ASR常用模型

最新推荐文章于 2025-06-03 16:59:08 发布
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博客主要围绕ASR常用模型展开，但具体内容缺失。ASR即自动语音识别，其常用模型在信息技术领域有重要应用，可用于语音交互等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

 

自动语音识别（ASR）模型全览
u013250861的博客
03-04 678
场景适配建议移动端/嵌入式：Zipformer、Moonshine、QuartzNet（低功耗、轻量化）。实时交互：Squeezeformer、Transformer Transducer（低延迟）。多语言/方言：Whisper、腾讯云ASR、Paraformer（支持热词定制）。企业级服务：FunASR、WeNet（高精度、易部署）。学术研究：Kaldi、ESPnet（灵活可定制）。
ASR语音识别技术原理及应用【ASR技术通常包括三个主要组成部分：前端处理、声学模型和语言模型】
u013250861的博客
02-14 1623
当客户打电话时，ASR技术可以帮助识别客户的问题，并将其转化为可读的文本形式，从而提高客服代表的工作效率。声学模型：声学模型是ASR系统中的核心组成部分，用于将输入的语音信号转化为文本表示。智能家居：ASR技术可以与智能家居设备一起使用，让人们可以通过声音控制灯光、温度、电器等各种设备，实现更加智能化和便捷化的生活方式。前端处理：前端处理是ASR系统中最基本和重要的部分。汽车驾驶：ASR技术可以用于汽车驾驶中，使驾驶员可以通过声音控制汽车的导航、音乐播放、电话通话等功能，从而提高驾驶安全性和便利性。
(含源码和训练数据集)在Python中使用PyTorch Lightning构建自动语音识别(ASR)模型
专注于人工智能领域的小何尚
06-10 6016
人工智能正在推动第四次工业革命，机器可以听、看、理解、分析，然后在超人的水平上做出明智的决定。 然而，人工智能的有效性取决于底层模型的质量。 因此，无论您是学术研究人员还是数据科学家，您都希望快速构建具有各种参数的模型，并为您的解决方案确定最有效的模型。在这篇文章中，我将介绍使用 PyTorch Lightning 构建语音模型。PyTorch Lightning 是用于高性能 AI 研究的轻量级 PyTorch 包装器。 使用 Lightning 组织 PyTorch 代码可以在多个 GPU、TPU、CP
ASR技术（自动语音识别）深度解析
最新发布
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
06-03 948
截至2023年，最先进ASR系统（如OpenAI Whisper）在LibriSpeech测试集上词错率（WER）已达1.5%，接近人类水平（1-3%）。技术发展正从“能听清”向“听懂意图”演进，与NLP的深度结合成为关键突破点。
ASR（自动语音识别）任务中的LLM（大语言模型）
from top to bottom
08-18 8054
用于在训练阶段提供更多的文本数据使解码器可以更好地被训练，在推理阶段不再被使用；在训练期间，其他部分保持不动，仅训练此部分从而得到一个。编码器的隐状态参与计算，利用大语言模型的能力得到更好的解码结果。：由三部分组成，分别是提示文本表征，输入语音表征以及检索到的。模型进行深度结合，统一语音和文本的编码空间或者直接利用。：根据过滤后的语音表征从数据库中查找与该段语音相关的。处理语音序列，并使用卷积网络对其进行下采样；的效果，本文在训练时设计了多种提示词；：手工设计的提示词，为了达到。
语音识别(ASR)系列之二：混合模型
w519021660
03-09 627
语音识别(ASR)系列之二：混合模型
ASR系列1 - 主流开源ASR框架介绍
ms44的专栏
02-20 2740
现代 ASR 可以非常可靠地将口语单词转录为数字文本格式，从而可以更轻松地分析、存储和处理音频数据，以供电信、医疗保健、教育、客户服务和娱乐等行业的广泛应用。当今大多数领先的 ASR 模型都是围绕编码器-解码器架构构建的。编码器从输入中提取听觉特征，解码器将这些特征重构为自然语言序列。利用这种架构，这些模型可以实现接近人类水平的音频和视频记录转录，例如采访、会议和讲座，甚至是实时的；它有助于将语音查询或命令转换为可操作的数据，从而增强用户体验和客户服务应用程序的效率。
