春节后到现在近两个月了,没有更新博客,主要是因为工作的关注点正从传统语音(语音通信)转向智能语音(语音识别).部门起了个新项目,要用到语音识别(准备基于Kaldi来做).我们之前做的传统音频已基本成熟,就开始关注在语音识别上了.对于我们来说,这是个全新的领域(虽然都是语音相关的,但是语音通信偏信号处理,传统语音识别方法偏概率统计),需要学习的知识很多,所以这段时间主要是在学习新知识了,主要学习了数学(高数/线性代数/概率统计,这应该算复习).机器学习基础知识.深度学习.语音识别传统方法等.由于刚

HResults计算字错率(WER).句错率(SER) 前言 好久没发文,看到仍有这么多关注的小伙伴,觉得不发篇文对不住.确实好久没有输出经验总结相关的文档,抽了个时间,整理了下笔记,发一篇关于ASR常用测试指标.比如字错率.句错率指标,以及计算工具HResults的使用篇,后续慢慢找时间输出一些人工智能领域,小白可理解可用的基础知识,或者整理一些其他笔记发一发. 转载说明 本文为原创文章,如需转载,请在开篇显著位置注明作者Findyou和出处 一.基础概念 1.1.语音识别(ASR) 语音识别

一.基础概念 1.1.语音识别(ASR) 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR), 狭隘一点白话说:将语音转换为文字的技术. 维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/语音识别 Findyou:一般使用ASR缩写. 1.2.句错率(SER) 句错误率:Sentence Error Rate 解释:句子识别错误的的个数,除以总的句子个数即为SER 计算公式:(

第一步 ① 创建平台应用 点击百度智能云进入,没有账号的可以先注册账号,这里默认都有账号了,然后登录. 然后左侧导航栏点击找到语音技术 然后会进入一个应用总览页面, 然后点击创建应用 立即创建 点击查看应用详情 这几个值都是等下项目中要用的,请注意,最好是复制粘贴,不要手打,上图中有一个下载SDK,点击进入下载页面,第一个就是 点击下载到本地,下载之后是一个压缩文件,解压之后先不用管它, 第二步 然后在Android Studio里面创建一个项目 ② 创建Android项目并配置.包名填之前创建

百度AI接口 AI智能种类方向 耳朵 = 倾听 = 麦克风 = 语音识别 ASR:Automatic Speech Recognition 嘴巴 = 诉说 = 扬声器 = 语音合成 TTS:Text To Speech 眼睛 = 观察 = 摄像头 = 图像识别 IR:Image Recognition 思考 = 理解 = 逻辑处理 = 自然语言处理:NLP Natural Language Processing 更多种类方向详见百度AI开放平台文档:https://ai.baidu.com/do

前言:请各大网友尊重本人原创知识分享,谨记本人博客:南国以南i 介绍:freeswitch可集成ASR(语音识别)和TTS(文本转语音)创建智能电话机器人和用户通话,可用于问卷调查,自动催缴等业务,电话咨询服务,支持百度,科大,阿里云,腾讯等ASR系统,可以真人预先录音,用户完全察觉不到是机器人. 背景:初次接触freeswitch,部署安装的时候碰到了很多坑,文章也采取了很多前辈的经验,由此记录下来 环境:Linux:Centos7.Freeswitch1.6 .Eyebeam 一.部署安装f

搭建ESP32A1S的ADF开发环境 一,获取IDF和IDF-TOOL adf是乐鑫的音频开发框架,里面有许多乐鑫的音频开发API,同时ADF是基于IDF的.这一部分可以按照官网的教程一步一步来.官网教程地址:ADF安装指南首先下载esp-idf,如果是第一次使用idf,可以在官网下载一个idf工具安装器,通过这个安装器直接安装idf,同时还可以安装编译工具链.下载的速度也还可以接受.大概三十分钟就可以搞定. 本安装器可为您安装所需的交叉编译器.OpenOCD.cmake 和 Ninja 编译工

总结 Flask Web 框架 轻量 websocket 全双工通讯 socket TCP 通讯 MongoDB 数据库 文件型数据库 {} 没有限制 和 约束 Mui + HTML5 Plus 调用移动操作系统的封装 IOS Android 人工智能技术应用 BaiduAI ASR 语音识别 声音转换成文字 TTS 语音合成 文字转换成声音 NLP 自然语言处理 你的名字叫什么 你的名字是什么 文本相似度 paddle paddle 百度 Ai studio 智能玩具 Flask 1.框架对比

