时至今日，语音识别已经有了突破性进展。2017年8月20日,微软语音识别系统错误率由5.9%降低到5.1%，可达到专业速记员的水平；国内语音识别行业的佼佼者科大讯飞的语音听写准确率则达到了95%，表现强悍。国内诸如阿里、百度、腾讯等大公司，也纷纷发力语音识别，前景一片看好。
这里该包的安装我直接附上我们师姐写过的一篇文章，里边的介绍很详细： 戳这里！！！跳转到文章链接地址
音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，全称是梅尔频率倒谱系数。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义，MFCC特征提取包含两个关键步骤：梅尔频率分析和倒谱分析，下面分别进行介绍。
上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法，接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指，第一：数据量比较小，主要是考虑到数据量大，花费的时间太长。作为演示，我只选取了六个单词作为分类目标，大约 350M 的音频。实际上，整个数据集包含 30 个单词的分类目标，大约 2GB 的音频。第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话，可以使用更加复杂的神经网络，这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三：为了计算机能够更快地处理数据，我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络，而是借助于提取 mfcc 系数的方法，只保留音频的关键信息，减小了运算量，却没有牺牲太大的准确性。
说话的声音（声带震动）和其他声音相比，有独特的时域和频域模式。声带的震动产生基频(fundamental frequency)，口腔共振(the pharyngeal and oral resonance cavities)等产生高频谐波
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。
而最近，英伟达团队攻克了这一难题，以巧妙的方式，使用语音和2D单个图像，就可以为人像制作逼真的动画了。
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
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-
上一篇介绍了MFCCs提取的原理和流程，本文介绍使用python实现MFCCs。 回顾下MFCC主要流程 1.读取音频 2. 预加重 3. 加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离散余弦变换，得到mel频谱倒谱 下面直接上每一步的代码，主要过程在代码中均有详细注释： # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021-05-10 15:41 # @Author : import numpy as np import scipy from scip
作为新兴信息产业的重要应用领域，物联网的万亿级别市场正在逐步形成，超万亿级的设备和节点将通过物联网技术实现万物互联和万物智联。受限于体积、重量和成本等因素，物联网节点（如可穿戴设备、智能家居节点、无线传感器节点、环境监测节点等）需要在微型电池或能量收集技术进行供电的情况下，能够持续工作数年乃至十年以上，这对芯片提出了苛刻的低功耗要求。 目前，降低物联网芯片功耗的主要研究方向是基于周期性工作模式的专用型唤醒芯片（例如：专用语音识别唤醒芯片），通过让芯片处于周期性的“休眠-唤醒”的切换状态，来实现降低功耗的目的；然而，物联网节点通常工作在“随机稀疏事件”场景下，为了避免丢失随时可能发生的事件，通常需要“休眠-唤醒”的频率远高于事件的真实发生率，从而导致了严重的功耗浪费。
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
2.The introduction starGAN-VC是将一篇语音方向的论文，在上一篇论文中我们介绍了starGAN的网络结构以及工作原理，以及starGAN是如何实现多域的图像风格迁移，但是starGAN-vc则是进行了领域的融合与迁移，vc是（voice conversion），也就是将图像领域的starGAN放入语音领域，进行语音的音色转换，在图像领域我们实现性别的转换，比如将一张male picture转换为female picture，当然指的是风格迁移。starGAN-VC则是将模型放入语音，将male voice转换为female voice。 3.The related work starGAN与StarGAN-vc的网络模型相似，变化不大，但是图像信号与语音信号的差别比较大，语音信号是典型的时序信号，可以理解为一个一维数组的数据，对于神经网络来说处理运算的是矩阵数据，所以需要对语音信号进行预处理，才能实现网络的可以接受的数据格式 （1）对于语音信号需要进行语音信号的特征提取——梅尔频率倒谱系数（MFCC) MFCC中包涵语音信号的特征，同时以矩阵的形式进行的存储， MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。
研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。
在音频领域，mel频谱和mfcc是非常重要的特征数据，在深度学习领域通常用此特征数据作为网络的输入训练模型，来解决音频领域的各种分类、分离等业务，如端点侦测、节奏识别、和弦识别、音高追踪、乐器分类、音源分离、回声消除等相关业务。
pyaudio是语音处理的python库，提供了比较丰富的功能。 具体功能如下： 特征提取(feature extraction)：关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification)：监督学习，需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation)：有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测（silence removal）
从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
随着深度学习的不断发展，生活中各种随处可见的问题都可以利用很多网络来解决。一个训练好的神经网络作为一个黑箱，直接输入原始数据就能够得到对应的结果，在很多直接通过传统算法不好解决的问题中，利用网络却往往较为简单。但是大部分网络都是在x86的平台上进行训练和部署，且其资源占用也比较大，较难以直接搬到资源紧张的嵌入式平台上。这其中就包括关键词识别问题，该问题如果利用传统算法实现起来较为困难，但是通过神经网络却能够很好的解决。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft def mel(f): return 2595. * numpy.log10(1. + f / 700.) def melinv(m): return 700. * (numpy.power(10., m / 2595.) - 1.) class MFCC(objec
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 人类在说话时会自然而然地产生肢体动作，以此来增强演讲效果。 现在，来自中科大和京东的研究人员，给AI也配备了这样的功能—— 随便丢给它一段任意类型的演讲音频，它就能比划出相应的手势： 配合得非常自然有没有？ 对于同一个音频，它还能生成多种不一样的姿势： 采用“双流”架构 由于每个人的习惯并不相同等原因，演讲和肢体动作之间并没有一套固定的对应关系，这也导致完成语音生成姿势这一任务有点困难。 △ 极具代表性的意大利人讲话手势 大多数现有方法都是以
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大
循环神经网络（RNN）已经在众多自然语言处理中取得了大量的成功以及广泛的应用。但是，网上目前关于 RNNs 的基础介绍很少，本文便是介绍 RNNs 的基础知识，原理以及在自然语言处理任务重是如何实现的。文章内容根据 AI 研习社线上分享视频整理而成。 在近期 AI 研习社的线上分享会上，来自平安科技的人工智能实验室的算法研究员罗冬日为大家普及了 RNN 的基础知识，分享内容包括其基本机构，优点和不足，以及如何利用 LSTM 网络实现语音识别。 罗冬日，目前就职于平安科技人工智能实验室，曾就职于百度、大众点评
机器之心专栏 作者：温正棋 极限元智能科技 本文作者温正棋为极限元智能科技 CTO 、中国科学院自动化研究所副研究员，毕业于中国科学院自动化研究所，先后在日本和歌山大学和美国佐治亚理工学院进行交流学习，在国际会议和期刊上发表论文十余篇，获得多项关于语音及音频领域的专利。其「具有个性化自适应能力的高性能语音处理技术及应用」获得北京科学技术奖。在语音的合成、识别、说话人识别等领域都有着多年深入研究经验，并结合深度学习技术开发了多款语音应用产品。 为了提高客户满意度、完善客户服务，同时对客服人员工作的考评，很多企
语音识别建模对语音识别来说是不可或缺的一部分，因为不同的建模技术通常意味着不同的识别性能，所以这是各个语音识别团队重点优化的方向。也正是因为如此，语音识别的模型也层出不穷，其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等，在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型...
