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基于HMM的(未用HTK)

文章目录 to do source 结果 1.最近研究,就顺便研究了一下隐马尔科夫链。 2.其中核心代码为: 3.训练样本数据集,请联系作者。 python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-04--19:50 File:HMM Describe: ''' import os import argparse import numpy as np from scipy.io import wavfile from hmmlearn import hmm from python_speech_features import mfcc # 创HMM类 class HMMTrainer(object): ''' 用高斯隐马尔科夫模型(GaussianHMMs)来对数据模。

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方法汇总与实例

文章目录 过程 预处理:信号预处理—提取MFCC特征 工具Kaldi DeepSpeech wav2letter 端到端 自动技术(AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的转换为文本 的技术。 作为一个多学科交叉的领域,它与声学、学、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。 近年来受关注度不断提升,相关技术广泛用于家用电器和电子设备,如智能 箱、声控遥控器,移动应用上的各种声控操作、助手等;也可用于个人、呼叫中心, 以及电信级应用的信息查询与服务等领域。 典型的系统由5部分构成:特征提取、声学模型、发词典、言模型和解码搜索。 过程简介:

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    使用RNN-Transducer进行模【附PPT与资料】

    导读 ---- 基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的序列和文本序列进行强制对齐,实际上已经初步具备了端到端的声学模型模能力。 RNN-Transducer针对CTC的不足,进行了改进,使得模型具有了端到端联合优化、具有模能力、便于实现Online等突出的优点, 更加适合任务,值得引起大家的重。 讲者简介 ---- 田正坤,中国科学院自动化研究所智能交互团队,直博二年级,目前主要研究兴趣集中在端到端以及低资源。 ? 因此,本文从CTC模型出发,一步步引入为什么要使用RNN-T对任务模,RNN-T模型还有什么问题存在。 ? 这个基本假设与任务之前存在着一定程度的背离。此外,CTC模型并不具有模能力,同时也并没有真正的实现端到端的联合优化。

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    基于树莓派以及与人脸的迎宾机器人交互系统开发计划(已完结github中)

    https://github.com/luyishisi/Raspberry_face_recognition_attendance_machine 实现的基础功能是: 能够通过流进行人脸,再通过麦克风进行 ,在实现两大基础技术的根本在于,对流由树莓派采用python-opencv库,再通wifi联网进行数据库的匹配与。 终极功能: 能够在通过自带屏幕,进行表情的输出,再结合访客的的输入能够做出正当反应。。 联网完成了基本配置以及播放vim等功能python-game等模块测试,安装谷歌浏览器失败,安装qq失败git失败 播放命令为omxplayer 12.16 收到红外摄像头,成功git, 加入了pygame做可化界面,然后在使用face++做人脸,加入百度来念出声。。 项目存放在github中,。 最终样子是: ?

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    腾讯云之实时

    SDK 获取 实时 Android SDK 及 Demo 下载地址:Android SDK。 接入须知 开发者在调用前请先查看实时的 接口说明,了解接口的使用要求和使用步骤。 开发环境 引入 .so 文件 libWXVoice.so: 腾讯云检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar: 腾讯云 SDK。 该接口 SDK 支持本地构或者远程构两种方式: 本地构 可以直接下载 Android SDK 及 Demo,然后集成对应的 so 文件和 aar 包(均在 sdk-source 目录下),最后将

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    使用FFmpeg进行抽取,之后进行转为文字

    printWriter.close() } build.dependsOn subprojects.build, zipSetup, zipSources, md5 工程组件gradle依赖: 使用 compile 'com.alibaba:fastjson:1.2.21' compile 'com.baidu.aip:java-sdk:3.2.1' } 3、抽取服务 org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.stereotype.Service; //抽取 e) { // System.out.println(e); return null; } } } 4、切段 ,便于进行,代码如上: 6、调用sdk,获取结果: package com.my.ai.service; import org.json.JSONObject; import org.slf4j.Logger

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    16.

    - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化引擎 int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 结果 background="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始 SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始

    1K90

    python

    技术,也被称为自动,目标是以电脑自动将人类的内容转换为相应的文字。应用包括拨号、导航、室内设备控制、文档检索、简单的听写数据录入等。 二、软件环境 操作系统:win10 言:Python 版本:3.5.4 Python库:baidu-aip 三、原理概述 利用windows自带的录机,基于百度API进行wav格式的转文本。 找到已开通服务,点击百度言。 ? 点击创应用 ? 应用名字,可以自定义。我写的是,默认就已经开通了合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 包名,选择不需要。 接下来,需要进行,看文档 点击左边的百度言->->Python SDK ? 支持的言格式有3种。分是pcm,wav,amr 议使用pcm,因为它比较好实现。 看参数,主要用到的是rate和1536 上图的16000表示采样率 1536表示能中文和英文,它的容错率比较高 1537必须是标准的普通话,带点地方口是不行的。 所以议使用1536 ?

