用 TensorFlow 创建自己的 Speech Recognizer

最新推荐文章于 2024-10-17 21:14:38 发布
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分类专栏： TensorFlow TensorFlow 文章标签： 语音识别 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aliceyangxi1987/article/details/70790010
本文介绍如何利用TensorFlow创建一个简单的语音识别器，从导入库、定义参数、加载数据到建立LSTM模型，以及训练和预测过程。通过这个项目，你可以了解语音识别的工作原理，并实践深度学习在语音识别中的应用。

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

参考资料
源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf…

语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。
每天都在用的，很好奇它是怎么实现的，今天来看看这么便利的东东到底是什么样子呢。

进化史

最开始的 speech recognizer 只能识别 0-9 这几个数字，说别的单词是识别不了滴。

后来有一个叫做 DARPA 的梦想家 team 孜孜不倦地研究。

他们用 15000 个节点代表可能的发音，然后用暴力搜索 brute force search 算法来找到节点对应的文字。

后来 IBM 用 Hidden Markov Model 来预测每个点最大概率可能表示的文字。

再后来人们尝试用 NN 神经网络来做这个任务，但是很长时间没太大进展，直到 深度学习之父 Geoffrey Hinton 研究出个 Deep Learning 模型，语音识别的效果显著提高。

Yours ~~
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如何利用TensorFlow Serving搭建一个简单聊天机器人 Building A Conversational Interface with TensorFlow Serving
AI天才研究院
08-04 940
近年来，人工智能技术发展迅速，尤其是自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)和文本对话系统方面取得重大突破，这些技术已经成为最强大的助手，可谓是“AI的春天”。本文将主要介绍如何利用TensorFlow Serving搭建一个简单的基于文本对话的聊天机器人。人工智能聊天机器人的关键之处在于能够以自然语言进行交流，即需要具备多轮对话功能，处理复杂的用户输入信息，并合理地给出回应。因此，本文将会介绍基于Tensorflow Serving实现的简单聊天机器人，包括文本理解、文本生成、语音合成等关键技术。
语音识别(Speech Recognition) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-28 1291
语音识别(Speech Recognition) - 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM
基于tensorflow的语音识别
01-08
深度学习语音识别，基于tensorflow的语音识别程序。程序示例简单实用，便于理解
Tensorflow_Speech_Recognition
04-05
TENSORFLOW语音识别挑战以声音信号的形式表示声音，该声音信号具有诸如频率，带宽，分贝等参数。典型的声音信号可以表示为幅度和时间的函数。 对音频信号进行采样采样是指将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。 采样频率/采样率是每秒的平均采样数。 f_S = 1 / T我们还将使用频谱图表示音频信号。 频谱图是一种直观地表示特定音频信号的波形中可用的不同频率下信号强度随时间变化的方式。 读取频谱图频谱图是二维图，其中第三维表示为色条。 时间沿X轴表示，垂直轴表示声波的音高。 幅度以三维表示（深色阴影对应于低幅度，而浅阴影对应于较低幅度的信号。） 在我们的项目中，当处理“零”声音的音频信号时，获得了以下频谱图。 对于python中的音频分析，我们使用了librosa软件包。 Librosa提供了用于检索声波的构建基块Librosa版本：0.8.0 Librosa函数用于以下目的。
TensorFlow之TF Speech等等
08-25
TensorFlow之TF Speech等等 详细介绍见这里：https://blog.youkuaiyun.com/kangear/article/details/82052938
基于TensorFlow实现的自动语音识别（附项目资源）
zzp20031120的博客
08-15 6076
自动语音识别是一项将人类说话的语音转换成文本或命令的技术。它是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语音。本文使用TensorFlow2.x框架详细的讲解了如何进行数据处理和模型搭建，完整的刨析并实现了一个自动语音识别系统的开发流程。
基于TensorFlow Lite Micro在物联网设备上玩转TinyML之离线语音唤醒
HaaS技术社区的博客
09-13 5998
本文介绍如何基于HaaS EDU K1进行TFLite-Micro离线语音模型的部署。通过本文将学习到离线语音识别全链路开发流程。从语音数据集采集到模型训练，再到模型部署的TinyML（微型机器学习）整个生命周期。
自然语言处理之语音识别：DeepSpeech：语音识别技术概览
zhubeibei168的博客
10-17 989
DeepSpeech是Mozilla开源的一个基于深度学习的语音识别系统，其设计灵感来源于深度神经网络和CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数。特征提取层：将音频信号转换为特征向量，通常使用的是Mel频率倒谱系数（MFCC）。双向循环神经网络（Bi-RNN）层：用于捕捉音频特征的时序信息，包括前向和后向的LSTM或GRU层。CTC损失层：用于计算模型输出与目标文本之间的差异，能够处理输出序列与目标序列长度不一致的问题。解码层。
Android原生SpeechRecognizer(语音识别)
hanxiongwei的博客
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开篇先吐槽下，在Android 平台开发原生的SpeechRecognizer真是难受的，不像ios，无比轻松，平台统一。 由于Android 平台的碎片化问题比较严重，各个厂商都有自己的实现，尤其是语音助手出来以后，每家的语音服务肯定是不一样的。 目前Android原生的SpeechRecognizer做法应该有两种 默认调用原生SpeechRecognizer，并稍作修改 调用第三方...
TF-Speech-Recognition-Challenge-Solution：Tensorflow语音识别挑战（https：www.kaggle.comctensorflow-speech-recognition-challenge）中使用的模型的源代码。 该解决方案在私人排行榜中排名前5％
