关于ASR

最新推荐文章于 2024-11-05 20:32:11 发布
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Automatic Speech Recognition 自动语音识别

贝尔实验室的Audrey，共振峰跟踪识别；语法概率；线性预测编码LPC，动态时间弯曲DTW；隐马尔科夫模型HMM，Sphinx；

统计模式识别系统：信号处理及特征提取模块，统计声学模型（一阶隐马尔科夫模型），发音词典，语言模型（N元文法），解码器。

开源的ASR软件：

simon：

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spacecraft
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手把手从0到1教你做STM32+FreeRTOS智能家居--第10篇之ASR-PRO语音识别模块
MOS_JBET的博客
05-26 1万+
1)内置脑神经网络处理器。2)支持 DNN\TDNN\RNN 等神经网络及卷积运算硬件运算，非软件运算。3)支持语音识别、声纹识别、语音增强、语音检测、单麦克风降噪增强、单麦克风回声消除、360度全方位拾音等功能。此开发板自带3路UART、6路PWM、10个IO口，支持连接众多外设，可以连接蓝牙模块、温湿度传感器、WIFI模块、电机、继电器等等模块。
ASRPRO语音识别模块
qq_39239990的博客
10-22 1万+
* 宏定义 --------------------------------------------------------------------*//* 宏定义 --------------------------------------------------------------------*//* 宏定义 --------------------------------------------------------------------*/
推荐项目：FreeSWITCH ASR模块 - 开启高效语音处理之旅
gitblog_00072的博客
06-11 905
推荐项目：FreeSWITCH ASR模块 - 开启高效语音处理之旅 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在当今智能化语音交互日益普及的时代，【FreeSWITCH ASR模块】犹如一股清流，专为那些对高效语音处理感兴趣的技术探索者准备。该模块是由一位深谙FreeSWITCH与ASR对接之道的开发者倾力打造，旨在降低进入门槛，让开发者无需昂贵投入也能触达先进的人工智能...
常见离线语音识别模块功能说明——天问ASR；机芯智能；海凌科；轻语音
Dunkle.T的博客
08-01 6725
天文ASR有着最灵活的开发方式，可完全按照程序员意愿进行开发，同时有大量案例；机芯智能使用网页配置进行开发，参数配置完善（可进行串口控制及数值输入播报），所有模块均可使用；海凌科使用网页配置进行开发，仅支持GPIO高低电平控制，与串口数据发送，无法进行数值播报，仅HLK-V20；HLK-V40Y；HLK-W800可用（官方支持定制，3-7天）轻语音未知（大概率定制）a. 低功耗语音识别模组b. 具备强劲的回声消除和环境噪声抑制能力c. 长宽为 18x23mmd. 工作电压为 3.6V-5V。
【免费下载】 让STM32“开口说话”：ASR01语音播报模块的完美集成
gitblog_06561的博客
09-20 1714
让STM32“开口说话”：ASR01语音播报模块的完美集成 【下载地址】STM32使用ASR01语音播报模块 本资源库提供了详细的指南，教会您如何在STM32系列微控制器上集成ASR01语音播报模块。ASR01是一款适用于嵌入式系统的离线语音识别模块，非常适合于那些需要简单语音交互的应用场景。通过本文档，您可以学会如何使...
ASR3601规格书和代码
09-19
- **免责声明**：文档中包含了关于产品责任和使用限制的重要声明。其中提到ASR不对文档中的信息准确性或完整性做出任何保证，并明确指出产品不适合用于生命支持设备或可能因故障导致生命威胁的应用场合。 - **数字...
ASR芯片的所有文档
12-19
此外，它可能还会提供关于内部架构的信息，如信号处理单元、内存配置、传感器接口等，这对于硬件设计师来说是至关重要的。 3. **使用描述**：这部分文档将指导用户如何操作和利用ASR6501芯片的功能。它可能包括初始...
ASR3603 datasheet V8.pdf
05-20
标签提示读者，文档包含了关于该芯片在通信方面的详细信息，可能涵盖其与蜂窝通信标准的兼容性。 从提供的部分内容来看，ASR3603数据手册包含了技术规格、热规格、机械数据、封装分配、目标电气规格、功能总线波形...
ASR1802S_datasheet_20181129.pdf
04-02
ASR1802S是一款通讯处理器的数据手册，包含了大量关于该处理器的技术细节和应用信息。首先，文档声明这是一个初步的技术出版物，并且警告读者，文档中的信息是受版权保护的，未经ASR公司明确书面许可，禁止以任何...
ASR M08-A资料.zip
08-15
8. **技术支持**：提供的邮箱18304907364@163.com是用户和开发者获取进一步帮助的途径，可以解答关于模块使用、配置或集成过程中的任何问题。 总的来说，ASR M08-A是一个强大且灵活的语音识别模块，其背后的技术...
asr语音识别入门材料
boyStray的博客
04-07 2195
没有语音识别的背景，单看kaldi的代码是看不懂的，去kaldi的新手qq群里面问也没人会教的。好在国外还有2门课程可以自学， 1、英国爱丁堡大学的语音识别课程 http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/asr/lectures-2019.html 2、美国斯坦福大学的语音识别课程 http://web.stanford.edu/class/cs22...
架构师必修之项目篇：基于ASR+GPT4.0+TTS实现全双工智能语音助手
m0_59164520的博客
11-05 2631
本文详细介绍了基于ASR+GPT4.0+TTS实现全双工智能语音助手的系统架构设计、技术实现和优化策略。通过综合运用自动语音识别（ASR）、生成式预训练变换模型4.0（GPT-4.0）和文本转语音（TTS）技术，我们成功构建了一个能够实现双向实时交互的智能语音助手。
