Kaldi是一款开源的语音识别工具,由著名的speech community开发,主要设计用于研究和开发自动语音识别(ASR)系统。Kaldi的出现极大地推动了语音技术的发展,为学术界和工业界提供了强大的平台,尤其适合新手学习和实践。 Kaldi的基础架构基于统计建模,特别是隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM),以及深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)。它的核心功能包括特征提取、模型训练、解码和评估等步骤,这些功能通过命令行工具进行操作,使得工作流程清晰易懂。 在Kaldi中,特征提取是识别过程的第一步,通常涉及梅尔频率倒谱系数(MFCC)的计算。MFCC能够将原始音频信号转化为更具语义意义的特征向量。接着,Kaldi会利用HMM对连续语音进行建模,将语音分割成一系列短帧,并用GMM来估计每个帧的声学状态概率。 Kaldi支持多种类型的模型训练,包括初始化模型(如单音素模型)、多态模型(如三元组模型)以及更复杂的结构如HMM-GMM和HMM-DNN模型。HMM-DNN模型是Kaldi的一大亮点,它结合了深度学习的力量,通过反向传播算法训练神经网络,提升模型的识别性能。 解码是Kaldi中的关键部分,它将经过特征提取和模型训练后的输入音频与预先训练好的模型匹配,找出最可能的词序列。Kaldi提供了一套完整的解码框架,包括语言模型的集成、重打分和速度变化处理等功能,以适应不同应用场景的需求。 Kaldi还支持多种语言的识别,可以处理多通道音频,以及实时语音识别和声纹识别等任务。其强大的扩展性和灵活性使其在各种语音项目中都能发挥重要作用。 对于初学者,Kaldi提供了详尽的文档和教程,帮助用户从安装到实践一步步掌握。用户可以通过“kaldi recipes”快速上手,这些预配置的示例涵盖了从简单的孤立词识别到复杂的连续语音识别任务。 Kaldi是一个全面的、开源的语音识别工具箱,包含了从数据预处理、模型训练到解码的全套解决方案。无论你是研究者还是开发者,都可以借助Kaldi深入理解语音识别技术,并实现自己的创新应用。通过深入学习Kaldi,你将能够掌握现代语音识别系统的精髓,为未来的语音技术开发打下坚实基础。
2024-09-10 10:10:31 16.9MB
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vosk-model-small-cn-0.3 Vosk是一个离线开源语音识别工具。它可以识别16种语言,包括中文。 API接口,让您可以只用几行代码,即可迅速免费调用、体验功能。 目前支持 WAV声音文件格式。 GITHUB 源码: https://github.com/alphacep/vosk-api 模型下载:https://alphacephei.com/vosk/models API调用示例文件: 包含python/nodejs/curl版本(http://www.moneymeeting.club/wp-content/uploads/2020/10/vosk.rar) 我在网页下载了好久,所以分享在这里,应该不会比那里还要慢吧
2024-09-06 22:22:12 31.7MB 语音识别 人工智能
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智能音箱行业简报 智能音箱是新一代的人机交互入口,结合了人工智能、语音识别和自然语言处理等关键技术,集成了播放网络音乐、查询各类信息、进行语音娱乐互动甚至控制智能家电等多种功能。智能音箱通过与人类自然对话的方式,使得用户与数字世界之间的交互更加智能便捷。 人工智能技术是智能音箱的核心,内置强大的人工智能助手,如 Amazon Echo 的 Alexa、苹果的 Siri 和 Google Home 的 Google 助手,这些助手能够理解和解释用户的语音指令,提供个性化的建议、推荐和服务。它们通过学习用户的喜好和行为模式,能够不断提供更准确、个性化的回应。 语音识别技术是智能音箱的关键,智能音箱通过麦克风阵列接收用户的语音指令,并利用语音识别技术将其转换为可理解的文本。这使得用户能够通过语音与智能音箱进行交互,无需使用其他输入设备。语音识别技术的发展使得智能音箱能够更准确地识别和解析用户的语音指令,提高了交互的便捷性和自然性。 自然语言处理技术涉及语法、词义、语境等方面的分析和理解,使智能音箱能够更好地理解用户的意图并作出准确的响应。它们能够解析用户的指令、问题和对话,并转化为机器可以理解的形式,从而实现智能音箱与用户之间的无缝对话和交流。 智能音箱在家庭生活中提供了许多便利和娱乐功能。用户可以通过语音指令控制智能家居设备,如灯光、温度、安全系统等。智能音箱还可以播放音乐、讲故事、提供烹饪食谱、提醒日程安排等。 在媒体和娱乐领域,智能音箱作为音频播放器和媒体中心,用户可以通过语音指令请求播放音乐、电台、播客和其他媒体内容。它们与流媒体服务提供商(如 Spotify、Apple Music、Pandora 等)集成,使用户能够随时访问和播放各种音频内容。 在信息查询和助手领域,智能音箱通过互联网连接,提供实时的信息和服务。用户可以通过语音指令查询天气预报、新闻报道、股票行情、交通情况等。智能音箱还可以回答各种问题,提供实用的知识和建议。 在健康和健身领域,智能音箱可以提供健康建议、健身指导、播放运动音乐、计算卡路里消耗等。一些智能音箱还具备监测健康数据、睡眠追踪和健康提醒的功能。 在教育和学习领域,智能音箱可以成为教育和学习的辅助工具。它们可以回答学生的问题、提供课程内容、播放教育音频等。智能音箱还可以与学习应用程序和在线学习平台进行集成,提供个性化的学习体验。 在商业和办公场所,智能音箱可以用作会议室的语音助手,提供日程安排、会议提醒和会议记录等功能。智能音箱还可以用于客户服务、预订服务、语音导航等场景。 