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TF语音识别挑战 Tensorflow语音识别挑战赛是Google Brain组织的Kaggle竞赛，目的是使用“语音命令数据集”来构建可理解简单语音命令的算法。 该解决方案在私人排行榜上排名63（排名前5％）。 项目结构 数据 生的 训练（训练音频文件） 测试（测试用于评估的音频文件 库分类（用于培训和评估的所有脚本） 笔记本 脚本（可执行脚本） 模型（预训练模型） 要求 Tensorflow 1.4 解放军 scikit学习 Python 3.x 跑步 下载语音命令数据集，然后将数据集提取到训练文件夹中。 测试音频可以放置在data / test / audio文件夹中。 这
Python-Tacotron的TensorFlow实现一个完全端到端的文本到语音合成模型
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语音增强（speech enhancement）
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Springer 2005年出版，汇集当今世界最一流的语音处理处理专家分章节编著。
【Simple Audio Recognition】tensorflow android demo 语音部分源码记录分析
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1. 语音数据流的处理 完整页面源码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/android/src/org/tensorflow/demo/SpeechActivity.java 在录音的线程中，代码片段如下 // Loop, gathering audio data and...
【小沐学Python】Python实现语音识别（SpeechRecognition）
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SpeechRecognition用于执行语音识别的库，支持多个引擎和 API，在线和离线。以上几个中只有 recognition_sphinx（）可与CMU Sphinx 引擎脱机工作， 其他六个都需要连接互联网。另外，SpeechRecognition 附带 Google Web Speech API 的默认 API 密钥，可直接使用它。其他的 API 都需要使用 API 密钥或用户名/密码组合进行身份验证。╮(￣▽￣)╭如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//，就在评论处留言，作者继续改进；
[未完成] Kaggle No.1：tensorflow-speech-recognition-challenge 题解
ruclion的专栏
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目录 语音识别以及可视化分析数据 目的 对输入的观察与可视化 语音识别以及可视化分析数据 基础来自公开代码：https://www.kaggle.com/davids1992/speech-representation-and-data-exploration 目的 It is meant to give a grasp of a problem of speech representation. I'd also like to take a look on a features spec.
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1、概述 本人从事语音方面的开发工作，通过音频和代码实战tensorflow是最直接有效的学习方式，先从简单的语音识别和tensorflow代码开始来了解这个体系 2、与传统语音识别的对比 传统的语音识别是基于语音学的方法，通常包含拼写、声学和语音模型等单独组件。训练模型的语料除了标注具体的文字外。还要标注按时间对应的音素，这就需要大量的人工成本。（标记因素是个很大的坑）而使用神经网络的语音识别就...
tensorflow学习笔记—语音识别
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#作者：明月入怀 #微信：1007895847 #添加微信的备注一下是优快云的 #欢迎大家一起学习 #最近在做关于语音识别，关于徐金洪教授给出的语音识别模型无法写出对应的后续关于识别部分代码，所以找到原来做的可以进行识别代码，供大家参考，一起交流学习。 我们先来做中文的语音识别，使用清华大学公开的语料库样本thchs30，下载地址： http://data.cslt.org/thchs30/zi...
智能语音识别应用及其tensorflow实现
edward_zcl的博客
05-18 1276
关于语音识别，可以说是一个比较老的研究话题了，技术也在一直进步。 关于语音识别的关键技术，可以参考我之前写一篇mfcc的博客，今天湖主要讲一下它的应用。 https://blog.youkuaiyun.com/david_tym/article/details/123237233 https://blog.youkuaiyun.com/shi_xin/article/details/118895503 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_34037173/article/details/85959683 .
Java 创建 数字人 开发指南
最新发布
08-02
创建数字人涉及多个技术领域，包括角色建模、语音识别、自然语言处理、动画生成和用户界面设计。Java作为一种多用途编程语言，可以用于实现数字人系统的后端逻辑、交互处理以及部分前端功能。以下是基于Java的数字人开发指南和实现方法。 ### 3.1 角色建模与3D渲染 数字人的外观建模通常使用3D建模工具（如Blender、Maya）创建，然后通过Java 3D或OpenGL等库进行渲染。Java 3D 提供了用于构建、渲染和操作3D图形的API，适合用于数字人的视觉展示。 ```java import javax.media.j3d.*; import com.sun.j3d.utils.universe.*; import com.sun.j3d.utils.geometry.*; public class DigitalHumanModel { public static void main(String[] args) { // 创建虚拟宇宙和视图平台 SimpleUniverse universe = new SimpleUniverse(); BranchGroup group = new BranchGroup(); // 创建一个简单的3D模型（如球体代表头部） Sphere head = new Sphere(0.5f); group.addChild(head); // 将模型添加到场景中 universe.getViewingPlatform().setNominalViewingTransform(); universe.addBranchGraph(group); } } ``` ### 3.2 语音识别与自然语言处理 数字人需要具备语音识别和理解能力。可以通过集成Google Speech-to-Text API 或 CMU Sphinx（本地语音识别库）实现语音输入功能。