一,传统语音识别体系结构 二,MFCC特征提取 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数.梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的, 它与Hz频率成非线性对应关系.梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征.主要用于语音数据特征提取和降低运算维度.例如:对于一帧有512维(采样点)数据,经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的.MFCC一般会经过这么几个步骤:预加重,分帧…

CTC全称,Connectionist temporal classification,可以理解为基于神经网络的时序类分类.语音识别中声学模型的训练属于监督学习,需要知道每一帧对应的label才能进行有效的训练,在训练的数据准备阶段必须要对语音进行强制对齐.对于语音的一帧数据,很难给出一个label,但是几十帧数据就容易判断出对应的发音label.CTC的引入可以放宽了这种逐一对应的要求,只需要一个输入序列和一个输出序列即可以训练.CTC解决这一问题的方法是,在标注符号集中加一个空白符号blan…

1. 概述 语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段,而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流,一直是人类追求的一个梦想. 伴随着移动智能设备的普及,各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统,像Apple Siri.Microsoft Cortana.Google Now等语音助手的出现,使得人们在使用移动设备的同时,也能够进行语音交流,极大的方便了人们的生活.但是此类助手也存在一些尴尬的瞬间,例如在一些工作场合或者聚会的场合,某人的一句“Hey Siri”就可能唤…

引言 感知实验表明,人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内,而非在整个频谱包络中. MFCC特征是应用非常广泛的语音特征. 语音的MFCC特征是基于人耳感知实验得到,将人耳当成特定的滤波器,只考虑某些特定频率成分.这些滤波器是在频域上不均匀分布的.更多的滤波器聚集于低频部分,高频部分的滤波器较少.采样率16Khz时,下图实例: MFCC计算及其意义 MFCC是一种倒谱特征,计算意义见下图: 其中,对于声音信号,一般会进行分帧后再提取特征,利用不同的窗函数实现. MFCC可以描述为:[Sp…

晚上尝试了下用wiz写随笔并发布,貌似成功了,虽然操作体验和方便性上不如word,但起码它集成了这个简单的功能可以让我用:如果能让我自动新建blog文章并自动定时更新发布就完美了.2013年7月5日19:31:04发现最近开始慢慢重度使用wiz,学着用它来管理知识和笔记,整理自己的思想和感悟:下面就简单总结下我平时用到的wiz功能及希望能增加的改进:1.功能很好用的浮动工具栏:里面的功能几乎都会用到,会用到任务列表和便签,wiz能把所有任务列表和便签列出来并提供搜索这点很好,随后会用到截图,日历…

阿里巴巴 2018 年开源的语音识别模型 DFSMN,将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%.DFSMN 模型,是阿里巴巴的高效工业级实现,相对于传统的 LSTM.BLSTM 等声学模型,该模型具备训练速度更快.识别更高效.识别准确率更高和模型大小压缩等效果. 本场 Chat 的主要内容包括: 语音识别流程简介: Kaldi 的部署使用: 如何训练基于中文的 DFSMN 声学模型: 语音特征提取 MFCC 算法源码解读: 语音识别工具对比. https://gitbook.cn/gitch…

会议照片: 设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 开发一个快捷方便的记事本App.从用户体验角度出发,在一般记事本App的基础上进行创新,给用户不一样的体验.主要应用在速记场景. 2. 是否有充足的时间来做计划? 从一开始就有计划,并且随实际情况偶做修改.计划的时间充足. 3. 团队在计划阶段是如何解决同事们对于计划的不同意见的? 当面讨论,直到所有人的意见一致. 计划 1. 你原计划的工作是否最后都做完了? 如果有没做完的,为什么…

孤荷凌寒自学python第八十六天对selenium模块进行较详细的了解 (今天由于文中所阐述的原因没有进行屏幕录屏,见谅) 为了能够使用selenium模块进行真正的操作,今天主要大范围搜索资料进行对selenium模块的学习,并且借2019年的新年好运居然在今天就来了,还在学习Python的过程中就接到一个任务,完成了第一个真正有实用价值的作品,大大增强了信心,也对Python爬取内容,操纵网页的能力有了真切的体会. 一.首先真诚感谢以下文章作者的无私分享: 查找到html页面标签对象方法的…

孤荷凌寒自学python第八十五天配置selenium并进行模拟浏览器操作1 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 要模拟进行浏览器操作,只用requests是不行的,因此今天了解到有专门的解决方案:selenium模块及与火狐浏览器的配合使用. 一.环境配置 (一).安装selenium模块 pip install selenium C:\WINDOWS\system32>pip install selenium Collecting selenium Downloading https:/…

孤荷凌寒自学python第八十四天搭建jTessBoxEditor来训练tesseract模块 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 由于本身tesseract模块针对普通的验证码图片的识别率并不高,据说需要进行专门针对具体某一型号的验证码图片的训练才可以,因此今天的学习重点是搭建jTessBoxEditor环境来进行tesseract训练数据的训练和生成. 是完全参照以下博客内容来进行的: https://www.cnblogs.com/zhongtang/p/5555950.html 具体…