speech-to-text-wavenet

最新推荐文章于 2025-08-11 22:27:14 发布
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#运维 #python

本文介绍了如何使用Docker部署语音到文本的Wavenet模型，通过pull镜像、运行容器并使用Python脚本进行语音文件的识别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

docker pull buriburisuri/speech-to-text-wavenet


docker run -it buriburisuri/speech-to-text-wavenet 


python recognize.py --file asset/data/LibriSpeech/test-clean/1089/134686/1089-134686-0000.flac

 

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speech-to-text-wavenet:语音转文字网
05-17
Speech-to-Text-WaveNet：使用DeepMind的WaveNet进行的端到端句子级英语语音识别 基于DeepMind WaveNet的语音识别的张量。 （此后） 尽管和已经使用tensorflow实现了WaveNet，但它们并未实现语音识别。 这就是为什么我们决定自己实施。 Deepmind最近的一些论文很难复制。 该文件还省略了有关实施的具体细节，我们不得不以自己的方式填补空白。 这里有一些重要的注意事项。 首先，尽管本文将TIMIT数据集用于语音识别实验，但我们使用了免费的VTCK数据集。 其次，论文在膨胀的卷积层之后添加了一个平均池层，以进行下采样。 我们从wav文件中提取了 ，并删除了最终的平均池层，因为原始设置无法在我们的TitanX GPU上运行。 第三，由于TIMIT数据集具有音素标签，因此本文使用两个损失项（音素分类和下一个音素预测）对模型进行
wavenet-speech-to-text:基于DeepMind的WaveNet的PyTorch语音识别实现
05-15
使用WaveNet进行语音转文字 仍然需要弄清楚CTCLoss的南问题 基于DeepMind论文： 语音识别实现。 此实现的目的是结构合理，可重用且易于理解。 这里的流实现： 尽管WaveNet被设计为“文本到语音”模型，但该论文提到他们也在语音识别任务中对其进行了测试。 他们没有提供有关实现的具体细节，只是表明他们通过直接在TIMIT上对原始音频进行训练的模型在测试数据集上达到了18.8 PER。 我从修改了WaveNet模型，并将的语音识别实验。 下图显示了最终的体系结构。 （图片来源： ） 先决条件 系统 Linux CPU或（NVIDIA GPU + CUDA CuDNN） Python 3.6 图书馆 PyTorch = 0.4.0 librosa = 0.5.0 熊猫> = 0.19.2 == 0.11.0 数据集 我们使用了 ， 和语料库。 由上
配置Speech-to-Text-WaveNet
人工智能
05-21 4516
https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet 1. 为了不和之前环境冲突，我们使用python virtualenv安装tensorflow pip install  virtualenv mkdir tensorflow virtualenv tensorflow --no-site-packages
Speech-to-Text-WaveNet 项目常见问题解决方案
gitblog_00447的博客
11-15 575
Speech-to-Text-WaveNet 项目常见问题解决方案 项目基础介绍 Speech-to-Text-WaveNet 是一个基于 DeepMind 的 WaveNet 和 TensorFlow 实现的端到端英语语音识别项目。该项目旨在通过深度学习技术将语音信号转换为文本。主要编程语言为 Python，依赖于 TensorFlow 和 sugartensor 等深度学习框架。 新手使用注意...
基于WaveNet网络的英语语音识别
qq_21210467的博客
05-10 3351
Speech-to-Text-WaveNet : End-to-end sentence level English speech recognition using DeepMind's WaveNet来源：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet#version这是一个完整的基于DeepMind公司WaveNet网络的英文语音...
iOS编程Text to Speech 及支持语言
leemboy的博客
04-17 1056
iOS编程中Text to Speech的基本框架，需要包含头文件： #import 基本编程框架： 头文件定义 @interface Text2Speech : NSObjectAVSpeechSynthesizerDelegate> {     NSString * text;//需要发音的文本     float rate;//速率
Chinese-speech-to-text 项目使用教程
gitblog_00006的博客
09-24 453
Chinese-speech-to-text 项目使用教程 1. 项目介绍 Chinese-speech-to-text 是一个基于 Wavenet 模型的中文语音转文本项目。该项目使用 THCHS30 开放的中文语音数据库进行训练，能够在字符级别进行语音识别。项目依赖于 Python 3.6、Keras 2.0.2 和 Tensorflow v1.1 后端。 2. 项目快速启动 2.1 环境准备...
DeepMind详解新WaveNet：比原来快千倍，语音更自然 | 附论文
量子位
11-23 4388
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月，Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出的语音合成算法：WaveNet。 从算法研究出来到用在产品里，为什么隔了一年多的时间呢？DeepMind说，WaveNet在去年论文发布的时候还只是个研究用的原型，对于消费类产品来说，它消耗的计算力太多了。