智能音箱也可以与可穿戴设备(如智能手表、智能眼镜等)进行集成,提供更便捷的交互方式。用户可以通过智能音箱控制和操作可穿戴设备,并获取相关信息和功能。 智能音箱的发展历程可以分为三个阶段。第一个阶段是从 2014 年开始的,亚马逊推出了 Echo 音箱,内置的 Alexa 虚拟助手为用户提供了音乐播放、新闻、天气、计时器等基本功能,同时还可以通过技能库接入第三方服务。这是智能音箱的第一代产品,它定义了一个全新的产品类别。 第二个阶段是 Google 和苹果的加入。在亚马逊成功之后,Google 和苹果也加入了智能音箱的市场。2016 年,Google 推出了 Google Home,内置 Google Assistant,而在 2017 年,苹果也推出了自己的 HomePod,内置 Siri。 第三个阶段是中国市场的兴起。从 2015 年开始,中国的智能音箱市场也开始兴起。阿里巴巴、小米和百度等科技巨头纷纷推出了自己的智能音箱产品。这些产品除了基本的音乐播放、新闻、天气预报等功能,还加入了更多针对中国市场的本地化服务,例如菜谱推荐、电影票预订、在线购物等。 智能音箱的发展趋势包括多模态交互和智能家居控制。近几年,智能音箱不仅仅是一个音乐播放设备,更多的是作为智能家居的中心控制器,通过语音控制其他的智能家居设备,如智能灯泡、智能插座等。同时,一些音箱如亚马逊的 Echo Show,还具备了视觉交互功能,用户可以通过屏幕查看信息和控制设备。 智能音箱是人工智能、语音识别和自然语言处理等技术的结合体,提供了多种功能和服务,改变了人们的生活方式和工作方式。
2024-09-04 09:45:49 1.7MB 人工智能
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用法链接:https://menghui666.blog.csdn.net/article/details/138508422?spm=1001.2014.3001.5502 该项目实现了简单的语音识别功能,首先,语音识别要做三件事情 : 1.记录用户的语音文件到本地 2.将用户语音编码 使用flac或者speex进行编码 3.使用第三方语音识别API或者SDK进行分析识别语音 目前做的比较简单就是使用flac文件对wav音频文件进行编码 基于Mac OSX和Win 7平台的 win 7下使用flac.exe,具体exe帮助,读者可以使用flac.exe --help > help.txt 重定向到一个help文件中,方便查阅. mac osx下面安装flac.dmg的安装包即可使用flac命令 我们先看音频的录入 Qt集成了音频模块
2024-09-02 16:08:28 28KB 语音识别
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分析语音处理文件
2024-07-13 14:58:55 32KB linux 语音识别
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基于Java的实例源码-语音识别程序 SpeechLion.zip
2024-06-18 19:19:38 267KB Java
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一、说明 程序已支持ChatGPT4.0、Midjourney绘画、GPT3.5 API绘画、Prompt角色预设功能(后台自定义添加,用户也可自定义添加)、语音识别输入、用户会员套餐、用户邀请分销功能、用户每日签到功能、系统后台管理、一键更新版本。支持手机电脑不同布局页面自适应。 新增自定义选择GPT3/4模型(已更新为openai6月14日最新发布的gpt-3.5-turbo-0613模型 二、安装教程 1、环境要求(推荐): 服务器:CentOS 7 64 Bit、宝塔控制面板 环境:Nginx、MySQL 5.7、PHP-7.3 2、开始: 一台VPS服务器 搭建宝塔 解析绑定域名 上传程序至根目录(将"chengxu.zip"上传网站更目录解压即可) 创建一个数据库 访问首页在线安装配置数据库 PHP版本选择:7.3 安装完成后访问网站首页即可! 配置APIKEY,登录网站后台自定义配置,不然网站无法使用! 网站后台地址/admin 默认账号:admin 密码:123456 【本文只写到2023年6月19日的更新,系统持续更新,系统搭建好后登录管理页面,点击一键更新】
2024-06-14 14:26:45 25.26MB 语音识别
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Android整合SherpaNcnn实现离线语音识别(支持中文,手把手带你从编译动态库开始)示例Demo及动态库
2024-06-14 12:53:32 245.32MB android 语音识别
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语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数,语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数
2024-06-09 20:15:27 2.35MB 语音识别
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语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码,首先进行简单介绍。 参考我的博客: https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D
2024-05-20 10:18:34 1018KB 语音识别
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