基于深度学习的音素识别研究

最新推荐文章于 2025-12-04 14:13:28 发布
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#深度学习 #人工智能

基于深度学习的音素识别研究

AI_phoneme_recognition_system

Flask；HTML；LSTM

这是一个基于深度学习的AI音素识别系统，能够将语音音频转换为基本发音单元（音素）。系统支持多种神经网络模型，提供从数据处理、模型训练到Web界面交互的完整流程，可用于语音识别研究和实际应用。

452020

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11、基于深度学习的语音识别系统对抗攻击解析
5f4d3s2a1q的博客
09-26 40
本文探讨了基于深度学习的语音识别系统（ASR）面临的对抗攻击威胁，提出了一种名为“CommanderSong”的攻击方法，可将隐蔽语音命令注入歌曲中，在人类无法察觉的情况下欺骗ASR系统。研究涵盖白盒与黑盒两种攻击场景：在白盒攻击中，通过分析Kaldi的ASpIRE模型漏洞生成对抗音频，并利用噪声模型增强其现实环境鲁棒性；在黑盒攻击中，采用增强的替代模型提升对抗样本的可迁移性，对Amazon Echo、Google Assistant等商业设备实现98%的成功率。实验验证了该攻击在真实物理环境中的有效性与隐
基于深度学习的语音识别系统构建与优化
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-06 1760
语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是人工智能领域中的一个重要方向，其目标是将语音信号转换为文字。随着深度学习技术的发展，语音识别系统的性能得到了显著提升，广泛应用于智能助手、语音导航、语音输入等领域。本文将详细介绍如何构建和优化基于深度学习的语音识别系统，包括概念讲解、代码示例、应用场景、注意事项以及相关的架构图和流程图。通过本文的介绍，读者可以系统地掌握语音识别系统的构建与优化方法。语音识别是指将语音信号转换为文字的过程。语音采集。
基于深度学习的语音识别算法的设计与实现
m0_73485263的博客
11-01 4978
对深度神经网络的网络结构参数进行确定：输入层、隐藏层、输出层的神经元个数，神经网络的激活函数（sigmoid，relu 和 tanH）的选择，如何初始化参数，计算正向和反向传播的代价函数、损失函数，确定算法中的 learning rate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、mini batch size（批量梯度下降的大小）等超参数的最优值，如何避免搭建深度神经网络会出现的诸如梯度消失、过拟合等影响算法的现象，出现这些现象时的使用什么优化算法，优化算法要更新模型的参数。
基于深度学习的端到端语音识别时代
夏天又到了的专栏
05-30 763
作为一款多任务模型，它不仅可以执行多语言语音识别，还可以执行语音翻译和语言识别等任务。对于一段语音，CTC最后输出的是尖峰的序列，尖峰的位置对应建模单元的Label，其他位置都是Blank。随着深度学习的发展，语音识别由DNN-HMM时代发展到基于深度学习的“端到端”时代，这个时代的主要特征是代价函数发生了变化，但基本的模型结构并没有太大变化。随着端到端技术的突破，深度学习模型不再需要对音素内部状态的变化进行描述，而是将语音识别的所有模块统一成神经网络模型，使语音识别朝着更简单、更高效、更准确的方向发展。
深度学习应用 - 语音识别篇
绎岚科技的博客
09-04 1677
在科技日新月异的今天，人工智能正以前所未有的速度渗透到我们生活的每一个角落，其中，深度学习作为人工智能领域的一股强大驱动力，正引领着一场技术革命。语音识别，作为深度学习应用的璀璨明珠，不仅极大地提升了人机交互的自然性与便捷性，还开启了智能化时代的新篇章。它让机器能够“听懂”人类的语言，从简单的指令执行到复杂的对话交流，不断跨越着技术的边界，让科幻电影中的场景逐步成为现实。
基于深度学习的语音识别：从音频信号到文本转录
qq_74383080的博客
07-21 501
本文介绍了基于深度学习的语音识别系统构建方法。首先概述了语音识别的基本概念，包括音频预处理、声学模型、语言模型和解码器等核心模块。重点阐述了如何使用PyTorch实现声学模型(LSTM)和语言模型，并提供了音频特征提取(Mel频谱图)、模型训练及贪婪解码的完整代码示例。文章还讨论了环境准备、数据预处理等关键环节，展示了从理论到实践的完整流程。最后建议读者尝试Transformer等更先进的模型架构来提升系统性能。全文为语音识别领域的初学者提供了实用的技术指导和代码参考。
基于深度学习的实时语音识别技术实践
shehuanlin的博客
06-19 876
本文面向具有一定编程基础的大学毕业生与开发者，系统介绍了从零开始学习实时语音转文本（ASR）技术的实践路径。文章围绕 Python 与 PyTorch 框架，详细讲解了声学特征提取、主流端到端 ASR 模型（如 Wav2Vec2、Conformer、Emformer RNN-T）、解码方法与流式处理流程。同时介绍了 Torchaudio 与 SpeechBrain 等关键开源工具的使用方式，并提供了可执行的代码示例与实战项目建议，帮助读者构建本地化的语音识别系统。文末附有常用数据集与参考资源。
