语音识别+音频信号处理

本文详细介绍语音识别领域的核心工具和资源,包括librosa库的安装与使用、LibriSpeech语料库下载、以及机器学习数据仓库链接。此外,还提供了语音识别模型和工具的概述,是语音识别研究与实践的全面指南。

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语音识别依赖的python工具:

       1、librosa语音信号处理库

              1)手动下载包:

                     解压复制的安装方法,下载最新的信号处理工具包,解压并放入D:\Anaconda3\Lib\site-packages

                                   https://github.com/librosa/librosa/releases  或者   https://pypi.org/project/python-rtmidi/

               2)联网状态安装

                     使用conda命令直接安装

                                   conda install -c conda-forge librosa

                      pip管道安装方法 :

                                    http://librosa.github.io/librosa/install.html

       2、librosa工具使用API说明+实例

          http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html

      3、Open Speech and Language Resources ,LibriSpeech ASR corpus , Open SLR  语音识别预料资源下载

            包括: 训练集、测试集、mp3原始音频文件、MD5特征文件、LibSpeech

            http://www.openslr.org/12/

     4、机器学习数据仓库

            http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

    5、安装依赖

      下载源码

            git clone https://github.com/cournape/audiolab
     安装依赖文件

           sudo apt-get install python-dev python-numpy python-setuptools libsndfile-dev
           sudo apt-get install libasound2-dev
     到源目录下安装即可

             python setup.py install

    6、语音识别模型、几大语音模型工具        

           https://blog.youkuaiyun.com/nsh119/article/category/7444663

 

matlab 语音除噪 音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科,课题在这里不讨论语音学,而是将语音当做一种特殊的信号,即一种“复杂向量”来看待。也就是说,课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统,数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。数字滤波(Digital filter),即在形形色色的信号中提取所需信号,抑制不必要的干扰。数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现,主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器(IIR)和有限长冲击数字滤波器(FIR)。频谱分析(SA,Spectrum Analysis),对各种信号进行频域上的加工处理,其核心内容是快速傅里叶变换(FFT),分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。从课题的中心来看,课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域,这里就是指对语音及加噪处理。作为存储于计算机中的语音信号,其本身就是离散化了的向量,我们只需将这些离散的量提取出来,就可以对其进行处理了。这一过程的实现,用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。它提供了功能齐全的滤波器设计,与信号处理交互式图形用户界面(Interactive graphical user interface),主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具,其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析,而SPATool不仅可以设计分析滤波器,而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。通过MATLAB里几个命令函数的调用,很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。课题的特色在于它将语音信号看作一个向量,于是就把语音数字化了。那么,就可以完全利用数字信号处理的知识来解决语音及加噪处理问题。我们可以像给一般信号做频谱分析一样,来对语音信号做频谱分析,也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。[5]
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