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…

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…

一:Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning(2018 InterSpeech) (1)分帧加窗,每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征,每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧,所以输入为20x512的矩阵.每个样本归一化到0均值1标准差(根据对应的说话人).使用的数据集为EmoDB. (2)准确率为88.9% 二:Speec…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者:罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分.目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种. 本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域,以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节. CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题. 传统的语音识别的声…

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…

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…

孤荷凌寒自学python第八十三天初次接触ocr配置tesseract环境 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 学习Python我肯定不会错过图片文字的识别,当然更重要的是简单的验证码识别了,今天花的所有时间都用于寻找最偷懒的方式来解决这一经典问题. 结果发现,还是大名鼎鼎的[tesseract]是最受欢迎的,于是就着手配置tesseract的相关环境. 今天的主要操作都是在windows10的64位系统下进行的. 一.第一步,安装tesseract-ocr在windows64位下的版本 我…