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    Android

    - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化引擎 int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 结果 background="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始 SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始

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    iOS 接入 - 初TRTC

    在上一篇文章中我们对有了最基础的认,下面就来了解下第三方提供的功能强大的实时SDK-TRTC。 TRTC简介 什么是TRTC? 其部署在腾讯云向开发者提供服务,帮助开发者快速低成本、低延时、高品质的互动解决方案。 什么是实时? flash player”,手动 开启Flash Helper Service服务即可 image.png 内容审核 多种手段快解决复杂场景安全问题,适应面高、高速可靠、全面 image.png 最快1分钟即可从零开始快速低延时、低卡顿、高品质的实时互动产品 低成本:通过合理组合使用IDC三网、EC、OC宽带资源,以及通过产品技术手段减少回源,使TRTC成本能控制在较低的水平。 一体化解决方案:腾讯提供一体化解决方案,实时可以和IM、直播、点播、互动白板、PSTN、人脸等产品配使用。

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    腾讯云通信TRTC推出实时鉴黄功能,一键净化网络环境

    TRTC=腾讯实时,全称Tencent Real-Time Communication。拥有QQ十几年来在技术上的积累,致力于帮助企业快速低成本、高品质通讯能力的完整解决方案。 随着互动、聊交友等场景应用的飞速发展,用户的内容也以多种形态在广泛的传播,如何有效的应用中潜在的涉黄、涉暴、低俗等不良内容,已经成为了行业的课题。 告审核系统 很多社交平台的审核系统包括三段:截取内容,调用内容审核服务和人工确认审核结果,但是随着平台规模的快速增长和不良内容的多变,自审核系统维护成本越来越大。 目前天御具备多种的检测手段来各种不良信息,完整的审核包括如下环节: 1、同源:通过相似算法判断内容是否已经标记为不良类型; 2、分类:类型,比如是否为色情(呻吟声)、 违法等类型; 3、说话人:通过声纹判断是否为同一说话人; 4、小:能够支持对蒙藏维哈朝粤日俄越等种的; 5、敏感词唤醒:支持自定义唤醒词针对高恶意进行快速打击; 6、转文

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    直播回顾丨腾讯云四月直播课程回顾!

    课程1:浅谈实时技术的前世今生 课程简介:本次课程给大家讲解关于 RTC 的基本概念,以及其技术原理。实时通信会存在一定的延时,是什么引起了延时,腾讯云实时采用哪些技术有效降低延时。 课程2:手把手教你使用TRTC房间 课程简介:上次课程我们了解了 RTC的 基础知,本次课程将带大家一起来跑通 Demo,一个通话房间,直观的感受一下 TRTC 的产品魅力。 课程3:实战演练-快速实现微信小程序通话 课程简介:前两次课程我们了解了 RTC 的基础知,也带着大家了一次通话房间,大家对实时技术也有了一定的认和体验。 本次实战演练课程将手把手的指导大家快速实现微信小程序的通话能力。 ? 课程4:手把手教你快速社交应用 课程简介:一条推特帮助 Clubhouse 热度飙升,让社交玩法引爆全球。 本次直播将为您详解如何通过 TRTC 和 IM 快速属于你的 ClubHouse、在线 KTV 等社交应用,缩减产品开发周期,提升产品竞争力。 扫码观看: ? 赶紧开启你的学习之旅吧! ?

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    基于 Milvus 的检索系统

    可分为以下三种类型[1]: :一种高度抽象的概念交流媒体,具有字词、法等素。经过可转换为文本。文本是的一种脚本形式。 关键技术 乐和其他声响的特性各不相同,一般分为以下两种处理方法: 包含:利用自动技术进行处理。 不包含:此类包括乐、声效果和数字化信号。 利用 检索系统进行处理。 本文将重点介绍如何使用检索系统处理不包含数据,暂不涉及。 Milvus 提供向量化的非结构数据检索服务,目前广泛应用于图像处理、计算机觉、自然言处理、、推荐系统以及新药研发。 基于 Milvus 的特征向量检索流程如下图所示: ? 系统 本文检索系统主要包含两个部分:数据导入(下图黑线所示)和数据检索(下图红线所示)。 ?

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    低成本高品质通讯-腾讯实时

    支持多人至百万人通话,满足社交、在线教育和培训、会议和远程医疗等场景。 可在微信、手机 QQ、QQ 浏览器通过 H5 页面或微信小程序发起/接受/断开通话,也可直接在网页或通过 SDK 集成的方式在 PC、MAC、APP 中实现通话,支持全平台互通。 实时产品免费提供基础美颜与滤镜功能;并支持与美颜特效(收费)产品配合使用,提供美颜美型、贴纸、手势等多种实时特效功能。 采用腾讯云处理算法,配合 TBS 内核底层兼容性支持,优化清晰度,降低马赛克,支持 720P 高清通话,使用户通过 H5 页面获得客户端级体验,默认支持10人以内通话。 全球端到端延时小于300ms,抗丢包率超过40%,抗网络抖动超过1000ms,即使在弱网环境下仍然能够保证高质量的通信,确保通话过程顺畅稳定。

