基于飞桨paddlespeech训练中文唤醒词模型

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使用word2vec训练中文词向量

https://www.jianshu.com/p/87798bccee48 一.文本处理流程通常我们文本处理流程如下: 1 对文本数据进行预处理:数据预处理,包括简繁体转换,去除xml符号,将单词条内容处理成单行数据,word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的.不同词条内容需分开训练 2 中文分词:中文NLP很重要的一步就是分词了,分词的好坏很大程度影响到后续的模型训练效果 3 特征处理:也叫词向量编码,将文本数据转换成计算机能识别的数据,便于计算,通常是转换成数值型数据,…

使用 DL4J 训练中文词向量

目录使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理 2 训练 3 调用附录 - maven 依赖使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理对中文语料的预处理,主要包括:分词.去停用词以及一些根据实际场景制定的规则. package ai.mole.test; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; import org.nlpcn.commons.lang.tire.domain.…

飞桨paddlespeech语音唤醒推理C实现

上篇(飞桨paddlespeech 语音唤醒初探)初探了paddlespeech下的语音唤醒方案,通过调试也搞清楚了里面的细节.因为是python 下的,不能直接部署,要想在嵌入式上部署需要有C下的推理实现,于是我就在C下把这个方案的部署实现了.需要说明的是目前完成的是浮点实现,真正部署时要用的是定点实现,后面要做的是从浮点到定点的转换.浮点实现也做了两个版本.一是跟python下的实现完全一致的版本,做这个版本的目的是方便与python版本的结果比较,确保每个模块的实现完全正确.二是将模型中的…

word2vec训练好的词向量

虽然早就对NLP有一丢丢接触,但是最近真正对中文文本进行处理才深深感觉到自然语言处理的难度,主要是机器与人还是有很大差异的,毕竟人和人之间都是有差异的,要不然不会讲最难研究的人嘞 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~不华丽的分割线~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 我了解的对词义理解毕竟优秀的当属word2vec了,在训练结束后能得到跟我们人…

word2vec中文类似词计算和聚类的使用说明及c语言源代码

word2vec相关基础知识.下载安装參考前文:word2vec词向量中文文本相似度计算文件夹: word2vec使用说明及源代码介绍 1.下载地址 2.中文语料 3.參数介绍 4.计算相似词语 5.三个词预測语义语法关系 6.关键词聚类 1.下载地址官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 执行 make 编译word2vec工具: Makefile的编译代码在makefile.txt文件里,先改名makefile.txt 为M…

树莓派上搭建唤醒词检测引擎 Snowboy

Snowboy 是一款高度可定制的唤醒词检测引擎,可以用于实时嵌入式系统,并且始终监听(即使离线).当前,它可以运行在 Raspberry Pi.(Ubuntu)Linux 和 Mac OS X 系统上. 一些热门的唤醒词包括,Amazon Echo 上的“Alexa”,Android 设备上的“OK Google” 和 iPhone 上的“Hey Siri”.这些唤醒词用于,发起一个完整的语音交互界面.除了此,唤醒词还可以用于其他用途,比如执行简单的命令和控制动作. 在一个棘手的解决方案中,它…