未来，我们希望以这些传统模型为基础，探索一些诸如与百度 Deep Speech 等最新的语音识别系统相结合的新技术。...为此，我们对比了五款基于 HMM 和 N-gram 模型的语音识别工具：CMU Sphinx，Kaldi，HTK，Julius 和 ISIP。...从名字也能看出，CMU Sphinx 是一款源于卡内基梅隆大学的产品。它的研发历史大约可以追溯到 20 年前，目前在 GitHub 和 SourceForge 平台同步更新。...CMU Sphinx 包括英语、法语、西班牙语和意大利语在内的诸多可以直接使用的模型，详情可以参考它的说明文档。...未来我们将陆续推出关于 CMU Sphinx 具体应用和如何将神经网络应用于语音识别的更多文章，欢迎大家继续关注。 来源：kdnuggets
引言 语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。...主要特点： 跨平台：可以在不同的操作系统上运行。 离线工作：不依赖于互联网连接。 多种语音和语言：支持多种语音和语言选项。 自定义设置：允许用户调整语速、音量和语调等参数。...stream.Open(outfile, SpeechLib.SSFMCreateForWrite) # 输出文件，准备写入音频数据 engine.AudioOutputStream = stream # 音频输出流设置为...CMU Sphinx 开源语音识别系统的一个子集。...CMU Sphinx 由卡内基梅隆大学开发，是一个功能强大且灵活的语音识别系统。PocketSphinx 特别适用于嵌入式系统和移动设备，因为它的体积小、速度快，同时提供了相对较高的识别准确率。
在此，我们以这种模型作为基准，试图对比目前流行的一些语音识别方法。迄今为止，我们很难看到有人对开源语音识别模型进行过真正对比，希望本文可以抛砖引玉，为大家带来一些帮助。...2014 年 Gaida 等人的一篇论文评估了 CMU Sphinx、Kaldi 和 HTK。其中 HTK 严格意义上来说并不是开源的，因为其代码并不能重用或作为商业用途使用。...CMU Sphinx 也包含了其他几种编程语言，如 Java 和 C。 开发工作 在学术研究中，所有列出的项目都包含它们的来源。...教程和例子 CMU Sphinx 的教程非常具有可读性，易于学习，Kaldi 的文档也很全面，但似乎更难理解。不过 Kaldi 的内容覆盖了语音识别中的语音和深度学习方法。...CMU Sphinx 包含英语和很多其他即开即用的模型，在该项目 GitHub 的 redme 上，我们可以很容易地找到它们。
▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。...现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 ▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。...（）可与CMU Sphinx 引擎脱机工作， 其他六个都需要连接互联网。...同样的，在获取录音结尾词组 “a cold dip restores health and zest” 时 API 仅仅捕获了 “a co” ，从而被错误匹配为 “Aiko” 。...可以通过音频编辑软件，或将滤镜应用于文件的 Python 包（例如SciPy）中来进行该预处理。处理嘈杂的文件时，可以通过查看实际的 API 响应来提高准确性。
早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。...一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。...许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。...Recognizer API 主要目是识别语音，每个 API 都有多种设置和功能来识别音频源的语音，这里我选择的是recognize_sphinx(): CMU Sphinx – requires installing...我们要在CMU Sphinx语音识别工具包里面下载对应的普通话升学和语言模型。 图片中标记的就是普通话！下载相关的语音识别工具包。
