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

一:LLDs特征和HSFs特征 (1)首先区分一下frame和utterance,frame就是一帧语音.utterance是一段语音,是比帧高一级的语音单位,通常指一句话,一个语音样本.utterance由多帧语音组成,通常对一个utterance做分帧来得到多帧信号. (2)LLDs(low level descriptors)LLDs指的是手工设计的一些低水平特征,一般是在一帧语音上进行的计算,是用来表示一帧语音的特征. (3)HSFs(high level statistics func

一:An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition(2018 InterSpeech) (1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅. 二:(线性)声谱图 (1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可

摘要:本文为大家带来InterSpeech2020 语音情感分析25篇论文中的其中8篇的总结. 本文分享自华为云社区<INTERSPEECH2020 语音情感分析论文总结一>,原文作者:Tython. 1. Learning Utterance-level Representations with Label Smoothing for Speech Emotion Recognition(INTERSPEECH2020) (1)数据处理:IEMOCAP四分类,leave-one-speake

欢迎使用AI语音验证码识别v4.0程序程序调用方法:http://code.hbadmin.com/?url=http://code.hbadmin.com/demo/2118534.wav [试听]参数解释:url=语音验证码远程访问地址

#coding:utf-8 ## 先去ffmpeg官网下载(https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/),好了之后解压缩,配一下环境变量 ## 打开cmd,运行命令,安装如下的包 ## pip install baidu-aip ## pip install pydub ## pip install PyAudio ## pip install Wave """ 调用百度语音api """ from aip import

一.介绍 1.第一步录音存入本地 2.调用百度语音识别sdk 注意点:百度语音识别对声音源有要求,比特率必须是256kbps 二.代码 #安装必要库 pip install baidu-aip #百度sdk pip install pyaudio import wave import pyaudio from aip import AipSpeech def record(): # 定义数据流块 CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 # 想要百度识别,下面这

1 安装库文件 2修改两个地方 最简单的 # 将输入文字转化为语音信号输出 import speech while True: speech.say("请输入:") str = input("请输入:") speech.say("你输入的内容是: ") speech.say(str) 功能复杂 import speech import win32api import os import sys import time import win32co

原创帖子,转载请说明出处 一.RNN神经网络结构 RNN隐藏层神经元的连接方式和普通神经网路的连接方式有一个非常明显的区别,就是同一层的神经元的输出也成为了这一层神经元的输入.当然同一时刻的输出是不可能作为这个时刻的输入的.所以是前一个时刻(t-1)的输出作为这个时刻(t)的输入. 序列结构展开示意图,s为隐藏层,o为输出层,x为输入层,U为输入层到隐层的权重矩阵,V则是隐层到输出层的权重矩阵,这个网络在t时刻接收到输入  之后,隐藏层的值是  ,输出值是  .关键一点是,  的值不仅仅取决于 

步骤 1)安装R.windows操作系统安装包的链接:https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ 2)切换当前路径为脚本所在路径 点击 文件 > 改变工作目录 3)运行脚本 点击 文件 > 运行R脚本文件 如果希望自己生成训练数据,就运行生成训练数据的脚本.如果只是想生成测试数据,就运行生成测试数据的脚本. 生成训练数据的脚本 将男声的音频文件置于male文件夹下,将女声的音频文件置于female文件夹下 packages <- c('tun

动机(Motivation) 在自动语音识别(Automated Speech Recognition, ASR)中,只是把语音内容转成文字,但是人们对话过程中除了文本还有其它重要的信息,比如语调,情感,响度.这些信息对于语音的理解也是很重要的.本文关注其中一个点,如何识别出语音的情感,即语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER). 语音情感识别的三个难点 1. 感情是主观的:不同人对于同一段语音,理解出的情感不尽相同,而且存在一定的文化差异. 2. 感情在语

