9、提升语音识别性能：方言特定语言模型与情感语音识别研究

最新推荐文章于 2025-11-24 20:15:00 发布
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分类专栏： SPECOM 2023精华解读 文章标签： 语音识别 方言特定语言模型 情感语音识别
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提升语音识别性能：方言特定语言模型与情感语音识别研究

方言特定语言模型提升印度低资源语言语音识别性能

在语音识别领域，对于低资源印度语言如孟加拉语和博杰普尔语，方言特定语言模型展现出了显著优势。

技术实现

研究采用了n-gram增强的束搜索解码技术。借助pyctcdecode库进行束搜索算法，并利用语言模型中的语言信息，系统能够探索一系列可能的单词序列，从而在语音识别任务中实现更准确、上下文连贯的转录。具体操作步骤如下：
1. 语言模型创建 ：使用KenLM创建语言模型，该模型基于提供的语音转录和挑战数据集中的额外文本语料进行训练。
2. 实验设置 ：将束宽度设置为100，并测试了3、4、5和6等不同的n-gram配置。同时，利用可用的方言ID将文本语料数据分类为特定方言的文本。

实验结果

通过单词错误率（WER）指标对不同系统进行比较，结果如下表所示：
| 模型 | 孟加拉语WER | 博杰普尔语WER |
| — | — | — |
| AM | 21.8 | 21.21 |
| AM + 3 gram LM - All | 16.42 | 17.10 |
| AM + 3 gram LM - Dialect | 15.90 | 16.95 |
| AM + 4 gram LM - All | 16.12 | 16.87 |
| AM + 4 gram LM - Dialect | 15.77 | 16.43 |
| AM + 5 gram LM - Al

