使用PyTorch实现语音到文本的模型和语音识别

最新推荐文章于 2025-04-07 18:12:15 发布

JdkwOle

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文章标签： pytorch 语音识别人工智能

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本文介绍了使用PyTorch构建一个简单的语音到文本（ASR）模型的过程，包括模型定义、数据预处理、训练和推理。模型基于CNN，数据处理涉及声谱图转换，标签使用整数编码，训练使用交叉熵损失和Adam优化器。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一项重要的人工智能任务，其目标是将语音信号转换为相应的文本。在本文中，我们将使用PyTorch来构建一个基本的语音到文本（ASR）模型，并演示如何在PyTorch中进行语音识别。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个例子中，我们将使用torchaudio库来处理语音数据，以及torch.nn和torch.nn.functional模块来构建我们的神经网络模型。

import torch
import torchaudio
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as</

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