本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

Expected OutputTrigger Word Detection Welcome to the final programming assignment of this specialization! In this week's videos, you learned about applying deep learning to speech recognition. In this assignment, you will construct a speech dataset a

DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题.相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算.所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用. 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点.对于参考模板{R(1),R(2),-,R(m),-,R(M)},R(m)为第m帧的语音特征矢量.对于测试模板{T(1),T(2),-,T(n),-,T(N)},T(n)为测试模板的第n帧的语音特征矢量.参考模板与测试模板一般采用类型的特

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

纯学术 的识别表格的文章: http://hrb-br.com/5007404/20190321A0B99Y00.html https://github.com/doc-analysis/TableBank 该研究中,来自北航和微软亚研的研究者联合创建了一个基于图像的表格检测和识别新型数据集 TableBank,该数据集是通过对网上的 Word 和 Latex 文档进行弱监督而建立的.该数据集包含 417K 个高质量标注表格,通过此数据集作者利用深度神经网络 SOTA 模型建立了数个强大的基线,

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

前奏,浑浑噩噩已经工作一年多,这一年多收获还是挺多的.逛园子应该有两年多了,工作后基本上是天天都会来园子逛逛,园子 里还是有很多牛人写了一些不错的博客,帮我解决很多问题.但是一直没写过博客,归根到底一个字“懒”,还有就是不知道该写 些什么... 今天把我最近研究讯飞语音东东,分享一下,不过有些还是前辈们提供的.之前公司让我做一个小的语音识别功能,一开始我就建议使用讯飞语音,个人觉得讯飞识别正确率还是可观的.可是老总说不能考 虑联网,还有就是钱的问题.想到微软自带语音识别引擎(基于win7).第一

1.导入依赖库 SystemConfiguration.framework AudioToolbox.framework UIkit.framework AVFoundation.framework Foundation.framework libz.tbd Security.framework QuartzCore.framework CoreText.framework GLKit.framework OpenGLES.framework CoreLocation.framework CFN

一.科大讯飞开放平台: http://www.xfyun.cn/ 注册.登录之后创建新应用. 因为本项目只实现了语音听写,所以在SDK下载中心勾选语音听写单项SDK就可以了 开发平台选择iOS,应用选择你要实现语音听写的应用,然后点击"下载SDK"按钮 程序中会用到Appid,程序中导入的SDK一定是要与这个应用相关联的SDK,下载下来的SDK压缩包就是以Appid结尾命名的. 二.项目配置 官方文档:http://www.xfyun.cn/doccenter/iOS 1.添加静态库

一.G.729协议简介G.729协议是由ITU-T的第15研究小组提出的,并在1996年3月通过的8Kbps的语音编码协议.G.729系列主要有以下几种:G.729—最基本的G.729标准协议,原始版G.729A—精简版的G.729,兼容原始版G.729,对G.729一些算法进行简单处理,相当于降低了算法的复杂度G.729B—加入了语音端点检测模块,在编码前对语音进行语音和静默音进行检测,然后分别对不同情况进行编码G.729AB—就是G.729A中加入语音端点检测模块,兼容G.729B,目前G.

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org

  Faster-rcnn实现目标检测 前言:本文浅谈目标检测的概念,发展过程以及RCNN系列的发展.为了实现基于Faster-RCNN算法的目标检测,初步了解了RCNN和Fast-RCNN实现目标检测的具体步骤及其优缺点.在深刻理解Faster-RCNN的基本原理.详细分析其结构后,开始进行对Faster-RCNN的训练.其训练过程包含对RPN网络的训练得到proposals和训练Faster-RCNN.整体过程思想是类似于迭代,但不需要迭代多次.最终得到了较好的实验结果,经分析可知,Fast

主要实现步骤如下:1.确保已经和蓝牙耳机配对连接上.2.开启蓝牙信道AudioManager mAudioManager = (AudioManager)getSystemService(Context.AUDIO_SERVICE);mAudioManager.setBluetoothScoOn(true);mAudioManager.startBluetoothSco();3.开启语音识别4.退出时关闭蓝牙信道mAudioManager.setBluetoothScoOn(false);mAu

作者:桂. 时间:2017-05-31  17:43:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925355.html 前言 总结一下基本的有话帧检测(Voice activity detection, VAD)技术,基于神经网络的待后面梳理完神经网络的理论后再作整理. 一.双门限 这是一种Boosting的思路,即:两个弱分类器可以组合更强的分类器,依次类推,三.四门限其实都可.每一种门限对应一种判决准则. 基本的双门限:短时能量+短时过零率,其原理

1. 介绍 Jasper是一款基于树莓派的开源语音控制助理, 使用Python语言开发. Jasper工作原理主要是设备被动监听麦克风, 当收到唤醒关键字时进入主动监听模式, 此时收到语音指令后进行语音识别, 然后对得到的文本进行语义内容解析并处理, 然后将处理结果通过语音合成并输出给用户. 其中涉及到的技术包括声音的录制和播放; 语音识别(ASR/STT); 语义内容(NLU/NLP); 语音合成(TTS) 2. 音频系统 2.1 硬件 音频系统的硬件设备为声卡, 声卡通过DAC(数模转换)和

这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

#-*- coding: utf-8 -*- import os import wave from time import sleep import numpy as np SUCCESS = 0 FAIL = 1 # 需要添加录音互斥功能能,某些功能开启的时候录音暂时关闭 def ZCR(curFrame): # 过零率 tmp1 = curFrame[:-1] tmp2 = curFrame[1:] sings = (tmp1 * tmp2 <= 0) diffs = (tmp1 - tmp