从视频中提取音频 安装 moviepy pip install moviepy 相关代码： audio_file = work_path + '\\out.wav' video = VideoFileClip(video_file) video.audio.write_audiofile(audio_file,ffmpeg_params=['-ar','16000','-ac','1']) 根据静音对音频分段 使用音频库 pydub，安装： pip install pydub 第一种方法： # 这里silence_thresh是认定小于-70dBFS以下的为silence，发现小于 s

AVSpeech是一个新的，大规模的视听数据集，包括语音视频剪辑没有干扰的背景噪声。视频片段长3-10秒，每个片段中可听到的声音都属于一个说话的人，在视频中可以看到。总的来说，这个数据集包含了大约4700个小时的视频片段，来自于YouTube上总共290k个视频，涵盖了各种人、语言和面部姿势。

【语音识别】拨号语音识别含Matlab源码

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》语音工具包 经常会调用的一些函数(自编函数或取自其他应用工具箱中的函数)已集中在basic_tbx工具箱中，在运行本书的程序前请把该工具箱设置(用set path设置)在工作路径下； 当要运行EMD处理时，要把emd工具箱设置在工作路径下; 当要运行主体延伸基音检测时，要把Pitch_ztlib工具箱设置在工作路径下; 当要进行时域基音同步叠加语音合成时，要把psola_lib工具箱设置在工作路径下; 当要应用本书提供的语音数据时，最好把speech_signal设置在工作路径下。

在Linux环境下，C语言编写服务器，完成的功能是利用v4l2技术采集usb摄像头视频，传输到Qt客户端显示。其中还有百度语音识别的动能。

科技在进步，残疾人想使用电脑，键盘这种输入装置对于残疾人来说不够方便，于是在跟一些资深玩家们头脑激荡时，想到了可以用头部输入的方式，就是这个头戴式肌电鼠标！ 用该设备采用运动感应、肌电传感、语音识别等技术，可以实现: 1. 用陀螺仪将头部运动转化为鼠标运动，从而解放双手，帮助双手行动不便及单/双臂缺失的人。 2. 肌肉电传感器检测牙齿咀嚼肌的咬合，实现鼠标单击双击。 3. 语音可选控制/输入模式，控制模式可实现命令控制，如“复制”“粘贴”等；输入模式可将语音转换为文字。从而实现快速控制与输入。 4. 运动感应器，实现坐姿检测、颈椎病预防等功能； 硬件列表: 视频展示: 详细制作过程详见附件！ 【转载自DF社区】

MASR的V2版本训练Conformer模型文件，使用Fbank，Pytorch，训练数据为超大数据集，13000+小时。 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/MASR

语音识别 使用TensorFlow实现语音识别系统。 中篇文章的更多说明： : 二手图书馆 pip install tensorflow tensorflow_io 文件说明 test_load.py 加载Mozilla Common Voice的标签文件： : test_lstm.py 简单的LSTM模型可预测单词序列中的下一个单词。 它使用Mozilla Common Voice数据集标签文件。 test_trad.py Seq2Seq模型以与输入相同的语言翻译句子。 它使用Mozilla Common Voice数据集标签文件。 test_words.py 简单的LSTM模型可将音频转换为单词。 它使用语音命令数据集： : test_wordsFr.py 简单的LSTM模型可将音频转换为法语单词。 它使用此存储库中包含的自制数据集。 test_words_com

有监督语音识别综述--表格型 包含文章名，时间，方法，优缺点，与其他网络总结，实验结果