机器学习之由wavenet涉及到的基础知识(补充下学习ing)
ljp1919的专栏
11-18 7430
1、全卷积神经网络 FCN FCN 可以说是深度学习在图像语义分割任务上的开创性工作，出自 UC Berkeley 的 Trevor Darrell 组，发表于计算机视觉领域顶级会议 CVPR 2015，并荣获best paper honorable mention。FCN 的思想很直观，即直接进行像素级别端到端（end-to-end）的语义分割，它可以基于主流的深度卷积神经网络模型（CNN）
[深度学习概念]·语音识别模型WaveNet介绍
简明AI工作室
01-22 5165
语音识别模型WaveNet介绍   这篇文章介绍了WaveNet，一种原始音频波形的深度生成模型。我们展示了WaveNets能够生成模仿任何人类语音的语音，并且听起来比现有的最佳文本语音系统更自然，与人类表现的差距缩小了50％以上。 我们还演示了相同的网络可以用于合成其他音频信号，如音乐，并呈现自动生成的钢琴片的一些引人注目的样本。 说话的机器 允许人们与机器交谈是人机交互的长期梦想。在...
GitHub项目：自然语言处理领域的相关干货整理
weixin_33705053的博客
10-16 1301
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp...
Docker -minio安装使用
wavelee的博客
11-08 7713
docker - minio安装使用 1. 查找Minio镜像 docker search minio 2.拉取镜像 docker pull minio/minio 3. 启动minio docker run -it -p 9000:9000 -d minio/minio server /data 4. 查看logs 获取minio账号密码 docker ps -a doc ker l...
IBM的语音识别（IBM speech to text 语言转换成文字）
热门推荐
nicolelili1的专栏
04-01 3万+
参考资料： https://www.ibm.com/watson/developercloud/speech-to-text.html
wavenet总结
KyrieHe的博客
03-14 1623
文字生成 图像生成 声音生成
谷歌新一代WaveNet ：深度学习怎么生成语音？ | 2分钟论文
人工智能
03-07 4677
这里是，雷锋字幕组编译的Two minutes paper专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解AI领域的最新研究成果。原标题 NATURAL TTS SYNTHESIS BY CONDITIONING WAVENET ON MEL SPECTROGRAM PREDICTIONS | Two Minute Papers翻译 | 张锋凯 整理 | 凡江 林尤添在往期的2分钟论文栏目中，我们有谈...
DNS（域名系统）详解与 BIND 服务搭建
Sadsvit的博客
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DNS（域名系统）是互联网关键服务，负责将域名转换为IP地址。文章首先介绍了DNS的基本概念、分层域名结构（根域、顶级域、二级域等）及其核心功能（正向/反向解析）。随后详细讲解了DNS查询方式（递归/迭代查询），最后通过BIND服务搭建实例，展示了主DNS服务器的配置步骤，包括安装软件包、修改配置文件（named.conf、named.rfc1912.zones）、创建解析区域和解析文件等关键操作。全文系统地阐述了DNS工作原理及实践部署方法，适合网络管理员参考使用。
海康威视摄像头实时推流到阿里云公网服务器（Windows + FFmpeg + nginx-rtmp)
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摘要： 本文详细介绍将海康威视摄像头视频流通过Windows电脑推送到阿里云服务器的完整方案。步骤包括：1）在阿里云ECS部署nginx-rtmp服务并开放端口；2）Windows端安装FFmpeg，通过RTSP拉取摄像头流并转推RTMP协议；3）使用VLC或网页进行公网播放验证；4）通过nssm工具将推流程序注册为Windows服务实现长期运行。方案支持低延迟传输，提供常见问题排查方法和一键脚本，适用于7×24小时监控场景，最终实现公网多终端访问摄像头视频流。
【Docker实战进阶】Docker 实战命令大全
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Google Text-to-Speech python库如何选择播音 声音, 男声女声
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使用Google Text-to-Speech python库时可以选择不同的声音进行语音合成，包括男声、女声和中性声。具体来说，该库提供了以下几种声音： - en-US-Wavenet-A：美式英语男声 - en-US-Wavenet-B：美式英语女声 - en-US-Wavenet-C：美式英语中性声 - en-GB-Wavenet-A：英式英语男声 - en-GB-Wavenet-B：英式英语女声 - en-AU-Wavenet-A：澳式英语男声 - en-AU-Wavenet-B：澳式英语女声 - …… 要选择不同的声音进行语音合成，可以在调用gTTS函数时通过voice参数指定。例如，要选择美式英语男声进行语音合成，可以将voice参数设置为'en-US-Wavenet-A'，示例代码如下： ```python from gtts import gTTS text = 'Hello, World!' language = 'en' voice = 'en-US-Wavenet-A' # 选择美式英语男声 tts = gTTS(text, lang=language, tld='com', slow=False, voice=voice) tts.save('hello.mp3') ``` 在上述示例代码中，我们通过将voice参数设置为'en-US-Wavenet-A'来选择美式英语男声进行语音合成。您可以根据需要选择不同的声音进行语音合成。
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