语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍

最新推荐文章于 2025-07-08 10:40:49 发布
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本文介绍了语音识别的基础知识及CMUsphinx系统，详细解析了其工作原理与应用，为初学者提供了全面的指南。
开源语音识别工具包 - CMUSphinx
muxiue的博客
05-17 6401
开源语音识别工具包 - CMUSphinx开源语音识别工具包语音识别简介语音的构成识别过程模型其他概念CMU Sphinx简介Sphinx初体验下载编译运行 开源语音识别工具包 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包，它们为开发者构建语音识别相关的应用提供了很大的帮助。以下是目前比较流行的语音识别工具包： CMU Sphinx Kaldi HTK Julius ISIP 作为语音识别小白，我...
语音识别基础知识一
weixin_42103947的博客
12-20 3976
1、人耳组成的三部分： 外耳：外耳包含耳翼和外耳道，耳翼具有定向作用，外耳道同其它管道一样也有共振频率，大约是3400Hz。鼓膜位于外耳道内端，声音的振动通过鼓膜传到内耳。 中耳：由三块听小骨组成，作用包括放大声压和保护内耳。中耳通过咽鼓管与鼻腔相通，其作用是调节中耳压力。 内耳：耳蜗实现声震动到神经冲动的转换，并传递到大脑。 2、听觉特性与音频信号 2.1人的听觉特性 ①人对声音强弱的感觉 通过对人群测试发现，当声音信号的强弱按指数规律增长时，人会大体上感到声音在均匀地增强，即将声音声强取对
语音指令
singhwong
11-16 7309
前言：该技术会用到特定于移动设备的API，Microsoft Phone 已经被微软砍掉，读者悉知。 语音指令就是通过语音来完成一些常规操作，如启动某个应用，打开或关闭飞行模式等，随着智能助理Cortana的推出，语音操作的重要地位也逐渐显现。若能在应用程序中提供适当的语音操作支持，不仅能够提升应用的用户体验，也给用户的使用带来不少便捷。 语音指令是通过一种名为VoiceCommandDefinition(VCD)文件来定义，当应用程序运行后通过相关API进行安装注册。VCD文件安装成功后，开发者为应.
[转]语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍
awp7451的博客
03-29 150
语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。 基于语音识别芯片的嵌入式产品也越来越多，如Sensory公司的RSC系列语音识别芯片、Infineon公司的Unispeech和Uni...
这几天开始研究下语音识别技术（转载 语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍 ）
shiwenbin333的专栏
11-12 1598
 语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍
sphinx语音识别(1)-基本介绍
几何君的算法天空
09-08 1762
语音数据的特征 语音是一个连续的音频流，它是由大部分的稳定态和部分动态改变的状态混合构成。 image.png image.png 语音识别系统本质上属于模式识别系统的范畴，都包含有特征提取和模板识别. 机器在识别匹配过程中，将输入语音信号的特征与模板库中的特征参数进行对比，根据所选建模方式，找出与之最为相近的模板参数，最终得到识别结果。优化的结果与特征的选择、声学模型的好坏、模板的准确
PocketSphinx语音识别中文包：Python语音识别简易安装
weixin_42300144的博客
07-08 1020
SpeechRecognition库通过一个统一的接口，使开发者能够轻松接入不同的语音识别服务。它支持多种后端引擎，如Google的Web Speech API、Microsoft Bing Voice Recognition、以及Apple的Siri等等。这个库简化了处理音频文件和麦克风输入的复杂性，允许开发者专注于语音识别的实际应用，而不是底层实现细节。然而，对于一些特殊的用途，比如需要处理特定口音、专业术语或复杂的语言环境时，标准的SpeechRecognition库可能无法提供足够的灵活性。
自动语音识别（ASR）技术详解
热门推荐
DengCaixiang2021的博客
03-26 1万+
自动语音识别技术经过多年的发展，已经从早期简陋的模板匹配系统演进为今天复杂而精巧的深度学习模型。在原理层面，ASR将声音信号转为文本所涉及的每一步都凝聚了大量研究者的智慧；在应用层面，ASR正悄然改变着人机交互的方式，让语音成为与计算机交流的自然手段。展望未来，ASR研究仍在继续：如何让机器听懂更多语言、在嘈杂人群中分辨每个声音、用更少的数据学会新语种，以及更贴近地模仿人类听觉的鲁棒性。这些挑战伴随着机遇——随着大模型和自监督学习的兴起，我们离“机器像人一样听懂语言”已经越来越近。
语音识别技术学习：CMU Sphinx
08-04
CMUSphinx支持多种语言模型，包括WSJ（Wall Street Journal）模型、CSR（Cross-lingual Speech Recognition）模型和Gigaword模型等。 最后，文章还提到了可能的未来发展方向，例如构建能处理无限词汇的声学模型的...
CMUSphinx集成教程：Java语音指令识别技术
2. CMUSphinx语音识别工具包：CMUSphinx是一个开源的语音识别工具包，它的使用可以使得语音指令识别变得更加简单和高效。CMUSphinx的主要组件包括SphinxBase、PocketSphinx和SphinxTrain，它们共同工作以提供完整的...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
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