微软首席语音科学家黄学东博士表示，“在对话语音识别中，我们已经实现了和人类同等的水平，这是一个历史性的突破，意味着有史以来第一次有计算机能像人类一样识别对话中的每一个单词。”...此后，黄学东先后进入英国爱丁堡大学和CMU 继续语音识别的研究。在CMU他加入Raj Reddy的学生李开复（前微软全球副总裁）负责的Sphinx项目。...值得一提的是 AllenNewell也是来自CMU 。洪小文（微软资深副总裁）也参与了Sphinx 的开发和研究，也是非常著名的语音专家。...1998年微软亚洲研究院前身”微软中国研究院“，左三为黄学东，其它依次为沈向洋、洪小文、凌大任（时任微软美国研究院院长）、李开复、刘志成、陈宏刚） CMU之后，黄学东于1993年加入微软。...语音识别是第一个用统计的方法取代了传统的人工智能专家系统的应用，也是第一个将深度学习和隐马科夫模型结合，成功大幅降低识别错误率的案例。
▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。...一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。...(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinx recognize_wit(): Wit.ai 以上七个中只有 recognition_sphinx（...）可与CMU Sphinx 引擎脱机工作， 其他六个都需要连接互联网。...要识别不同语言的语音，请将 recognition _ *（）方法的语言关键字参数设置为与所需语言对应的字符串。
▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。...一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。...(): CMU Sphinx - requires installing PocketSphinx recognize_wit(): Wit.ai 以上七个中只有 recognition_sphinx（...）可与CMU Sphinx 引擎脱机工作， 其他六个都需要连接互联网。...要识别不同语言的语音，请将 recognition*（）方法的语言关键字参数设置为与所需语言对应的字符串。
1962 年IBM 推出 Shoebox 系统，可以识别和理解 16 个英文单词，以及对 10 个数字进行加减运算的语音指令。...1972 年，CMU 发布了针对孤立词语以及简单句式的语音识别系统 Harpy，该系统能够识别 1011 个单词，使大词汇量、孤立词识别取得突破性进展。...随着线性预测编码和动态规划技术的发展，语音信号建模问题和时序匹配问题得到了更好的解决，建模思路也开始从传统的基于模板匹配的方法发展为基于概率统计的方法，从而将语音识别从孤立词识别阶段推进到连续语音识别阶段...1988 年第一个非特定人、大词汇量、连续语音识别系统 SPHINX 问世，可支持近 1000 个词汇。...深度神经网络(DNN，Deep Neural Network)通过多层非线性结构将输入特征转换为更加抽象的高层表示，具有更强3.智能语音关键技术 按语音的应用场景可以将智能语音技术分为人机交互和人人交流两大类
表4 对抗性语音黑盒攻击结果[3] 白盒攻击（语音识别）: 在白盒子攻击中，该团队对抗的目标机器学习算法是开源的CMU Sphinx speech recognition system[4]。...在整个系统中，CMU Sphinx首先将整段语音切分成一系列重叠的帧（frame)，然后对各帧使用Mel一Frequency Cepstrum(MFC）转换，将音频输入减少到更小的一个维度空间，即图7中的特征提取...然后，CMU Sphinx使用Gaussian Mixture Model(GMM)来计算特定音频到特定音素（phoneme）的一个概率。...图7 CMU SPHINX SPEECH RECOGNITION SYSTEM模型[4] 在Tavish的白盒攻击模型中，他分别提出了两个方法：1.simple approach 2.Improved...[4] P.Lamere,P.Kwork,W.Walker,E.Gouvea,R.Singh,B.Raj and P.Wolf,”Design of the CMU Sphinx一4 Decoder