ASR-端对端模型01：CTC【是RNN的输出层，包含了所有可能的对齐方式的分布】【本身并不是模型结构，而是用于指导模型训练的机制】【训练采用前-后向算法，解码采用贪心或束搜索】【对比与CRF的区别】
u013250861的博客
05-29 360
在语音识别中，我们的数据集是音频文件和其对应的文本，不幸的是，音频文件和文本很难再单词的单位上对齐。除了语言识别，在OCR，机器翻译中，都存在类似的Sequence to Sequence结构，同样也需要在预处理操作时进行对齐，但是这种对齐有时候是非常困难的。如果不使用对齐而直接训练模型时，由于人的语速的不同，或者字符间距离的不同，导致模型很难收敛。
ASR 隐马尔可夫模型（HMM）
01-07
马尔可夫模型（HMM）是表达常用的数学模型，相关概念在随机过程中能学到。在语音识别（ASR）中，是基础且重要的模型之一。本篇文章主要介绍： HMM 概念 前向和后向算法 维特比算法 隐马尔可夫模型（HMM） 简单理解...
ASR模型解析.docx
09-18
### ASR模型解析 #### 一、环境搭建与配置 在进行ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）模型的开发之前，首先需要确保具备适当的软件环境。文档中提到使用`conda install`或`pip install`来安装必要...
万字长文 | 如何让你的大模型“开口”说话：从ASR到端到端语音大模型的进化之旅
南七小僧的学海无涯
12-03 608
回顾过去，ASR、NLP和TTS三大技术携手走过了六十年的风雨历程；展望未来，端到端语音大模型正引领我们进入一个人机对话新时代。在这个过程中，每一步都是对未知领域的探索，每一次突破都凝聚着无数科研人员的心血。那么，在您看来，未来的语音技术将会给我们带来哪些意想不到的变化呢？欢迎在评论区留下您的见解！那么，小伙伴们，你们认为未来的语音技术还会带来哪些变革？欢迎在评论区分享看法和想法！
万字长文 | 让大模型“开口”说话：从ASR到端到端语音大模型的进化之moshi、Mini-Omni
强化学习曾小健
12-28 1326
回顾过去，ASR、NLP和TTS三大技术携手走过了六十年的风雨历程；展望未来，端到端语音大模型正引领我们进入一个人机对话新时代。在这个过程中，每一步都是对未知领域的探索，每一次突破都凝聚着无数科研人员的心血。那么，在您看来，未来的语音技术将会给我们带来哪些意想不到的变化呢？欢迎在评论区留下您的见解！
NVIDIA Sky Hackathon——有关ASR模型相关简述
yeyeyeyezihao的博客
12-03 1447
NVIDIA Sky Hackathon 比赛相关理解以及ASR语音训练模型简述
自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模 】
u013250861的博客
03-09 7707
一、传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式） 设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为 X=[x1, x2, …, xN], 其中 xi 是一帧的特征向量, i=1, 2, …,N, N 为特征向量的数目. 该段语音对应的文本序列设为 W=[w1, w2, …, wM], 其中 wi 为基本组成单元, 如音素、单词、字符, i=1, 2, …, M, M 为文本序列的维度. 从贝叶斯角度, 语音识别的目标就是从所有可能产生特征向量X的文本序列中找到概率最大的W*, 可以用公式表示为式 (1) 优化问题:
优秀ASR模型及其参数解析
laoxian0311的博客
03-12 975
ASR模型是一种利用深度学习技术，将语音信号转换为文本的系统。它通常由声学模型、语言模型和解码器组成。ASR模型的性能受到参数规模、训练数据质量以及优化方法的影响。
ASR-详解CTC(Connectionist Temporal Classification)
u013250861的博客
05-13 379
在语音识别中，我们的数据集是音频文件和其对应的文本，不幸的是，音频文件和文本很难再单词的单位上对齐。除了语言识别，在OCR，机器翻译中，都存在类似的Sequence to Sequence结构，同样也需要在预处理操作时进行对齐，但是这种对齐有时候是非常困难的。如果不使用对齐而直接训练模型时，由于人的语速的不同，或者字符间距离的不同，导致模型很难收敛。
语音识别文本纠错模型
03-29 6531
