05-CTC语音信号处理-语音模型

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#05-CTC语音信号处理-语音模型

博客分享了CTC语音模型的论文，链接为https://distill.pub/2017/ctc/ ，为关注CTC语音模型的人士提供了重要资料。
语音常识--语音信号的数字模型
豆子
04-09 1782
语音常识--语音信号的数字模型 前言 人可以感觉到 20Hz ~ 20kHz, 强度 -5dB~130dB的声音信号 相位(phase)是对于一个波，特定的时刻在它循环中的位置：一种它是否在波峰、波谷或它们之间的某点的标度。相位描述信号波形变化的度量，通常以度（角度）作为单位，也称作相角。 当信号波形以周期的方式变化，波形循环一周即为360°...
语音信号的数学模型
Differoucius的博客
10-19 2464
一、数字信号处理基础 线性 T[ax1(t)+bx2(t)]=aT[x1(t)]+bT[x2(t)]T[ax_1(t)+bx_2(t)]=aT[x_1(t)]+bT[x_2(t)]T[ax1​(t)+bx2​(t)]=aT[x1​(t)]+bT[x2​(t)] 时不变性 y(t)=T[x(t)]y(t)=T[x(t)]y(t)=T[x(t)] y(t−t0)=T[x(t−t0)]y(t-t_0)=T[x(t-t_0)]y(t−t0​)=T[x(t−t0​)] 连续卷积 f(t)=f1(t)⊗f2(t)=∫−
使用 CTC 模型实现语音识别
最新发布
2401_88116610的博客
10-13 310
本文实现了一个基于CTC损失函数的自动语音识别系统，采用DeepSpeech2架构结合2D CNN和RNN。系统使用LJSpeech数据集进行训练和评估，通过词错误率衡量性能。文章详细介绍了数据处理流程、模型构建方法和训练过程，包括音频预处理、频谱图计算、CTC损失函数实现以及DeepSpeech2模型的搭建。项目提供了完整的代码实现，从数据加载、预处理到模型训练和评估，为构建端到端的语音识别系统提供了实用参考。
端到端的语音识别模型
weixin_44070509的博客
01-11 4525
端到端的语音识别模型CTC（李宏毅深度学习HLP课程笔记） 一、CTC 1、模型介绍 CTC可以用于在线流式语音识别，因此encoder部分需要选择uni-directional RNN，模型结构图如下，输入的语音信号经过encoder逐一转换成语音表征，再经过一个线性分类器得到每个时刻输出类别的概率，假设所有的类别个数为V： 一般来说，假设输入的语音长度a，对应的输出label长度为b，则由于语音帧比较长，识别出来的文字序列相对来说较短，所以b << a。在CTC模型中，为了解决alignm
数字语音信号处理学习笔记——语音信号的数字模型（2）
Qsir的专栏
12-19 806
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。    https://blog.youkuaiyun.com/u013538664/article/details/25126095 2.3 语音的听觉机理       听觉是接受声音并将其转换成神经脉冲的过程。大脑受到听觉神经脉冲的刺激感知为确定的含义是一个非常复杂的过程，至今尚不完全清楚。       2.3.1 听觉器官       人的听觉器...
数字语音信号处理学习笔记——语音信号的数字模型（1）
James Zhang's Blog
05-06 6744
数字语音信号处理学习笔记——语音信号的数字模型（1）
SE-MCNN-CTC的中文语音识别声学模型.pdf
07-18
在深入解析给定文件信息中提到的SE-MCNN-CTC中文语音识别声学模型之前，需要先理解几个关键概念：深度学习、语音识别、声学模型以及SE-MCNN-CTC模型。 深度学习是机器学习的一个分支，它通过建立具有多个处理层的...
kaggle_speech_recognition:使用TensorFlow编写的Conv-LSTM-CTC语音识别网络（端到端）
04-25
该模型是使用连接器时间分类（CTC）成本的卷积残差，向后LSTM网络，由TensorFlow编写。 首先将音频波文件转换为滤波器组频谱图。 CNN层从频谱图输入中提取分层特征，而LSTM层的作用类似于编码器/解码器，对CNN特征...
CTC-LSTM-ENSPEECH-英语语音识别
03-05
本项目“CTC-LSTM-ENSPEECH”专注于英语语音识别，采用了一种结合了连接时序分类（CTC）和长短期记忆网络（LSTM）的联合模型方法。本文将详细介绍该项目的核心概念、技术应用以及其在英语语音识别中的作用。 1. **...
一种基于CNN-DFSMN-CTC的语音识别模型.pdf
02-03
此外，结合CNN对特征的二次提取，增强了声学特征在深度学习模型中的表达能力，使得模型能够更好地捕捉和处理复杂的声音信号。 DFSMN网络通过深度前馈结构，能够有效处理时间序列数据，捕捉长距离依赖信息，是处理...
Python《基于卷积神经网络的语音识别声学模型的研究（MCNN-CTC以及Densenet-CTC声学模型） 》+源代码+论文
03-29
基于卷积神经网络的语音识别声学模型的研究 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源...