，如 Google、CMU Sphinx 等实时语音识别、语音指令识别https://pypi.org/project/SpeechRecognition/gTTS 借助谷歌强大的语音合成技术...generate_caption函数中，先打开图像并应用预处理，然后将处理后的图像输入模型生成描述。最后，使用分词器将模型输出的结果解码为可读的文本。...口音问题：不同地区的口音可能影响识别准确率。一些语音识别引擎支持多种语言和口音，如谷歌语音识别，可以通过设置合适的语言和地区参数来提高识别准确率。例如，对于英式英语和美式英语，设置不同的语言代码。...模型选择：如果默认的语音识别模型效果不佳，可以尝试更换其他模型。例如，CMU Sphinx是一个开源的语音识别引擎，它有多种语言模型可供选择，并且可以在本地运行，适合一些对隐私要求较高的场景。...可以采用噪声抑制算法，如在录制音频前对环境噪声进行采样并在识别时抑制；选择支持多种语言和口音的语音识别引擎，并设置合适的语言和地区参数；尝试更换不同的语音识别模型，如本地运行的CMU Sphinx等。
Sphinx语音识别开源工具包的一部分。...这个包为使用SWIG和Setuptools创建的CMU Sphinxbase和Pocketsphinx库提供了一个python接口。...（唤醒词的重点） 以小贝为例，则keyword.txt中的内容如下： 小贝 小魏 巧倍 啊 呵呵 哈哈 么么哒 在[http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool-new.html...会生成“随机数.lm”和“随机数.dic”，下载这两个文件就可以。用来替代语言模型和拼音字典。...原字典中不一定会有相同的词语，有的话，就按照原先的写，没有的话，就按照单个发音的写上就可以。
Sphinx的简介： Sphinx是一个独立的全文索引引擎，意图为其他应用提供高速、低空间 占用、搜索结果高相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与 SQL数据库和脚本语言集成。...Sphinx的使用背景：在mysql中优化的时候，对varchar,char,text对这些数据进行查询时，如果我们使用like ‘%单词’，是无法使用到索引，如果网站的数据量比较大，会拖垮网站的速度。...Sphinx的原理： 先对数据源建立索引。采用分词技术，形成一个索引表。当查询某个单词的时候，先到sphinx建立的索引去查找，然后再去数据库用id查找。...然后去bin目录根据配置好的文件生成生成索引文件： 命令： Indexer.exe -c sphinx.conf -all // –all:为配置文件中所有的索引创建索引文件 执行sphinx下的一个程序...(‘localhost’,9312); // 设置服务器 $res = $sc->query(‘武侠’,’ mysql’); // 第一个参数是查询内容，第二个参数是索引的名称（sphinx.conf里面配置
他们的系统利用了词汇和语调的辩证差异来创建新的重音词样，与类似的系统相比，它学会了一些准确的识别。 研究人员写道：“更多非本地口音的语音数据对于提高现有语音识别模型的性能是必要的。...使用字典映射来自乔治梅森大学的语音口音档案， 来自各种语言背景的语音样本集合，到CMU的独特声音，它通过对输入单词进行替换，删除和插入来预测发音。...团队使用该模型生成一个语音数据集，它们被送入一个递归神经网络，试图摆脱不必要的声音并改变它们，以便它们不会偏离太远来自GAE单词版本。...在用800000个样本进行训练后，它能够识别重音词，准确率为59％。 这是初步的研究，因为CMU词典包含的声音比GMU少，因此该模型只能学习CMU的20个语音概括中的13个。...但该团队设法将CMU数据集的大小从单个重音的103000个语音转录增加到具有多个重音的100万个样本。 研究人员写道，“提出的模型能够学习以前由语音学家手工获得的所有概括。”
1.前端开发框架：Web端：可以使用React.js、Vue.js或Svelte等现代JavaScript框架来构建用户界面，这些框架支持组件化设计，易于扩展，并能与音频播放库如Howler.js集成，...2.后端开发框架：Node.js适合实时数据处理和WebSocket通信，可以结合音频处理库如FFmpeg进行音频数据的格式转换或剪辑。...3.AI与语音处理框架：语音识别方面，可以使用Google Speech-to-Text API、Amazon Transcribe或CMU Sphinx（PocketSphinx）等工具，它们提供高精度的语音识别能力...自然语言处理与模型部署可以利用Hugging Face Transformers提供的预训练语言模型，如BERT、GPT，以及TensorFlow/PyTorch用于训练和部署自定义模型。...通过这些技术框架和工具的组合，可以构建一个功能全面、性能优越的AI听力陪练APP，满足用户在听力训练和语言学习方面的需求。
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