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    杨婷:腾讯云在线教育解决方案分享

    下面为大家介绍一下TIC互动课堂解决方案,我们提供的SDK,将通信、AI等教育相关的能力整合到解决方案中提供SDK,可以用SDK快速自己的业务和平台。我们的解决方案与传统相比亮点在哪里? 在营销这部分,我们有客服可以做相关展示,同时招生缴费等都可以通过小程序完成。我们的在线教育企业,特是初创公司,想要快速自己的业务,通过小程序可以很快实现自己的业务上线。 0020.jpg 我们的AI产品矩阵包括人脸类、文字类、图像类、及理解类。 关于教育和AI的结合,我们与合作伙伴在沟通需求的时候,提到第一高的就是文字(OCR),即手写之后自动并进行打分。中英文的转文字、机器翻译,这些与教育场景也是强相关的。 教学过程中老师的教学质量、学生的掌握程度,都可以通过字典进行分析。另外内容风控在中国社会的环境下是非常重要的,我们可以做到类风控、类风控,包含鉴黄、鉴暴、敏感信息鉴

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——技术&自然言处理技术

    2)声增强:针对例如2声轨的一般,对人声进行增强,提升内容中人声的响度,优化观看时的听觉效果,更进一步的把人声、背景、甚至乐的声分离成不同的轨,大量产生乐的创作素材。 3)换声:现时换声技术中有两种方法,变方法能保留内容但无法产生接近特定人物的,加合成方法无法保留原来的背景声,希望探索同时满足产生特定物声的效果同时完整保留声内容的技术手段。 议研究方向: 1)利用现有种和说话人中的端到端,最新的信道自适应等技术,实现长,可变,多议研究方向: 1)文本相关的鲁棒声纹,比如基于箱唤醒词。如何利用深度学习技术获得更为紧凑的声纹特征,如何减小噪声或者混响的影响,如何基于深度学习技术端到端的学习框架为该方向的热点问题。 议研究方向: 1)包含声源定位和分离模块的端到端的系统。 2)结合落地场景中的实际情况,研究得到可用于提高声源定位和分离性能的有效信息。

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——技术&自然言处理技术

    2)声增强:针对例如2声轨的一般,对人声进行增强,提升内容中人声的响度,优化观看时的听觉效果,更进一步的把人声、背景、甚至乐的声分离成不同的轨,大量产生乐的创作素材。 3)换声:现时换声技术中有两种方法,变方法能保留内容但无法产生接近特定人物的,加合成方法无法保留原来的背景声,希望探索同时满足产生特定物声的效果同时完整保留声内容的技术手段。 议研究方向: 1)利用现有种和说话人中的端到端,最新的信道自适应等技术,实现长,可变,多议研究方向: 1)文本相关的鲁棒声纹,比如基于箱唤醒词。如何利用深度学习技术获得更为紧凑的声纹特征,如何减小噪声或者混响的影响,如何基于深度学习技术端到端的学习框架为该方向的热点问题。 议研究方向: 1)包含声源定位和分离模块的端到端的系统。 2)结合落地场景中的实际情况,研究得到可用于提高声源定位和分离性能的有效信息。

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    SFFAI分享 | 黄健:情感【附PPT与资料】

    导读 ---- 情感能够使人机交互更加和谐自然,近来收到了越来越多的关注。情感系统主要分为情感特征提取和情感模两个重要的部分。 传统的情感特征主要是基于手工特征包括韵律、谱和质三种,传统的情感模型主要是基于SVM和HMM等方法。 随着深度学习的发展,深度神经网络也被成功地应用在了情感领域,主要是利用神经网络提取更为鲁棒有效地情感特征和基于时序关系立情感模型,而且其他领域的模型也有效地提升了情感的性能。 Introduction ---- 情感是对进行情感分类。本文从情感的情感特征提取和情感模型构两个方面进行说明,并介绍一些经典的方法和模型。 传统的情感特征包括韵律(基、能量等)、谱(MFCC、LPC等)和质(jitter、shimmer等)三方面,有研究者专门不同的声学特征对于情感的影响,总结出了许多情感特征集如eGemaps。

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    亚马逊全面发力AI,推机器学习托管服务、四项新工具,还有AI硬件

    以及推出4个重磅AI工具,定向追踪工具Amazon Rekognition Video tool,转文本Amazon Transcribe,情绪理解Amazon Comprehend,言翻译Amazon 定向追踪工具Amazon Rekognition Video ? 能从多个实时的监控流中出特定的人,并持续定向跟踪。这个功能目前已经超过了竞争对手谷歌和微软。 大概是250刀的DeepLens高清摄像机附带了预训练模型,这些模型将使开发人员能够更轻松地开始出现在流中的文本字符。 转文本系统Amazon Transcribe system 可以把文件中的人类言直接转成文本 现在网络上的内容越来越多,怎么从检索提取出特定的信息是个大难题。 目前来说,也是只支持英和西班牙。 首先加的4个功能是,言,名词分类,情绪分析和关键短提取。这些功能都是为了社交互动功能开发的,响应时间达到百毫秒级

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      腾讯云语音识别(ASR) 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求……

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