基于深度学习的唇语识别系统设计与实现(源码+万字报告+讲解)
qq_40828705的博客
01-30 787
目录 1 绪论 5 1.1研究背景与意义 5 1.2国内外研究现状 5 1.3 研究内容 6 2 唇语识别技术理论 7 2.1 深度学习基础概念 7 2.1.1 神经网络原理 7 2.1.2 深度学习算法 9 2.1.3 图像识别过程 10 2.2 预处理及数据增强 10 2.3 LSTM 11 2.4目标检测Yolo算法 12 2.5 Flask框架 12 3 唇语数据集及预处理 14 3.1数据集来源与介绍 14 3.2数据预处理 14 3.3唇语特征提取 15 4 深度学习模型设计 18 4.1 唇语
深入探索基于深度学习的语音识别系统：技术原理与实现案例
斌擎科技
02-03 740
语音识别系统的训练需要大量的语音数据集。端到端的语音识别系统通常基于深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，能够直接处理原始语音信号，自动学习所有必要的特征，避免了人工设计和多阶段处理过程。本文将深入探讨基于深度学习的语音识别技术，介绍最新的技术进展，并展示一个完整的语音识别系统实现案例，帮助读者理解语音识别的工作原理和技术架构。在语音识别中，RNN与LSTM被用于处理音频信号的时序关系，帮助系统理解每一帧音频信号与上下文之间的关系，从而实现更准确的语音到文本的转换。
基于深度学习的新冠疫情感染人数预测、音素识别、图片分类算法源码.zip
03-06
【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设...基于深度学习的新冠疫情感染人数预测、音素识别、图片分类算法源码.zip
精选资源
基于深度学习的中文语音识别系统(含源码)
11-10
在深入探讨本中文语音识别系统的相关知识点之前，有必要先对语音...它在声学模型和语言模型的设计上都采用了最新的深度学习技术和方法，同时也公布了完整的源码，为语音识别领域的研究和开发提供了重要的参考和工具。
基于深度学习的语音识别.zip
10-16
深度学习在语音识别领域的应用是一个高度...基于深度学习的语音识别不仅需要深入了解深度学习理论和算法，还需要对语音信号处理有一定的掌握。同时，掌握高效的编程技能以及代码组织能力也是完成这类项目的重要条件。
基于循环神经网络的音素识别研究.pdf
09-26
【基于循环神经网络的音素识别研究】 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）在语音识别领域具有显著的应用价值。传统的语音识别系统通常采用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为声学模型，但...
基于深度学习的Python中文语音识别系统实现方案
11-01
系统包含音频预处理模块、声学特征分析单元、神经网络建模组件以及语言模型解码器，支持连续语音流的分帧处理、音素状态对齐和基于加权有限状态转换器的词汇搜索功能。特别集成了对抗训练机制与注意力门控循环单元，...
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
java1234的博客
12-01 1151
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
RNN公式推导、案例实现及Python实现
m0_46670850的博客
12-01 846
RNN（循环神经网络）是一种专为序列数据设计的神经网络，通过循环传递隐藏状态实现对历史信息的记忆。本文详细介绍了RNN的理论基础，包括前向传播和反向传播的计算推导，并展示了RNN的5种典型结构（1-to-1、N-to-N、N-to-1、1-to-N和N-to-M）。文章分析了RNN的优点（时序依赖捕捉、参数共享、变长序列处理）和缺点（梯度消失、并行性差、长序列记忆有限）。最后给出了Python实现RNN的代码框架，包括数据生成、预处理和模型构建部分。通过理论推导和实例计算，帮助读者深入理解RNN的工作原理
【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
子午的博客
11-30 818
民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 429
动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
最新发布
云雾J视界的博客
12-04 800
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
基于深度学习的音频识别技术研究
无论是语音识别中的音素识别，还是环境音检测中的事件触发，本质上都是模式匹配问题。为此，需要构建高质量的训练数据集（如LibriSpeech、UrbanSound8K、ESC-50、Google AudioSet等），并通过交叉验证、混淆矩阵、...
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