AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。

模板匹配法语音识别系统用户将词汇表中每个词依次说一遍，并且将其特征矢量时序作为模板存入模板库，在识别阶段，将输入语音的特征矢量时间序列依次与模板库中每个模板进行相识度比较，将相识度最高者作为识别的结果输出。特征使用MFCC系数以及一阶和二阶差分作为特征参数。MFCC是将人耳的听觉特征与语音参数相结合的一种特征参数。MFCC的计算可以参考3.4节。动态时间规整（DTW）在识别阶段的模式匹配中，不能简单地将输入模板与词库中模板相比较实现识别，因为语音信号具有相当大的随机性，这些差异不仅好酷哦音强的大小

模板匹配法语音识别系统用户将词汇表中每个词依次说一遍，并且将其特征矢量时序作为模板存入模板库，在识别阶段，将输入语音的特征矢量时间序列依次与模板库中每个模板进行相识度比较，将相识度最高者作为识别的结果输出。特征使用MFCC系数以及一阶和二阶差分作为特征参数。MFCC是将人耳的听觉特征与语音参数相结合的一种特征参数。MFCC的计算可以参考3.4节。动态时间规整（DTW）在识别阶段的模式匹配中，不能简单地将输入模板与词库中模板相比较实现识别，因为语音信号具有相当大的随机性，这些差异不仅好酷哦音强的大小

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models, HMM）作为语音信号的一种统计模型，在语音处理中得到广泛应用。一个用于语音识别的HMM通常用三组模型参数M={A,B,π}\bold{M=\{A,B,\pi\}}M={A,B,π}来定义，假设某HMM一共有N个状态{Si}i−1N\{S_i\}_{i-1}^N{Si​}i−1N​,那么参数的定义为：A\bold{A}A:状态转移概率矩阵；A=[a11...a1N.........aN1...aNN]A=\begin{bmatrix}

20 个世纪90 年代Vapnik等人提出了支持向量机(SVM) 算法，它是一种基于统计理论的学习方法，其日的是为了改善神经网络学习方法的不足。目前SVM已经广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。支持向量机在机器学习领域有着重要的地位，其集最大间隔的超平面、凸二次规划问题、核分析方法等多种技术于一身，具有广阔的发展和应用前景。支持向量机从当初被提出，经过Dual、Smith等人的逐步完善，Vapnik在《统计学习理论》的论著中论证了SVM算法优于归纳推理给出的误差率的界。大量研究表明SVM 算法是一种非常有效

LDA线性鉴别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维度的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离。假设有一组属于两个类的n个d维样本x1,...,xn∈Rdx_1,...,x_n\in R^dx1​,...,xn​∈Rd,其中前n1n_1n1​个样本属于类w1w_1w1​,后n2n_2n2​个样本属于类w2w_2w2​，均值从同协方差矩阵的高斯分布。各类样本

文章目录环境安装数据准备数据增强集束搜索解码语言模型寻找最优的alpha和beta使用集束搜索解码在线使用视频讲解模型下载合成语音数据快速预测训练模型本地预测长语音预测Web部署GUI界面部署相关项目评估导出模型常见错误LLVM版本错误Linux 报错 OSError: sndfile library not found环境安装numpy>=1.19.2scipytqdm==4.59.0librosa==0.8.0python-Levenshtein==0.12.2visualdl&gt

文章目录背景安装依赖数据集代码包引入数据集处理数据集拆分cnn建模训练预测数据集处理预测xgboost多分类建模xgboost预测背景 语音识别是一个AI领域重要的分支对于听音频的研究; 本项目是依据人吃各种食物的声音来判别是哪种食物?安装依赖python=3.7$ pip install tesorflow >=2.0 keras sklearn librosa matplotlib 数据集$ wget http://tianchi-competition.oss-cn-han

文章目录先验知识学派1.k-mean聚类算法k-means聚类算法原理2.DBSCAN聚类算法原理DBSCAN算法的样本点组成3.层次聚类算法原理3.1 簇间相似度的计算方法3.2 层次聚类算法的复杂度计算4.隐马尔科夫模型介绍概率与随机过程的区别马儿科夫过程的概念马尔科夫模型和隐马尔科夫模型的区别隐马尔科夫模型参数介绍5.PCA 主成分分析PCA类介绍PCA算法流程LDA降维EM算法先验知识先验知识就是人类已经获得的可形式化的某种理性表达.基于推理的智能系统经验是机器在运行环境的反馈,这些

