l 薛少飞，阿里巴巴 iDST 语音识别专家，中国科学技术大学博士。现负责阿里声学模型研究与应用：包括语音识别声学建模和深度学习在业务场景中的应用。博士期间的研究方向为语音识别说话人自适应，提出基于 Speaker Code 的模型域自适应方法，在语音相关的会议和期刊上发表论文十余篇。 本期雷锋网硬创公开课的分享主要包括三大部分： 深度神经网络声学模型发展回顾：简单回顾深度神经网络技术在语音识
智能语音是人工智能的重要分支与热门领域。随着语音识别技术的落地，智能语音已成为人与机器交互的重要方式，被广泛应用于智能手机、智能家居、智能机器人、智能汽车等智能化终端设备中。从技术知识的角度看，语音识别具有更为典型的跨学科特点，涉及到了声学、语音语言学、信号处理、概率论、机器学习等多学科的知识。正因为如此，该领域入门门槛更高，大家普遍反映，在学习语音识别时存在诸多困难：导师并不研究相关方向，无法获
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2024-03-06 11:06:38
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在当今的技术环境中，语音识别与深度学习的结合正引领着人工智能的变革。有效的备份与恢复策略对于确保语音识别系统的高可用性和数据安全至关重要。本文将详细描述“语音识别 深度学习”的实现过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和扩展阅读。
### 备份策略
在备份策略中，我将展示甘特图与周期计划，以及一个备份流程图。对于语音识别模型的训练数据、模型参数、日志文件等进行定期备份，将
学习目标希望从语音识别开始深入，最后可以开发一个个性化语音合成的系统。这样就可以随时随地可以听你想听到的人说话啦。语音识别的总体思路语音基本单位：帧（Frame）HMM模型： 初始状态概率（P(w1)）和状态转移概率（P(w2 |w1)、P(w2 |w2)）可以用常规的统计 方法从样本中计算出来，主要的难点在于发射概率（P(x1 |w1)、P(x2 |w2)、P(x3 |w2)）的计算，所以声学模
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2023-08-05 11:27:31
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目录背景基本概念一般流程预处理常用方法声学模型（一）多样性问题（二）语音识别任务的指标语言模型解码器工作原理（一）分析声音（二）提取特征（三）识别音素和状态（声学模型）识别文字（语言模型+ 解码器）深度学习方法发展基于transfomer的语音识别模型语音数据集 背景语音识别 ( Automatic Speech Recognition, ASR ) 技术是语音交互领域中发展最快，同时是语音相关
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2024-01-15 13:42:44
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2024-01-22 22:35:25
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目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。CTC算法概念CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。传统
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2023-10-07 17:28:54
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一、语种识别 语音的自动语言辨识技术（ Language IDentification， LID）就是计算机能够识别出语音段所属的语言的过程。它是从语音信号中自动提取信息的几个过程之一。语言辨识技术可以处理不同的数据（例如：文本、语音），但是这里只讨论语音数据处理。 语言辨识在信息检索和军事领域都有很重要的应用，包括自动转换服务/多语言信息补偿
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2024-01-26 09:34:21
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文章目录利用thchs30为例建立一个语音识别系统1. 特征提取2. 数据处理下载数据2.1 生成音频文件和标签文件列表定义函...
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2021-04-22 22:16:45
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文章目录利用thchs30为例建立一个语音识别系统1. 特征提取2. 数据处理下载数据2.1 生成音频文件和标签文件列表定义函...