文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有错误字词的句子，输出是一个正确的中文句子。ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。
【3k star!】最新开源ASR模型Moonshine性能超过whisper: 速度更快、准确率更高！实测一把，感觉。。。
Python_cocola的博客
11-22 4232
Moonshine 是由 Useful Sensors公司推出开源的语音到文本（speech-to-text, STT）转换模型，旨在为资源受限设备提供快速而准确的自动语音识别（ASR）服务。Moonshine 基于先进的编码器-解码器架构，采用了Transformer模型。其编码器部分负责处理输入的语音信号，而解码器部分则生成文本输出。Moonshine模型具有以下特点:开源tiny版本，参数量:27 M, 只支持英文语言;开源base版本，参数量:61 M, 只支持英文语言;
NeMo Parakeet ASR 模型突破语音识别的界限
分享AI前沿科技
09-16 1159
Parakeet 是一个端到端平台，用于在任何地方（任何云端和本地）大规模开发多模态生成式 AI 模型，包括自动语音识别 (ASR) 模型。这些最先进的 ASR 模型是与合作开发的，能够极其准确地转录英语口语。本文详细介绍了 Parakeet ASR 模型在语音识别领域的新突破。图 1、NVIDIA Parakeet 系列 ASR 模型截至 2024 年 1 月 3 日。
pycharm ASR模型
01-03
### 如何在 PyCharm 中实现 ASR 模型开发 #### 创建项目环境 为了确保项目的稳定性和依赖管理，在 PyCharm 中新建一个虚拟环境用于安装必要的库。通过 `File` -> `New Project...` 来创建新项目，并选择合适的解释器版本。 #### 安装所需库 对于自动语音识别(ASR)，可以利用现有的深度学习框架如 TensorFlow 或者 PyTorch，以及专门针对音频处理的工具链。以下是基于 PyTorch 的简单设置： ```bash pip install torch torchvision torchaudio pip install librosa numpy scipy matplotlib scikit-learn pandas ``` 这些命令会安装 PyTorch 及其扩展模块以及其他常用的科学计算和数据分析包[^5]。 #### 加载预训练模型 使用预训练好的声学模型能够大大减少从头构建系统的难度。可以从 Hugging Face Model Hub 获取经过良好调优过的模型实例。下面是一个加载 Wav2Vec2 模型的例子： ```python from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2ForCTC import torch import soundfile as sf processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h") audio_input, sample_rate = sf.read("path_to_your_audio_file.wav") # 替换为实际路径 input_values = processor(audio_input, sampling_rate=sample_rate, return_tensors="pt").input_values logits = model(input_values).logits predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)[0] print(f"Transcribed Text: {transcription}") ``` 这段代码展示了如何读取音频文件并将其转换成文本输出。 #### 构建自定义数据集 如果打算进一步优化现有模型或是完全自主设计新的架构，则需要准备自己的标注语料库。这通常涉及到收集大量带标签的声音片段，并对其进行清理、分割等前处理操作。torchaudio 提供了一些辅助函数帮助完成这项任务。 #### 训练与评估 一旦拥有了适当的数据源之后就可以着手于调整超参数、迭代改进网络结构直至达到满意的性能指标为止。记得划分验证集合测试集以便监控泛化能力。
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