对语音识别结果加上标点符号，使用教程：https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/article/details/122474859

深语音 使用实现DeepSpeech2用于PyTorch。 该支持使用模型进行训练/测试和推断。 可选地，可以在推理时使用语言模型。 安装 需要安装几个库才能进行工作培训。 我将假定一切都已在Ubuntu的Anaconda安装中安装，并安装了PyTorch。 如果尚未安装，请安装 。 如果要解码以使用可选语言模型支持波束搜索，请安装ctcdecode： git clone --recursive https://github.com/parlance/ctcdecode.git cd ctcdecode && pip install . 最后克隆此仓库并在仓库中运行它： pip install -r requirements.txt pip install -e . # Dev install 如果您打算使用多节点训练，则需要etcd。 以下是在Ubuntu上安装的命令。 su

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MASR中文语音识别模型（大数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/MASR

语音识别模块资料包括程序源代码、原理图和PCB图。 1、电路图用Altium Designer软件绘制； 2、程序代码用KEIL软件编写； 3、包括语音识别模块程序源代码； 4、包括语音识别模块原理图源文件； 5、包括语音识别模块PCB图源文件； 6、语音识别模块上单片机型号：STC11L08XE； 7、语音识别模块上语音识别芯片型号：LD3320A。 依据该语音识别模块资料做的语音识别模块本人亲测可用。

本Demo实现了百度语音在线识别

语音识别 * 由此引入多元检测问题

Kaggle语音识别 这是针对的Kaggle竞赛的项目，目的是为简单的语音命令构建语音检测器。 该模型是使用连接器时间分类（CTC）成本的卷积残差，向后LSTM网络，由TensorFlow编写。 首先将音频波文件转换为滤波器组频谱图。 CNN层从频谱图输入中提取分层特征，而LSTM层的作用类似于编码器/解码器，对CNN特征的序列进行编码，并输出字符作为输出。 LSTM编码器/解码器非常动态。 取决于训练词汇，可以用整个单词，音节或仅音素的信息对发出的字符进行编码。 完全连接的层会压缩表示形式，并进一步将字符与单词解耦。 该项目旨在调试和可视化友好。 提供这些界面以权重和激活，登录TensorBoard并记录示例单词的学习，这些示例单词显示了如何在训练中学习角色和决策边界。 安装和使用： 先决条件：Python 3.5，TensorFlow 1.4; 或Python 3.6，Tens

中文语音识别项目程序