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自然语言处理之语音识别：Julius：语音识别中的语言模型
zhubeibei168的博客
10-20 1175
Julius是一款开源的语音识别引擎，由日本的Nara Institute of Science and Technology开发。它基于隐马尔可夫模型（HMM）和N-gram语言模型，能够处理连续语音识别任务。实时处理能力：Julius设计用于实时语音识别，能够快速处理输入的语音数据。自定义语言模型：用户可以训练自己的N-gram语言模型，以适应特定领域的应用。灵活的声学模型：支持多种声学模型，包括基于HMM的模型，允许用户根据需求选择或自定义模型。广泛的适应性。
自然语言处理之语音识别：Julius：语音识别中的声学模型
zhubeibei168的博客
10-20 1163
Julius是一个开源的连续语音识别引擎，由日本的Nara Institute of Science and Technology开发。它基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）技术，能够处理连续的语音流，识别出其中的单词和短语。Julius支持多种语言，包括英语、日语等，并且可以进行实时语音识别。
8、利用特定方言语言模型改进自动语音识别
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07-18 65
本文探讨了利用特定方言语言模型改进自动语音识别（ASR）系统在处理印度语言孟加拉语和博杰普尔语时的性能。通过对比通用语言模型（LM - All）和方言语言模型（LM - Dialect）在单词错误率（WER）上的表现，研究发现特定方言语言模型能够显著提高识别准确性。研究还分析了影响方言模型性能的因素，并提出了未来研究方向，如扩大数据集、优化模型结构和跨语言应用等。
语音识别数据预处理：提升AI模型准确率的关键
AI天才研究院
06-03 842
你是否遇到过这样的场景？在嘈杂的咖啡厅喊“小爱同学”，它要么没反应，要么答非所问。这背后的关键原因，不是AI模型不够聪明，而是输入的语音数据“太脏”——环境噪音、口齿不清、设备杂音等干扰了模型的判断。本文将聚焦“语音识别数据预处理”这一核心环节，覆盖从原始音频到模型可理解特征的全流程，帮助你掌握提升AI模型准确率的“前置魔法”。用“录音棚修音师”的故事引出预处理的重要性拆解降噪、分帧、特征提取三大核心步骤（附生活比喻）用Python代码演示每个步骤的具体实现（含降噪、MFCC特征提取）
自然语言处理之语音识别：Kaldi：语音识别系统评估与分析
zhubeibei168的博客
10-21 1193
Kaldi是一个开源的语音识别工具包，由华盛顿大学的Daniel Povey等人开发。它使用C++编写，具有高性能和灵活性，广泛应用于学术研究和工业界。Kaldi支持多种声学模型，包括GMM-HMM、DNN-HMM和RNN-HMM，以及多种语言模型，如N-gram和RNN语言模型。其核心组件包括特征提取、模型训练、解码和评估，这些组件通过一系列脚本和工具紧密集成，形成了一个完整的语音识别系统。
AIGC 与 Whisper：提升语音识别的准确率
AI天才研究院
05-21 902
语音识别技术是人机交互的核心基础设施，广泛应用于智能音箱、语音助手、会议记录等场景。然而，复杂环境噪声、方言口音差异、多语言混合等问题导致传统模型准确率瓶颈明显。OpenAI Whisper作为当前最先进的语音识别模型之一，在多语言支持和鲁棒性上表现优异，但仍有优化空间。本文聚焦AIGC技术（如生成式对抗网络、大语言模型）与Whisper的融合，从数据增强模型架构优化后处理纠错三个维度，阐述提升语音识别准确率的完整技术体系，涵盖原理分析、算法实现和工程实践。
自然语言处理VS语音识别：核心技术对比分析
AI云原生与云计算技术学院
06-23 1200
我们生活在一个信息爆炸的时代，每天都会接触到大量的文字和语音信息。自然语言处理和语音识别技术就像是两个神奇的小助手，帮助我们更好地处理和理解这些信息。本文的目的就是要详细对比这两项技术，让大家清楚地知道它们各自的特点和用处。范围涵盖了这两项技术的核心概念、算法原理、实际应用等多个方面。接下来，我们会先介绍自然语言处理和语音识别的核心概念，用简单的故事和例子让大家明白它们是什么。然后对比它们的核心算法原理，还会给出具体的代码示例。接着分析它们在实际生活中的应用场景，推荐一些学习这两项技术的工具和资源。
自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks(DNN)：语音识别中的声学模型
zhubeibei168的博客
10-15 1052
GMM-HMM模型：传统的声学模型，使用高斯混合模型（GMM）来估计音素的声学特征，结合隐马尔可夫模型（HMM）来建模音素的时序特性。DNN-HMM模型：将DNN用于声学模型，以更准确地估计音素的声学特征，同时保留HMM的时序建模能力。RNN和LSTM模型：利用循环神经网络和长短时记忆网络来直接建模音频信号的时序特性，无需HMM。DNN模型通常由多个全连接层组成，每一层都有大量的神经元。模型的输出层通常使用softmax函数，以预测每个帧属于不同音素的概率。# 定义模型。
自然语言处理之语音识别：HiddenMarkovModel(HMM)：语音识别实战项目
zhubeibei168的博客
10-19 1190