目录 一.背景 二.同声传译插件介绍 1. 微信小程序后台添加插件 2. 微信小程序启用插件 三.语音同步转换的前端实现 1.界面UI与操作 2.代码实现 四.后端SpringBoot实现语音文件上传webApi 1.SpringBoot项目API相关结构树 2.文件上传工具类的实现 3.小程序上传文件接口的实现 4.小程序上传文件接口的查看 五.实际测试 一.背景 在小程序的一些应用场景中,会有语音转文字的需求.原有的做法一般是先通过小程序的录音功能录下语音文件,然后再通过调用语音智能识别We

今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下. 语音信号处置之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处置>这门课,快考试了,所以也要了解了解相干的知识点.呵呵,平常没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Aut

上个月,我们发布了牛津计划机器学习的情感识别API,能够帮助不同平台的开发者轻松添加智能应用,而无需精通人工智能领域.牛津计划仅仅是微软在人工智能领域探索中的一个实例,而我们的期望是实现更加注重个人使用体验和更优性能的产品,逐渐实现它看.听.说.理解甚至是进行推论的性能. 现在,声纹识别API和视频API已经公开预览,自定义识别智能服务(CRIS)可通过www.ProjectOxford.ai进行访问. CRIS能提供开发者构建针对特定词库.环境.或用户群的语音识别系统.视频API使得分析和自动

我们已经讲了人脸识别(入门+进阶).图片识别(入门).下面是链接: C# 10分钟完成百度人脸识别——入门篇 C# 30分钟完成百度人脸识别——进阶篇(文末附源码) C# 10分钟完成百度图片提取文字(文字识别)——入门篇 今天我们来盘一盘语音识别与合成. PS:仅供了解参考,如需进一步了解请继续研究. 我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作,demo使用的是C#控制台应用程序. 前面的套路还是一样的: 注册百度账号api,创建自己的应用: 创建vs控制台应用程序,引入动态链接库:

记得老周以前在写WP8应用开发的文章时,曾经写过语音命令集成的文章,后来8.1的时候“小娜”问世,但考虑到其变化不大,故老周没有补写相应的文章. 今天,老周打算补一下Win 10通用应用开发中,有关语音命令集成相关的内容.虽然还是一脉相承,大的变化没有,不过Win10 sdk在语音命令定义文件中添加了新内容,而且现在不仅能在手机应用中加入语音集成,在面向PC和板子的应用中也能如愿,因为应用程序已经通用. 同理,在开始之前,老周仍然先给大家讲个故事. 话说10166的SDK已经发布,当然如果你网速

最近在看图模型中著名的HMM算法,对应的一些理论公式也能看懂个大概,就是不太明白怎样在一个具体的机器学习问题(比如分类,回归)中使用HMM,特别是一些有关状态变量.观察变量和实际问题中变量的对应关系,因此目前急需一个实际例子来加深对HMM算法的仰慕,大家如有好的例子来具体学HMM算法的话,欢迎分享!众所周知,著名的HMM开源库为Hidden Markov Model Toolkit(以下简称HTK),而HTK在语音识别领域应用很成功,这2天花了些时间学习了HTK的使用,完成的是最简单孤立词的识别

前端开发whqet,csdn,王海庆,whqet,前端开发专家 ladies and 乡亲们,程序猿同志们,周末仍然坚守工作岗位,或者学习不辍的童鞋们,福音来了. 语音识别高不高端.难不难? 今天给大家推荐一个简单易用的js实现的语音识别框架annyang,然后一个案例示范使用. 在线案例,下载收藏. annyang是一个能够实现语音识别的js类库,小巧易用(只2k),兼容中文.接下来我们看看怎么使用. 首先导入该annyang库,能够使用CDN的方式,也能够下载来使用. <!--下载到本地使用

前言 现在软件设计越来越人性化.智能化.一些常见的输入都慢慢向语音听写方向发展,一些常见的消息提示都向语音播报发展.所以语音合成和语音听写是手机软件开发必不可少的功能.目前国内这方面做的比较好的应该是科大讯飞.很多搜索引擎,语音助手都有用到.本人也是第一次用初步研究了一下,和大家一起分享学习.   声明 欢迎转载,但请保留文章原始出处:)  总有刁民想害朕&:http://www.cnblogs.com/wangshuaiandroid   正文 一.注册开放者账号.创建应用.下载SDK  讯飞