Springboot 整合 Java DL4J 打造自然语言处理之语音识别系统 在当今数字化时代，**语音识别技术**正变得越来越重要。从智能手机中的语音助手到智能家居设备的语音控制，**语音识别**为人们提供了一种更加便捷、自然的人机交互方式。语音识别系统本质上是将语音信号转换为计算机能够理解和处理的文本形式。这一过程涉及到多个复杂的技术环节，包括**音频信号处理**、**特征提取**以及基于神经网络的**模型训练**等。我们将探索如何使用`Spring Boot`整合`Java Deeplearning4j`来构建一个语音识别系统。

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语音识别——使用Vosk进行语音识别 如何编译Vosk请参照之前的文章，ubuntu编译kaldi和voskVosk是语音识别开源框架，支持二十+种语言 - 中文，英语，印度英语，德语，法语，西班牙语，葡萄牙语，俄语，土耳其语，越南语，意大利语，荷兰人，加泰罗尼亚语，阿拉伯, 希腊语, 波斯语, 菲律宾语，乌克兰语, 哈萨克语, 瑞典语, 日语, 世界语, 印地语, 捷克语, 波兰语, 乌兹别克语, 韩国语, 塔吉克语。并且支持设备上离线语音识别 ，包括Raspberry Pi，Android，iOS等，API接口简单，并且有多种语言支持。

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FSMN-VAD与Silero-VAD FSMN-VAD和Silero-VAD都是用于语音活动检测的先进算法，它们在准确性和效率方面都取得了很好的表现。感兴趣的小伙伴可以尝试一下这两个在ASR中的VAD模型，FSMN-VAD和Silero-VAD都是用于语音活动检测的方法。它们能够自动检测语音和非语音部分，并在不同的环境和场景中都表现出良好的性能。FSMN-Monophone VAD是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型，用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息，并将检测出来的有效音频片段输入识别引擎进行识别，减少无效语音带来的识别错误。

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开源音视频转文字工具：基于 Vosk 和 Whisper 的多语言语音识别项目 随着短视频和播客等音视频内容的快速发展，语音转文字的需求日益增长。本项目采用双引擎架构，结合Vosk（离线场景）和Whisper（多语言支持）两大开源语音识别模型，提供高效的音视频转文字解决方案。核心特性包括多语言支持（中文、英文等）、多格式支持（MP4、MOV、WAV等）和智能输出（纯文本、JSON、SRT）。技术优势体现在双引擎协同、智能分段和灵活配置上，适应不同硬件和场景需求。项目适用于内容创作、商业应用和个人使用，未来计划增强实时转录、多声道分离和性能优化。

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Paraformer分角色语音识别-中文-通用 FunASR demo测试与训练 FunASR分角色语音识别模型测试摘要 本文介绍了如何使用FunASR框架中的Paraformer中文通用语音识别模型进行分角色语音识别测试。首先通过ModelScope下载预训练模型，然后使用Python脚本加载模型并测试音频识别效果。测试音频是一段包含对话的教学场景录音，识别结果准确展现了语音内容的时间分段和文本转写效果。模型支持语音活动检测(VAD)、标点恢复(PUNC)和说话人识别(SPK)等功能的灵活配置。文章提供了详细的安装步骤和代码示例，包括ffmpeg安装、模型下载方法以及识别测试脚本。测试

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讯飞与腾讯云：Android 实时语音识别服务对比选择 讯飞与腾讯云在Android语音识别领域均表现出色，各具特色。讯飞提供全面的语音识别功能，支持多种语言和离线识别，拥有高知名度和市场占有率，适合高度定制化需求。腾讯云则基于深度学习技术，提供高准确性的语音识别，支持多种语种和方言，且作为领先的云服务提供商，拥有丰富的语音识别和语音合成产品，适合快速接入并希望利用其他云服务的开发者。两者均提供详细的开发文档和API接口，但开发者在选择时应根据自身需求、成本因素和用户评价进行综合考虑，以确保选择最具性价比的方案。

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【语音识别】Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks（RNN-T） Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks(RNN-T) 论文笔记

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端到端语音识别 使用单个序列到序列模型，直接将输入声学特征序列映射到文本。输入特征目前，端到端语音识别系统常用的输入特征是滤波器组频谱（filterbank，简称 fbank）。预加重：对原始语音信号进行预加重，以增强高频成分，改善信号的频谱特性。分帧：将语音信号分成多个小的帧，每帧通常为20-40毫秒，以便进行短时分析。加窗：对每个帧应用窗函数（如汉明窗），以减少频谱泄漏现象。短时傅里叶变换（STFT）：对每个加窗后的帧进行短时傅里叶变换，得到频谱图。Mel 滤波。

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游戏社交趋势下，游戏语音再升级！ 游戏社交大趋势下，游戏语音会有什么变化？

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基于Python的语音识别编程核心思路与关键技术实现 本文将深入探讨基于Python的语音识别编程核心思路，并详细阐述关键技术的实现过程，帮助开发者快速掌握语音识别项目开发的核心要点。随着对语音处理算法和深度学习模型的深入研究，开发者还可以进一步探索端到端的语音识别模型（如DeepSpeech、Transformer - based模型），推动语音识别技术在更多场景中的应用。1. 公开数据集：如LibriSpeech（包含1000小时以上的英语语音数据）、TIMIT（标注精细的多语种语音库）等，可从相关数据平台直接下载，适合用于模型训练与算法验证。

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Python-Project DeepSpeech：开源深度学习语音识别引擎详解 TensorFlow是由谷歌大脑开发的一款开源机器学习库，它支持多种深度学习模型，广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中。TensorFlow最核心的特点之一是它的数据流图结构，通过这种方式来表达计算任务，这使得它在设计复杂的神经网络架构时表现出色。此外，TensorFlow具备自动微分的能力，极大地简化了模型的开发和调试工作。TensorFlow还具有高度的可移植性，支持多种平台和设备，包括移动设备和嵌入式设备。它能够将训练好的模型部署到不同的平台，实现模型的快速应用。

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【语音识别】在Win11使用Docker部署FunASR服务器 在win11上面通过docker使用funasr服务端进行实时语音识别

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【语音分离】通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现） 本文通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离。通过FFT分析和滤波器的语音信号分离语音信号分离是语音处理领域的重要任务之一，旨在从混合信号中提取出单独的语音成分。通过快速傅里叶变换（FFT）对信号进行频域分析，并结合适当的滤波器，可以实现语音信号的有效分离。以下是这一过程的详细介绍：快速傅里叶变换（FFT）原理FFT是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的方法，用于将时域信号转换为频域信号。通过FFT，能够将复杂的时域信号分解为不同频率成分的叠加，便于进行频域分析和处理。

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Java爱好者，喜欢写博客，喜欢录制视频分享在B站，喜欢运动。
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2011年做开发/项目管理到现在，10余年开发经验，个人开发技能Java、net、原生APP/wince/软硬件开发等多年开发经验。有空时候记录点日志，和大家分享一点技术，希望和大家共同探索技术、相互学习交流
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研究生在读，研究方向是多模态情绪识别，记录自己的学习过程
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