建立迁移医疗预测模型对于迁移医疗对于医保来说是不希望看到的，造成原行政区域的医疗资源未得到充分利用，迁移处的医疗单位医疗资源紧张。同时迁移医疗造成了患者看病成本增加，影响患者家庭经济状况。xgboost基本知识在数据建模中，当我们有数个连续值特征时，Boosting分类器是最常用的非线性分类器方法将成百上千个准确率较低的模型组合起来，成为一个准确率较高的模型，这个模型会不断的迭代，每次迭代就会产生一颗新的树，然而当数据集比较大比较复杂的时候，我们可能需要几千次的迭代这样造成巨大的计算瓶颈，xgboos

建立以县区为单位的医保统筹费用预测模型prophet模型基础知识时间序列预测被看作数据科学家必备技能的原因。从预测天气到预测产品的销售情况，时间序列是数据科学体系的一部分，并且是成为一个数据科学家必须要补充的技能。Prophet是Facebook发布的基于可分解（趋势+季节+节假日）模型的开源库。它让我们可以用简单直观的参数进行高精度的时间序列预测，并且支持自定义季节和节假日的影响。prophet有哪些创新点呢？当预测模型没有按预期运行时，我们希望针对问题来调整模型的参数。调整参数需要对时间序列的工作

文章目录python_speech_features滤波器与MFCC梅尔音阶步骤计算梅尔滤波器组微分系数和加速度系数python_speech_features滤波器与MFCC任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。将信号分成短帧。假设音频信号在短时间范围内变化不大（当我们说它不变时，我们指的是统计上的，即统计上是平稳的，显然样本在不断变化。即使是短时间尺度）。这就是为什么我们将信号分成20-40ms帧的原因。对于每

文章目录语音识别语音识别过程预处理：语音信号预处理—提取语音MFCC特征工具KaldiDeepSpeechwav2letter端到端语音识别语音识别自动语音识别技术(AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的语音转换为文本 的技术。语音识别作为一个多学科交叉的领域，它与声学、语音学、语言学、数字信号处 理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。...

文章目录读取和绘制音频数据将音频信号转化为频域信号自定义参数生成音频信号合成音乐提取频域特征创建隐马尔科夫模型读取和绘制音频数据import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.io import wavfile# 读取文件sampling_freq, audio = wavfile.read('input_read.wav')# 打印参数print('\nShape:', audio.shape)print ('D

文章目录读取和绘制音频数据将音频信号转化为频域信号自定义参数生成音频信号合成音乐提取频域特征创建隐马尔科夫模型读取和绘制音频数据import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.io import wavfile# 读取文件sampling_freq, audio = wavfile.read('input_read.wav')# 打印参数print('\nShape:', audio.shape)print ('D

Transformer-TTS基于pytorch复现的论文 Neural Speech Synthesis with Transformer Network这个模型合成速度比tacotron快3-4倍，合成质量也比较高。每步大概需要0.5秒。没有使用wavenet声码器，使用tacotron的CBHG模型，使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。model结构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tL3EG5JP-1593704300755

文章目录HMM隐马尔科夫模型HTK手册阅读learning HTK建立语音识别实例数据集准备训练工具Analysis Toolcoding the dataMFCC和LPCCreating Monophone HMMsHMM隐马尔科夫链随机生成的状态序列称为状态序列每个状态序列由此产生一个观测序列，称为观测序列隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型由初始状态概率向量、状态转移概率矩阵A、观测概率矩阵B决定。隐马尔科夫链的两个假设：齐次马尔科夫假设：即假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻t只依赖前一时

文章目录TTS 最全的前端处理：英文处理、数字处理、韵律预测简单介绍思路核心源代码数字核心源代码韵律核心源代码TTS 最全的前端处理：英文处理、数字处理、韵律预测简单介绍思路英文字母（常见的英文字母转汉语比如：google --谷歌、baidu–百度等时间和数字处理：比如 2020年2月18日：贰零贰零年贰月拾捌日固话：0595-23865596或23880880。 固话：零五...

文章目录install1.snowboy 唤醒模型制作：2.环境安装：（ubuntu）3.swig环境安装4.Ubuntu 16.04 安装OpenBLAS步骤4.安装atlas和openblas（安装一个就可以）测试你的唤醒词参考[snowboy](https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git)install制作过程：- 1.snowboy 唤醒模型制作：...

文章目录dockerfiledockerdockerfilepython的项目基础的docker环境docker容器环境方便一次搭建环境多次使用。也方便环境的移植。dockerFROM debian:8MAINTAINER Eduardo Silva <zedudu@gmail.com>RUN apt-get update && apt-get in...

语音识别调研报告一、语音识别：(Automatic Speech Recognition,ASR)- 应用：语音识别是为了让计算机理解自然语言。- 中文语音识别的关键点：1.句到词的分解，词到音节的分解；2.语音的模糊性，如多音字问题；3.词在不同语境中不同；4.环境噪声的印象。- 处理的核心步骤： - - 1. 音频处理：消除噪声，让信号更能反映语音的本质特征。 - - 2. 声...