Stanford CS224n 第十二讲：语音处理的端对端模型
u011828519的博客
01-12 1272
目录： 1. 传统的语音识别系统 2. 使用端到端（end-to-end）系统的原因 3. Connectionist Temporal Classification（CTC） 4. Listen Attend and Spell（LAS） 5. LAS的一些改进方法 6. 语音识别一些其他的研究方向 \newline \newline 今天这节课讲的是端到端的语音处理方法的概述，由Navdeep...
语音模型
葫芦与瓢的博客
05-26 3757
 1 语音生成系统     发声器官：声带，声道      声带：声音的激励，开启闭合一次形成浊音的激励脉冲，其频率为60-450hz，也称为基音频率     声道：从声带到嘴唇的呼吸通道，声音的信道，决定一个人的声纹     人声按照声带振动与否，分为浊音与清音 人声发音原理： a 声带开启与闭合，产生一定频率的激励信号，通过声道，产生浊音 b 声带不振动，由声道（包括口
现代语音信号处理之语音信号处理基础
James_bobo的博客
10-09 2944
语音信号处理基础 语音信号的处理简称语音处理，是用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。语音信号均采用数字方式进行处理，语音信号的数字表示可分为两类：波形表示和参数表示。波形表示仅通过采样和量化保存模拟信号的波形；而参数表示将语音信号表示为某种语音产生模型的输出，是对数字化语音进行分析和处理后得到的。 语音的产生过程 语音由发声器官在大脑的控制下的生理运动产生，发音器官包括肺、气管、喉(包...
语音识别之CTC，RNA，RNN-T，Neural Transducer，MoChA模型详解——语音信号处理学习（四）
m0_56942491的博客
10-24 2494
LAS：就是 seq2seqCTC：decoder 是 linear classifier 的 seq2seqRNA：输入一个东西就要输出一个东西的 seq2seqRNN-T：输入一个东西可以输出多个东西的 seq2seqNeural Transducer：每次输入一个 window 的 RNN-TMoCha：window 移动伸缩自如的 Neural Transducer。
深度学习的语音处理：从声学模型到深度神经网络
AI天才研究院
01-07 2034
1.背景介绍 语音处理是计算机科学和人工智能领域中的一个重要研究方向，它涉及到语音信号的收集、处理、分析和识别等方面。随着深度学习技术的发展，深度学习已经成为语音处理领域的一种重要方法，它可以帮助我们更好地理解和处理语音信号。在这篇文章中，我们将从声学模型到深度神经网络的各个方面进行详细介绍。 2.核心概念与联系 2.1声学模型 声学模型是用于描述语音信号的数学模型，它可以用来描述语音信号...
11个值得关注的文本转语音AI大模型
热门推荐
新缸中之脑
05-07 1万+
语言模型，尤其是大型语言模型（LLM），本质上已经成为人工智能的代表。然而，他们有一个隐秘的问题。到目前为止，人工智能社区主要在文本数据上训练人工智能，而忽略了音频数据。结果，我们阻碍了LLM，因为我们只教他们如何读/写，但从未教他们如何说/听。然而值得庆幸的是，一些公司正在改善这个问题。在我们追求更强大的LLM的道路上，我们一路上创造了一些令人难以置信的产品。其中一个产品是一系列令人难以置信的文本转语音 (TTS) 模型，每个模型都有其独特的优势。
ctc网络结构中接口服务器信号交换的方式有哪些,通信工程复习资料
weixin_33304092的博客
08-09 852
1、通信线路是构成通信网的重要组成部分，是光电信号的传输媒介，为信息提供安全畅通、稳定可靠的通路。光纤的全称是光导纤维，主要由石英玻璃制成。光纤的结构由纤芯、包层、涂覆层三部分组成。2、损耗和色散是光纤的两个主要传输特性，他们分别决定光纤通信系统的传输距离和通信容量。3、光波在光纤中传输时，随着传输距离的增加光功率逐渐减小的现象称为光纤的损耗。光纤损耗的单位是dB/km。4、测量光纤长度的仪器可以...
分享本周所学——人工智能语音识别模型CTC、RNN-T、LAS详解
weixin_48978134的博客
06-26 1万+
本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下AI语音识别的原理和三种比较早期的语音识别的人工智能模型，就想把自己学到的这些东西都分享给大家，一方面想用浅显易懂的语言让大家对这几个模型有所了解，另一方面也想让大家能够避免我所遇到的一些问题。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。目录一、咋识别啊？二、CTC是啥玩意啊？1. 网络结构2. CTC Loss三、RNN-T又是个啥东西啊？1. 网络结构2. 坎坷的调试过程三、LAS又是怎么回事1. 网络结构 2. 没有那么坎坷的调试过程
深度SE-MCNN-CTC：中文语音识别的新声学模型
"这篇学术论文探讨了一种用于中文语音识别的新型声学模型——SE-MCNN-CTC，旨在解决传统卷积神经网络在处理中文语音识别时的预测错误率高和泛化性能弱的问题。文章由张威、翟明浩、黄子龙、李巍和曹毅合作完成，发表...
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