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2022-02-19 14:31:20
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# 教你实现语音识别深度学习模型
在现代人工智能中，语音识别是一个非常热门的领域。本文将带你一步一步实现一个简单的语音识别深度学习模型。下面是实现整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 构建模型 |
| 5 | 训练模型 |
| 6
目录一、项目简介二、语音数据集介绍1.不同人的声音2.每人不同单词的发音3.声音波形三、代码功能介绍1.依赖环境及项目目录2.数据读取与预处理（data_create.py）3.语音数据分帧及mfcc处理（data_create.py）4.模型构建（model.py）5.模型训练（model_train.py）6.模型评估（model_test.py）7.模型训练可视化8.模型预测（func_t
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2024-01-18 05:27:22
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现在假设知道了HMM模型中的一个状态（比如，孤立此识别中，这里一个状态代表一个词）对应的K个多维高斯的所有参数，则该GMM生成该状态（该词）上某一个观察向量（）的概率就出来了，即，知道了某个孤立词对应的K个高斯模型的所有参数，那么，就可以计算一帧观测值对于该词的概率。以下是文献中提到的 机器学习&数据挖掘笔记_1
朋友们，之前的文章：手把手教你语音识别给大家讲过语音识别的流程，只不过，这些只是一个笼统的流程，下面开始从数据处理方面讲解怼入model之前都做了什么。1、LogMelSpectrogramKaldi第一步，就是读取后的数据要经过LogMel进行处理，这一部处理的目的一个是时域信号转频域信号，还有就是mel滤波器和log变换，具体这部分的至少可以参考：零基础入门语音识别: 一文详解MFCC特征（附
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2023-11-10 09:12:54
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阿里巴巴 2018 年开源的语音识别模型 DFSMN，将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%。DFSMN 模型，是阿里巴巴的高效工业级实现，相对于传统的 LSTM、BLSTM 等声学模型，该模型具备训练速度更快、识别更高效、识别准确率更高和模型大小压缩等效果。本场 Chat 的主要内容包括：语音识别流程简介Kaldi 的部署使用如何训练基于中文的 DFSMN 声学模型语音特征提取 MFCC
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2023-12-12 23:13:05
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一、前言本文主要介绍语音识别技术的基本原理，让大家对语音识别技术有一个感性的认识，不涉及到晦涩难懂的技术实现。二、什么是语音识别技术？语音识别技术的目标就是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术的原理就是让机器通过识别，把语音信号转变为文本，然后将理解转变为指令的技术。目的就是为了使机器能够“听懂”人在说什么，并作出相应的反应。语音识别系统由声学识别模型和语言理解模型两部分组成
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2023-10-08 08:44:37
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由于时间原因，一直没有写前世今生中的今生部分的文字说明，只是把王博士的PPT摆上来了，今天把这一部分的文字说明部分补充一下，还是说明一下，我没有深入接触过语音识别技术的原理及实现，文字说明部分是我结合王博士的讲解以及我自己的一些理解写的，如果有什么讲的不准确或者不正确的地方，希望大家多多包涵，并欢迎大家指正。接下来，我们开始正式的文字讲解部分。目录1.前馈神经网络1.1Tandem结构1.2 Hy
本文为加拿大多伦多大学（作者：Abdel-rahman Mohamed）的博士论文，共129页。自动语音识别（ASR）是信息时代的一项关键核心技术。ASR系统已经从孤立数字的区分发展到识别电话质量、自然语音，在各个领域有着越来越多的实际应用。尽管如此，语音识别仍然面临着严峻的挑战，需要在语音识别过程的几乎每个阶段进行重大改进。多年来，ASR的标准方法基本保持不变，它使用隐马尔可夫模型（HMM）对
语音识别概述语音识别是指将语音信号转换为文字的过程。现在通行的语音识别系统框架如图：信号处理模块将根据人耳的听觉感知特点，抽取语音中最重要的特征，将语音信号转换为特征矢量序列。现行语音识别系统中常用的声学特征有线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC），梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency Cepstrum Coefficients，MFCC），梅
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2023-11-18 10:04:16
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Viterbi-EM语音识别训练方法 前文刚研究过语音识别特征提取以及基于Viterbi的状态解码方法，现着手研究基于GMM-HMM的语音语音识别声学模型训练方法，其理论部分可参考本人前期所写的GMM-HMM理论推导拖成，但上述推导过程是采用前后向算法更新模型参数，本人则主要采用Viterbi-EM训练方法对GMM中参数进行更新训练。 实际上该训练方法主要是针对GMM 中均
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2023-12-06 21:02:45
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