng)返回AUDIO_REC_WAKEUP_END事件就恢復(fù)之前的音樂播放。這些功能
2023-03-10 08:31:21
語音識(shí)別代表性的方法有矢量量化法(VQ)和隱馬爾可夫模型法(HMM).V Q法是由Shore和Burton首先提出【1],其主要優(yōu)點(diǎn)是無需時(shí)間規(guī)正或進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)間伸縮。但是,該方法對(duì)于由話者差別
2008-11-24 21:54:3634 在人機(jī)語音交互系統(tǒng)中,機(jī)器不僅要具有理解人類語音的能力,還應(yīng)當(dāng)具有識(shí)別說話人情感的能力。本文提出了基于高斯混合模型(GMM)的序列分類和識(shí)別的改進(jìn)方法,并將該方法引入
2009-06-03 08:14:3723 本文在TMS320C6701EVM 板的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)一種快速的說話人識(shí)別系統(tǒng)。本文提出一種基于段級(jí)語音特征的說話人識(shí)別的快速算法,該算法在傳統(tǒng)的GMM 算法的基礎(chǔ)上使用段級(jí)語音特征對(duì)測(cè)試
2009-07-30 15:53:3617 提出了基于RS 的BP-HMM 模型的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法,并給出了模型的訓(xùn)練和識(shí)別方法。由于簡(jiǎn)單的使用HMM 建立的分類器不能兼顧每個(gè)模型對(duì)其對(duì)應(yīng)目標(biāo)有很強(qiáng)的識(shí)別能力和模型之間差異
2009-08-18 10:17:465 為了解決聯(lián)機(jī)手寫體漢字筆劃順序、筆劃數(shù)目及筆劃形狀變化問題,提出了一種新的聯(lián)機(jī)手寫體漢字識(shí)別方法:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合的漢字識(shí)別方法
2009-08-29 09:24:3313 基于嵌入式隱馬爾可夫模型(Embedded Hidden Markov Model, E-HMM)的人臉識(shí)別方法的識(shí)別性能依賴于模型參數(shù)的合理選擇。提出了一種基于E-HMM的多模型選擇性集成人臉識(shí)別算法,選擇出個(gè)體
2009-11-24 15:40:598 采用VC++和Matlab 混合編程搭建了一個(gè)高效的基于HMM 的語音識(shí)別實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)。結(jié)合FPGA 的特點(diǎn),直接使用加法器、乘法器、比較器等建立一個(gè)Viterbi 算法結(jié)構(gòu),采用改進(jìn)方法計(jì)算Vit
2009-12-07 14:00:3244 HMM基本理論,HMM基本思想,HMM基本算法,HMM算法實(shí)現(xiàn)中的問題,關(guān)于HMM訓(xùn)練的幾點(diǎn)考慮,各具特色的HMM等內(nèi)容。
2010-02-08 16:27:3221 本文在TMS320C6701EVM板的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)一種快速的說話人識(shí)別系統(tǒng)。本文提出一種基于段級(jí)語音特征的說話人識(shí)別的快速算法,該算法在傳統(tǒng)的GMM算法的基礎(chǔ)上使用段級(jí)語音特征對(duì)測(cè)試語
2010-08-05 16:25:140 HMM定義
一個(gè)HMM模型由兩個(gè)隨機(jī)過程組成,一個(gè)是馬爾可夫鏈,由初始狀態(tài)分布概率{π=πi}和轉(zhuǎn)移概率矩
2009-07-17 18:56:463784 語音識(shí)別技術(shù),語音識(shí)別技術(shù)是什么意思
語音識(shí)別技術(shù),也被稱為自動(dòng)語音識(shí)別Automatic Speech Recognition,(ASR),其目標(biāo)是將人類的語音
2010-03-06 11:16:452783 語音識(shí)別,什么是語音識(shí)別
語音識(shí)別
與機(jī)器進(jìn)行語音交流,讓機(jī)器明白你說什么,這是人們長(zhǎng)期以來
2010-03-06 11:19:252537 采用ARMS3C2410微處理器作為主控制模塊,采用UDA1314TS音頻處理芯片作為語音識(shí)別模塊,利用HMM聲學(xué)模型及Viterbi算法進(jìn)行模式訓(xùn)練和識(shí)別,設(shè)計(jì)了一種連續(xù)的、小詞量的語音識(shí)別系統(tǒng)
2011-07-12 11:34:582900 隱馬爾可夫模型(HMM)攻略,手勢(shì)識(shí)別算法
2016-12-07 18:00:240 基于語音特征聚類的HMM語音識(shí)別系統(tǒng)研究_姚敏鋒
2017-03-15 08:00:002 語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)普遍的存在了我們生活當(dāng)中,本文主要詳細(xì)介紹了語音識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀,語音識(shí)別原理應(yīng)用以及國(guó)內(nèi)相關(guān)語音識(shí)別技術(shù)上市公司。
2017-12-13 18:04:249339 語音識(shí)別過程要根據(jù)模式匹配原則,計(jì)算未知語音模式與語音模板庫中的每一個(gè)模板的距離測(cè)度,從而得到最佳的匹配模式。語音識(shí)別所應(yīng)用的模式匹配方法主要有動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(Dynamic Time Warping
2018-04-20 14:55:487747 上建立了一 個(gè)簡(jiǎn)單的基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的語音識(shí)別過程,如圖1。