自然语言处理可以使用Java调用NLP库如Stanford NLP或OpenNLP来实现意图识别和对话管理。 ```java // 示例：使用CMU Sphinx进行语音识别 import edu.cmu.sphinx.api.*; public class SpeechRecognition { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration configuration = new Configuration(); configuration.setAcousticModelPath("resource:/edu/cmu/sphinx/models/en-us/en-us"); configuration.setDictionaryPath("resource:/edu/cmu/sphinx/models/en-us/cmudict-en-us.dict"); configuration.setLanguageModelPath("resource:/edu/cmu/sphinx/models/en-us/en-us.lm.bin"); LiveSpeechRecognizer recognizer = new LiveSpeechRecognizer(configuration); recognizer.startRecognition(true); System.out.println("Say something!"); SpeechResult result; while ((result = recognizer.getResult()) != null) { System.out.println("You said: " + result.getHypothesis()); } recognizer.stopRecognition(); } } ``` ### 3.3 动画与交互 数字人的面部表情和动作控制可以通过JavaFX或LibGDX实现。JavaFX 提供了丰富的图形和动画支持，适合用于数字人的表情模拟和动作控制。 ```java import javafx.animation.Animation; import javafx.animation.KeyFrame; import javafx.animation.Timeline; import javafx.application.Application; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.layout.Pane; import javafx.scene.shape.Circle; import javafx.stage.Stage; import javafx.util.Duration; public class DigitalHumanAnimation extends Application { @Override public void start(Stage primaryStage) { Pane pane = new Pane(); Circle eye = new Circle(50, 50, 10); pane.getChildren().add(eye); Timeline timeline = new Timeline( new KeyFrame(Duration.millis(500), e -> { eye.setCenterX(Math.random() * 100); eye.setCenterY(Math.random() * 100); }) ); timeline.setCycleCount(Animation.INDEFINITE); timeline.play(); Scene scene = new Scene(pane, 200, 200); primaryStage.setScene(scene); primaryStage.show(); } public static void main(String[] args) { launch(args); } } ``` ### 3.4 用户界面与交互设计 JavaFX 或 SWT 可用于构建数字人的用户界面，包括语音输入按钮、表情选择器、交互式对话框等。JavaFX 提供了丰富的UI组件和布局管理器，便于创建交互式界面。 ```java import javafx.application.Application; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.control.Button; import javafx.scene.layout.StackPane; import javafx.stage.Stage; public class DigitalHumanUI extends Application { @Override public void start(Stage primaryStage) { Button btn = new Button("Talk to Me"); btn.setOnAction(e -> System.out.println("User clicked: Talk to Me")); StackPane root = new StackPane(); root.getChildren().add(btn); Scene scene = new Scene(root, 300, 250); primaryStage.setTitle("Digital Human UI"); primaryStage.setScene(scene); primaryStage.show(); } public static void main(String[] args) { launch(args); } } ``` ### 3.5 集成AI模型 Java 可以通过调用TensorFlow Java API 或 DL4J（Deeplearning4j）集成深度学习模型。这些模型可用于语音合成、面部表情识别和动作生成。 ```java // 示例：使用DL4J加载预训练模型 import org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.KerasModelImport; import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork; public class AIModelIntegration { public static void main(String[] args) throws Exception { String modelPath = "path/to/model.h5"; MultiLayerNetwork model = KerasModelImport.importKerasSequentialModelAndWeights(modelPath); System.out.println("Model loaded successfully."); } } ``` ### 3.6 部署与优化 在实际部署时，需根据具体应用场景进行性能优化，例如使用多线程处理并发请求、优化图像渲染性能、调整语音识别模型的响应速度等。同时，考虑使用微服务架构（如Spring Boot）实现模块化部署，提高系统的可扩展性和可维护性。 ---
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