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语音识别(ASR)基础介绍第三篇——经典做法及术语概念

上一章介绍了万金油特征MFCC,相当于数据的输入已经确定了。 本章尽可能的介绍经典asr做法。其中涉及到的各种概念和思考,了解了之后,和相关专业的人交流,大概就不再迷茫了:D 传统方法也可以按 声学模型 和 语言学模型 的方式来划分。 声学模型主要的职责是,把一段音频处理成类似拼音的形式, 然后交给语言模型来猜: 能够发这些音的单词,怎么组合起来更常见一些。然后找到最可能的组合,便是asr的结果了。 本章介绍的,其实是下图左侧的部分。 一、术语定义 介绍一个概念前,首先要把它依赖的术语说明白,其实asr领域的术语定义并不复杂,反而非常符合直观感觉。换句话说,定义基本是一眼就明白意思并且觉得没有毛病的样子。 上图右侧是传统模型的大致处理流程。里面用到的术语基本都在左侧介绍了。架构解释了整体的处理逻辑: 已知一句话中的一系列单词W ,在MFCC发

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语音识别(ASR)基础介绍第四篇——当今流行做法与CTC

本篇开始,就进入到了asr当前的流行做法。 这里单独提到了CTC算法。 这个算法对当前asr使用deep learning的方法有重大影响。 总体感觉,写到本篇,工作量反而变得很小。因为进入deep learning时代后,神经网络模型基本都是那么几种,已经不再需要挨个详细介绍。而且看图就能理解的很明白。 所以本篇后半部分基本就是贴图了。。:D 一、CTC 在CTC之前,训练语料要配合上一篇中提到的方法,需要人工把音频中每个时间段对应的是哪个音素的信息标注清楚。 这个工作量和对人及金钱的需求是巨大的。基本都是百万级别手笔。 有个CTC之后, 给定一个音频,就只要告诉这个音频说的是什么文本就好了。 省掉了对齐的那一步。 由此,其重要性可自行判断。 关于CTC,感觉与其这里坑坑洼洼的介绍,不如直接参考这篇知乎的文章——https://z

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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