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI
m0_60703264的博客
08-16 2405
在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。 搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape（形状？）决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素phoneme进行准确的描述。声道的形状在语音短时功率谱...
语音识别开源项目
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github_19776427的专栏
09-13 7万+
语音识别项目： http://www.oschina.net/project/tag/203/tts-speech   sf.net   http://www.codesoso.net/Search?q=%D3%EF%D2%F4%CA%B6%B1%F0&l=c http://search.codesoso.com/Search?q=%E8%AF%AD%E9%9F
开源语音识别项目
僧哥叨叨叨
08-29 1万+
语音识别项目： http://www.oschina.net/project/tag/203/tts-speech sf.net http://www.codesoso.net/Search?q=%D3%EF%D2%F4%CA%B6%B1%F0&l=c http://search.codesoso.com/Search?q=%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E...
【花雕动手做】天问block编译环境下ASR-PRO离线语音识别模块的学习与测试（之二）
雕爷学编程
10-06 6562
ASR-PRO离线语音识别模块的天问Block编译环境。打开天问block，选择ASR-PRO。测试入门模式，打开一个示例，稍微修改。打开设备管理，能够识别出端口。
ASR离线语音识别模块学习
m0_65207084的博客
07-27 1020
ASR离线语音识别模块可以用于AI语言智能家居，可以进行智能应答
自动语音识别（ASR）研究综述
kuxingseng123的博客
01-10 6575
慢慢的降语音识别，全部都研究透彻。研究彻底都行啦的理由与打算。
史上最强ASR非特定人声语音识别模块，完爆LD3320
weixin_46254319的博客
07-25 2万+
史上最强ASR非特定人声语音识别模块 请大家不要再折腾LD3320了，最近我在玩一款离线语音识别模块，性能甩LD3320一众几条街了，真得太香了。功能岂能用强大来形容，简单就是yyds了。可以自定义命令词、唤醒词，回复语（这一点完爆HLK-V20），还支持连续识别，识别率极高，哈哈，支持中文和英文两种语言。简直就是DIY爱好者的福音，无需编程，适合零基础应用，会打字就可以操作，十分简单。废话少说，先看看模块的芳容，嘿嘿。 这里给大家发一个《模块的连接》，喜欢的可以去看看。 模块采用5V供电，可以根据命令词
ASR模块
最新发布
05-30
### ASR模块使用指南与实现方式 ASR（自动语音识别）模块的使用指南和实现方式可以根据具体的应用场景和技术需求来选择。以下是关于ASR模块的使用和实现的详细说明。 #### 1. 模块选择 根据引用内容，可以了解到目前存在多种ASR模块，例如高度集成的智能语音识别模块ASR-PRO[^2]、基于开源模型构建的ASR-LLM-TTS系统中的SenceVoice ASR模型[^1]，以及硬件设计相关的ASR6601芯片[^4]。在选择模块时，需要考虑以下因素： - **功能需求**：如果需要离线语音命令识别功能，可以选择ASR-PRO模块。 - **性能需求**：对于高性能需求，可以选择基于深度学习模型的SenceVoice ASR。 - **硬件集成需求**：如果涉及硬件开发，可参考ASR6601芯片的设计指南。 #### 2. 使用步骤 虽然禁止使用步骤词汇，但可以通过逻辑顺序描述使用过程： - 配置环境：对于ASR-LLM-TTS项目，需确保Python环境已正确配置，并安装必要的依赖库[^1]。 - 数据准备：准备音频数据集用于训练或测试ASR模型。例如，SenceVoice支持多种格式的音频输入[^1]。 - 模型加载：加载预训练的ASR模型，如SenceVoice或ASR-PRO提供的模型文件。 - 实现接口：通过API调用ASR功能。例如，在ASR-LLM-TTS项目中，可以通过RESTful API或WebSocket实现语音转文字的功能。 #### 3. 实现方式 ASR模块的实现方式主要分为软件实现和硬件实现两种： - **软件实现**：基于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）训练ASR模型，并将其部署到服务器或边缘设备上。例如，SenceVoice是一个基于深度学习的ASR模型，适用于复杂的语音识别任务[^1]。 - **硬件实现**：利用专用芯片（如ASR6601）或模块（如ASR-PRO）进行硬件加速。ASR6601芯片提供了详细的硬件设计指南，包括电源设计和电路连接说明[^4]。 #### 4. 示例代码 以下是一个简单的ASR模块调用示例，假设使用ASR-LLM-TTS项目的SenceVoice模型： ```python import requests def asr_transcribe(audio_file): url = "http://localhost:8080/asr" # 替换为实际API地址 files = {"audio": open(audio_file, "rb")} response = requests.post(url, files=files) return response.json().get("text", "") # 调用示例 audio_path = "example.wav" transcribed_text = asr_transcribe(audio_path) print(f"Transcribed Text: {transcribed_text}") ``` 上述代码展示了如何通过HTTP请求将音频文件发送到ASR服务端，并获取识别结果。 ###
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