【新智元导读】根据音乐信号预测身体的运动是一个极具挑战性的计算问题。来自Facebook、斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员开发了一种基于深度学习的方法，该方法可以将乐器的声音转换成对骨骼关键点的预测，并可以用于制作动画角色。
背景： 视频在许多应用中是非常重要的问题，如内容搜索、智能内容识别广告等。现在正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，大数据对社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇，所以处理视频大数据也具有挑战和机遇。 待解决问题：视频大数据分类 视频分类思想步骤： 1) 选择具有代表性的数据集或在多个数据集实验； 2) 分析视频特征，深入研究代表性特性（静态特征、运动特征和声音特征）； 3) 选择优秀的分类器（深度学习）。 具体挑战： 可计算的底层特征和高
人类的表达是多方面的，复杂的。例如，说话者不仅通过语言进行交流，还通过韵律，语调，面部表情和肢体语言进行交流。这就是为什么更喜欢亲自举行商务会议而不是电话会议，以及为什么电话会议或发短信会优先考虑电话会议。越接近通信带宽就越多。
一、前言 6月27日，美国权威科技杂志《MIT科技评论》公布2017全球最聪明50家公司榜单。科大讯飞名列中国第一、全球第六。全世界排在科大讯飞前面企业分别是：英伟达、Spacex、亚马逊、23andme、Alphabet。 《MIT科技评论》认为，“科大讯飞旗下的语音助手是中国版的Siri，其可携带实时翻译器则是一款杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音，可将汉语精准地翻译成十几种语言。科大讯飞在中国语音技术市场的占有率70%。”越来越多的人认为，语音识别将成为下一代交互革命的关键技术。 与此
浏览继续论坛时候，突然发现腾讯IOT开发板，特别好奇。腾讯什么时候开始也要布局物联网了，去年试用了阿里云的板子，还有关注了阿里IOT的比赛，阿里在布局云和物联网速度的速度。今年腾讯也开始了，两家巨头又要碰在一起了。不过还是特别开心，能够率先试用腾讯Tensentos，熟悉一下腾讯IOT。
首先，如下图所示是一个常见的语音识别框架图，语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
月石一 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，给视频人物“喂”一段音频，他就能自己对口型了，就像这样： 原声其实是出自这里： 这是一种利用音频生成视频人物口型的新方法，出自慕尼黑工业大学Wojciech Zielonka的硕士论文。 用这种新方法对口型，只需2-3分钟就能够训练目标角色，生成的视频保留了目标角色的说话风格； 并且不受语音来源、人脸模型和表情的限制。 新方法与Neural Voice Puppetry、Wav2Lip、Wav2Lip GAN的生成效果，对比起来是这样的：
转自：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841
作者 | Qing He、Thilo Koehler、Antony D’Avirro、Chetan Gupta
安妮 编译自 Github 量子位出品 | 公众号 QbitAI 说话人确认（Speaker Verification）是一种以语言特性确认说话人身份的技术。 近日，西弗吉尼亚大学的博士生Amirsi
“道路千万条，安全第一条，行车不规范，亲人两行泪”——这句话，出自科幻电影《流浪地球》，却也恰巧概括出内容平台的“辛酸经历”。
（1）04 隐马尔可夫模型 (HMM) ：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/105007027 （2）一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词： https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54891582
选自Medium 作者：Leon Fedden 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章基于 GitHub 中探索音频数据集的项目。本文列举并对比了一些有趣的算法，例如 Wavenet、UMAP、t-SNE、MFCCs 以及 PCA。此外，本文还展示了如何在 Python 中使用 Librosa 和 Tensorflow 来实现它们，并用 HTML、Javascript 和 CCS 展示可视化结果。 Jupyter Notebook：https://gist.github.com/f
深度神经网络比如WaveNet在语音合成中效果好但是由于计算复杂度高很难实时；DSP速度快，但是合成质量不高。LPCNet结合了信号处理和深度神经网络提升语音合成的效果。
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频，他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看，肯定没有!
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