语音信号采集：通过麦克风等设备采集原始语音信号。预处理：对采集到的信号进行预加重、分帧、加窗等处理。特征提取：从预处理后的信号中提取特征，如MFCC。模型训练：使用训练数据集训练语音识别模型，如HMM。识别：将提取的特征输入到训练好的模型中，进行语音识别。后处理：对识别结果进行优化，如语言模型的修正。Hidden Markov Model (HMM) 是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数的马尔可夫过程。
Vue语音识别案例
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11-24 164
需要注意的是，不同浏览器的支持程度可能有所差异，例如Chrome和Edge对它的兼容性较好，而其他浏览器可能需要额外配置。在Vue项目中，我们可以通过创建一个自定义组件来封装语音识别逻辑，这样既能保持代码的模块化，又便于复用。首先，在函数中定义几个关键变量：（布尔值，表示是否正在监听）、（字符串，存储识别出的文本）和（字符串，用于捕获可能的错误信息）。然后，在部分，我们可以添加启动和停止语音识别的方法。例如，在电商网站中，用户可以通过语音搜索商品，系统则用语音回复结果，这样的交互方式能显著提升用户参与度。
豆包输入法正式上线，语音识别精准，支持多方言
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11-24 114
据介绍，豆包输入法安卓版支持长按空格的输入模式，能够一键撤销，一键发送，为用户带来沉浸快捷的使用体验。同时，安卓版本也支持离线语音输入，在无网或弱网环境下同样可以正常语音输入，无需依赖网络，更适用于户外、信号不佳等场景。在方言支持方面，豆包输入法目前已支持粤语、四川话、陕西话、江淮方言、冀鲁方言、兰银方言、晋语等多种方言输入，部分方言识别准确率接近普通话，进一步提升了不同地区用户的使用体验。同时，在完整表达单句话的输入范围内，输入文本越长，豆包的纠错越精准，表现越佳。
基于开发者空间Notebook进行LoRA微调Whisper_base实现语音识别
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11-21 471
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基于MATLABgui编制短波通信系统，录制一段语音信号，分别通过AM SSB DSB等调制信...
2503_94141438的博客
11-24 242
不过真要自己写通信系统，建议先用AM试水，毕竟包络检波连二极管都能做，硬件实现门槛低到尘埃里。跑完程序对比效果，AM在强噪声下最先扑街但实现简单，DSB抗噪性能提升但带宽没优势，SSB带宽直接砍半但解调时对频偏极其敏感。基于MATLABgui编制短波通信系统，录制一段语音信号，分别通过AM SSB DSB等调制信号，加入噪声，然后解调出来，可比较各种调制解调方式的优劣。直接把语音信号和载波相乘，频谱效率比AM高，代价是发射功率翻车——毕竟把载波都抑制了，功率全怼到边带上。程序已调通，可直接运行。
Vue语音识别开发
2509_93943236的博客
11-24 101
特别是在移动端，iOS上的限制更多，需要用户主动触发才能启动语音识别。这点特别坑，第一次测试时在iPhone上死活调不起来，后来才发现必须绑定在用户点击事件里。我在代码里埋了多个fallback路径，当原生API不可用时自动切换成第三方服务，再不济就显示传统输入框。解决方法是在语音停顿间隙主动调用gc回收，并设置合理的缓存上限。不过要达到商用级别，建议还是搭配专业的语音识别服务，比如阿里云或者讯飞的SDK，准确率能提升到95%以上。不过要特别注意用户体验，不能无脑重试，得给用户明确的提示和操作选择。
Git语音识别案例
2509_93956799的博客
11-21 142
语音这块选了Python的SpeechRecognition库，它封装了多个语音识别引擎的接口，用起来比较省心。为了让这个工具更实用，我还加了简单的语音反馈。使用pyttsx3库实现语音合成，当命令执行成功或失败时，电脑会“说”出执行结果。比如加入自然语言处理让命令解析更智能，或者支持自定义语音指令，但现在的版本已经大大提升了我的工作效率。这个项目让我深刻体会到，有时候跳出常规的交互方式，能给枯燥的开发工作带来不少乐趣。下次我准备试试加入手势识别，说不定能实现“隔空”操作Git，那应该会更有意思。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
Lua字符串替换函数[源码]
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Win10连接自定义SMB端口[代码]
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本文详细介绍了在Windows 10系统中如何连接使用自定义端口的SMB服务器并进行文件上传的方法。由于SMB协议默认使用的445端口存在安全隐患，许多服务器会禁用该端口并改用自定义端口。文章通过端口转发技术，将本地445端口映射到远程SMB服务器的自定义端口，从而实现安全连接。具体步骤包括：配置端口转发规则、映射网络驱动器、输入凭据连接服务器等操作。最后还提供了传输完成后删除转发规则的注意事项。该方法适用于需要访问带用户名和密码验证的自定义端口SMB服务器的场景。
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