DeepSpeech剧本 使用DeepSpeech训练语音识别模型的速成班。 快速链接 从这里开始。 本部分将设定您对DeepSpeech手册可以实现的目标的期望，以及开始训练自己的语音识别模型所需的先决条件。 了解了DeepSpeech Playbook可以实现的功能后，本节将概述DeepSpeech本身，其组成部分以及它与您过去使用过的其他语音识别引擎的不同之处。 之前，你可以训练一个模型，你需要收集和格式化数据的语料库。 本节概述了DeepSpeech所需的数据格式，并逐步介绍了从Common Voice准备数据集的示例。 如果您正在训练使用与英语不同的字母（例如带有变音符号的语言）的模型，那么您将需要修改alphabet.txt文件。 了解得分手的工作，以及如何建立自己的得分手。 了解DeepSpeech的声学模型和语言模型之间的差异，以及它们如何组合以提供端到端语音识别。 本节

根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

语音情感识别 介绍 该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。 该工具背后的基本思想是构建和训练/测试合适的机器学习（以及深度学习）算法，该算法可以识别和检测语音中的人类情感。 这对于许多行业领域很有用，例如提出产品推荐，情感计算等。 查看本以获取更多信息。 要求 Python 3.6+ Python包 librosa == 0.6.3 麻木 大熊猫 声音文件== 0.9.0 海浪 斯克莱恩 tqdm == 4.28.1 matplotlib == 2.2.3 pyaudio == 0.2.11 （可选） ：如果要通过转换为16000Hz采样率和convert_wavs.py提供的单声道来添加更多采样音频，则使用 通过以下命令安装这些库： pip3 install -r requirements.txt 数据集 该存储库使用了4个数据集（包括此仓库的自定义数据集），这些数

image_and_speech_processing Face and speech recognition by use pyqt5 face_recognition baiduai 使用pyqt5 face_recognition 百度ai实现的 对图像和语音的处理 这是上一个版本的更新版 。 这是上一个版本 下面是部分效果图 界面是使用pyqt5 做的 教程稍后会在博客上发布 人脸识别是用face_recognition 这是一些使用方法 语音合成 语音识别是使用百度AI提供的api接口实现 教程稍后再博客上发布 主要思路 稍后再博客上发布

语音变压器 介绍 这是语音变压器的PyTorch重新实现：用于语音识别的无重复序列到序列模型。 数据集 Aishell是由北京壳牌壳牌科技有限公司发行的开源中文普通话语料库。 邀请了来自中国不同口音地区的400人参加录音，该录音是在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行的，并下采样至16kHz。 通过专业的语音注释和严格的质量检查，手册的转录准确性达到95％以上。 数据免费供学术使用。 我们希望为语音识别领域的新研究人员提供适度的数据。 @inproceedings{aishell_2017, title={AIShell-1: An Open-Source Mandarin Speech Corpus and A Speech Recognition Baseline}, author={Hui Bu, Jiayu Du, Xingyu Na, Bengu Wu, Hao Z

密集连接的时延神经网络 在我们的论文 的密集 （INTERSPEECH 2020）中，密集连接的时延神经网络（D-TDNN）的PyTorch实施。 什么是新的 :warning: [2021-02-14]我们在添加了一个impl选项，现在您可以选择： 'conv'：通过F.conv1d实现TDNN。 'linear'：通过F.unfold和F.linear实现TDNN。 检查此以获取更多信息。 请注意，尚未完成“ conv”的预训练模型。 [2021-02-04]此存储库中的TDNN（默认实现）比nn.Conv1d慢，但我们采用它是因为： 此仓库中的TDNN还用于创建nn.Conv1d（非对称填充）不完全支持的F-TDNN模型。 nn.Conv1d（dilation> 1，bias = True）训练缓慢。 但是，这里我们不使用F-TDNN，我们总是在D-TDNN中设置bias = F

深度学习的好书。语言识别

DNN-CNN-and-RNN的语音去噪程序

MATLAB盲源分离ICA的问题-Speech.rar 我在网上下载了FastICA Matlab 2.5版的GUI。 在自己的电脑上试着分离两个未知盲源， 一个是演讲，另一个警笛噪音。我想将两个分离出来。我用的是2个microphone来录制的这段音频。 奇怪的是，用下载的这个GUI包，我无法分离这两个盲源。于是我从那个ICA的网站上下载了他们展示的wav音频文件。我可以成功的分离他们展示的音频文件。 我想知道这倒是什么原因。不知道有没有高人能稍微解释解释 这个GUI下载的链接： http://www.cis.hut.fi/projects/ica/fastica/code/dlcode.shtml 做展示的wav文件链接： http://www.cis.hut.fi/projects/ica/cocktail/cocktail_en.cgi （先选择盲源，然后点击mix sources，之后出来两个麦克风。右键点击，然后save link，就可以将混合后的盲源下载到本地了） 附件是我自己录制的混合盲源 先谢谢各位的参与。

语音合成代码matlab 线性预测语音合成 这个项目试图解决男女元音的语音合成问题，并且是在Matlab软件的帮助下开发的。 使用线性预测代码方法来估计系数和共振峰频率可以达到此目的。 然后，通过使激励信号通过建模滤波器来生成元音。