关键词: STATUS_ACCESS_VIOLATION AudioContext AudioWorkletNode audioWorklet addModule resume suspended createScriptProcessor 搞崩Chrome测试页:测试页地址 目录 事件起因 现象复现 填坑处理 最终结果 事件起因 我前些年GitHub开源的前端H5录音库:https://github.com/xiangyuecn/Recorder,提供了 mp3 wav ogg webm am

做语音识别这块的呢,国内领先的有科大讯飞,BAT这几家公司,鉴于使用科大讯飞的接口需要付费,腾讯云的语音识别申请了几天也没给通过,比较了一下阿里和百度的,个人觉得阿里云的好用一些,这篇博客来讲讲怎么讲阿里云的语音识别应用到项目中. 首先是一些链接 阿里云语音识别官网:https://help.aliyun.com/document_detail/30416.html 语音识别demo下载:http://download.taobaocdn.com/freedom/33762/compress/R

ASR(Automatic Speech Recognition)语音识别: 百度语音--语音识别--python SDK文档: https://ai.baidu.com/docs#/ASR-Online-Python-SDK/top 第三方模块:pip install baidu-aip ASR_test.py from aip import AipSpeech import os """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID =

Atitit 语音识别的技术原理 1.1. 语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),2 1.2. 模型目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术2 1.3. 基本方法般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1.3.1. 模板匹配的方法2 1.4. 一般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1

转:http://ftli.farbox.com/post/kaldizhong-wen-shi-bie Kaldi语音识别 1.声学建模单元的选择 1.1对声学建模单元加入位置信息 2.输入特征 3.区分性技术 4.多音字如何处理? 5.Noise Robust ASR 6.Deep Learning[DNN/CNN替换GMM] 7.在手机等资源受限设备 author:Feiteng Email:lifeiteng0422@gmail.com date:2014/08/10 Kaldi训练脚本

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~ 本文由腾讯教育云发表于云+社区专栏 一般没有网络时,语音识别是这样的 ▽ 而同等环境下,嵌入式语音识别,是这样的 ▽ 不仅可以帮您边说边识.出口成章,有个性化名字的时候也难不倒它. 这就是嵌入式语音识别的魅力. 本文将从微信智聆的嵌入式语音识别引擎的实现和优化, 介绍嵌入式语音识别的技术选型. 01 语音识别,大体是这么来的 语音识别,能让机器"听懂"人类的语音,把说话内容识别为对应文本. 开始于上世纪50年代 从最初的小词量

翻译:  https://arxiv.org/pdf/1811.07453.pdf ABSTRACT 开源软件的可用性在语音识别和深度学习的普及中发挥了重要作用.例如,Kaldi 现在是用于开发最先进的语音识别器的既定框架. PyTorch 用于使用 Python 语言构建神经网络,并且由于其简单性和灵活性,最近在机器学习社区中引起了极大的兴趣. PyTorch-Kaldi 项目旨在弥合这些流行工具包之间的差距,试图继承 Kaldi 的效率和 PyTorch 的灵活性. PyTorch-Kald

为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的.不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行.下面总结以下几点,对其有个宏观印象即可(以孤立词识别为例). 一.每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM模型中有个状态集S,那么每个状态用什么来表示呢,数字?向量?矩阵?其实这个状态集中的状态没有具体的

public string API_id = "8888"; //你的ID public string API_record = null; public string API_record_format = "wav"; public string API_record_HZ = "16000"; public string API_key = "geovindu"; //你的KEY public string API_se

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param

百度语音开发介绍文档: http://yuyin.baidu.com/docs/asr# 使用语音识别,需要在百度申请一个应用,然后拿到API Key和Secret Key,然后才可以使用语音识别 ps:我的示例里面有放了一组可用的Key,但是仅供各位测试使用,有需要开发App的请自行申请,放在示例中的Key我可能随时会撤销. ps:编译需要开启C++11的支持 ps:我写示例在OS X下是没问题的.但是当我移植到Windows下的时候,在刷新token那一步有问题,貌似和https有关,等到我

记录自己搭建https的silk录音文件语音识别服务的调用过程,所有代码可在文中找链接打包下载 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 欢迎转载 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< 本文原地址:ht