2018-12-30 11:11:002534 算法: DTW算法、VQ算法和HMM算法。并且在MATLAB環(huán)境中提取了孤立字語音(十個(gè)數(shù)字0~9的漢語發(fā)音)的LPCC、MFCC特征參數(shù),用它們配合上述3種語音識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)這些孤立字語音的識(shí)別。
2018-12-21 15:03:3141 應(yīng)用于該聲學(xué)模型訓(xùn)練中,搭建出不依賴于隱馬爾可夫模型的端到端中文語音識(shí)別系統(tǒng);同時(shí)設(shè)計(jì)了基于加權(quán)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器( WFST)的語音解碼方法,有效解決了發(fā)音詞典和語言模型難以融入解碼過程的問題。與傳統(tǒng)GMM-HMM系統(tǒng)和混合DNN-HMM系統(tǒng)對(duì)
2018-12-28 16:01:005 語音識(shí)別芯片也叫語音識(shí)別IC,與傳統(tǒng)的語音芯片相比,語音識(shí)別芯片最大的特點(diǎn)就是能夠語音識(shí)別,它能讓機(jī)器聽懂人類的語音,并且可以根據(jù)命令執(zhí)行各種動(dòng)作,如眨眼睛、動(dòng)嘴巴(智能娃娃)。除此之外,語音識(shí)別芯片還具有高品質(zhì)、高壓縮率錄音放音功能,可實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話。
2019-03-27 15:09:279410 而語音識(shí)別也是已知一個(gè)HMM和一段我們可觀察到的波形,來求這段音頻包含的最大概率的隱藏狀態(tài),這里隱藏狀態(tài)鏈指的就是識(shí)別結(jié)果中的文字。
2019-10-08 08:32:411916 語音識(shí)別芯片也叫語音識(shí)別IC,與傳統(tǒng)的語音芯片相比,語音識(shí)別芯片最大的特點(diǎn)就是能夠語音識(shí)別,它能讓機(jī)器聽懂人類的語音,并且可以根據(jù)命令執(zhí)行各種動(dòng)作,如眨眼睛、動(dòng)嘴巴(智能娃娃)。除此之外,語音識(shí)別芯片還具有高品質(zhì)、高壓縮率錄音放音功能,可實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話。
2019-10-01 08:46:004911 介紹語音識(shí)別技術(shù)在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用狀況與發(fā)展,以及在嵌入式系統(tǒng)中使用HMM語音識(shí)別算法的優(yōu)點(diǎn),并對(duì)基于HMM語音識(shí)別技術(shù)的系統(tǒng)進(jìn)行介紹。
2020-10-04 16:46:003760 能力。從語音數(shù)據(jù)中提取MFCC特征作為輸入數(shù)據(jù),將MFCC特征和BN特征進(jìn)行串接得到新的復(fù)合特征并進(jìn)行GMM-HMM聲學(xué)建模。在 TIMIT?數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與單一的瓶頸特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后驗(yàn)特征相比,該方法識(shí)別率明顯提升。
2021-03-17 11:31:565 2.3 聲學(xué)建模方法
常用的聲學(xué)建模方法包含以下三種:基于模式匹配的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法(DTW);隱馬爾可夫模型法(HMM);基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法(ANN)等。
2021-03-19 09:06:257462 隱馬爾可夫模型(HMM)、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)、矢量量化(VQ)等技術(shù)。隨著研究的深入,發(fā)現(xiàn)以線性系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的方法和語音的非線性過程特性不能很好的融合,采用非線性理論研究成為了語音識(shí)別的重要突破口。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(
2023-07-19 14:32:184 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于GMM的實(shí)時(shí)說話人識(shí)別系統(tǒng).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-10-08 10:19:370 轉(zhuǎn)變的影響。 二、傳統(tǒng)語音識(shí)別技術(shù) 傳統(tǒng)的語音識(shí)別技術(shù)主要基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)模型,如隱馬爾可夫模型(HMM)和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)。這些方法需要對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,如預(yù)加重、分幀等操作,以便進(jìn)行特征提取。然而,傳統(tǒng)方法往往難以
2023-10-13 17:08:05254 離線語音識(shí)別與在線語音識(shí)別有什么不一樣? 離線語音識(shí)別和在線語音識(shí)別是兩種不同的語音識(shí)別技術(shù)。離線語音識(shí)別是指在本地設(shè)備上進(jìn)行語音識(shí)別,而在線語音識(shí)別則是通過互聯(lián)網(wǎng)連接到遠(yuǎn)程服務(wù)器進(jìn)行語音識(shí)別。下面
2023-12-12 14:36:57515
評(píng)論
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