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用于语音识别数据增强

来自 Unsplash 的摄影:Edward Ma 语音识别的目标是把语音转换成文本,这项技术在我们生活中应用很广泛。...比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ,就是把我们的声音作为输入然后转换成文本,来理解我们的意图。 语音识别和其他NLP问题一样,面临的核心挑战之一是缺少足够的训练数据。...本文将会讨论关于 SpecAugment:一种应用于自动语音识别的简单的数据增强方法(Park et al.,2019),将涵盖以下几个方面: 数据 结构 实验 数据 为了处理数据,波形音频转换成声谱图...因为不需要再进行波形图和声谱图之间的变换,而是扩充了声谱图的数据。 Park等人介绍了 SpecAugment 的数据扩充的方式应用在语音识别上。...为了在语音识别中更方便的应用数据增强,nlpaug已经支持频谱增强的方法了。

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语音识别内容

PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。...中文普通话、英文、粤语、韩语 支持行业 通用、金融 音频属性 采样率:16000Hz或8000Hz、采样精度:16bits、声道:单声道 音频格式 wav、pcm、opus、speex、silk、mp3 数据长度...音频流中每个数据包的音频分片建议为200ms,8k采样率对应的音频分片大小为3200字节,16k采样率对应的音频分片大小为6400字节 请求协议 HTTP 请求地址 http://asr.cloud.tencent.com...Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3.

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python语音识别

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。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。...接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。...解码之后一个json数据类型,反序列之后,就可以得到字符串了。...(text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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什么是语音识别语音助手?

前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然,更具人性化。

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语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)

参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 上一篇paddlehub是一些预训练模型,paddlespeech也有,所以本篇就是更新...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型,支持语音识别语音合成,声音分类,声纹识别,标点恢复,语音翻译等多种功能,PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...mirror.baidu.com/pypi/simple pip install pytest-runner pip install paddlespeech ---- 2 quick start 示例 2.1 语音识别...文档链接:语音识别 第一个语音识别的示例: >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...、:;) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。

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什么是语音识别语音搜索?

前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之一。...搜索引擎搜索搜索引擎搜索是指使用搜索引擎从海量数据中搜索相关结果。搜索引擎搜索的主要原理是根据用户输入的关键词,从索引中匹配相关的结果。结果展示结果展示是指将搜索引擎搜索到的结果展示给用户。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

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语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)

上一篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说...整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...u2_conformer_aishell在中文普通话开源语音数据集AISHELL-1进行了预训练,该模型在其测试集上的CER指标是0.055257。...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的: import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k,格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH

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Python实时语音识别

最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。...目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。...语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。...语音识别步骤 先注册百度云的账号,控制台中创建百度语音的应用,获取API Key和Secret Key 通过API Key 和 Secret Key获取token 将token和本地音频数据上传到API...链接 根据API返回结果获取解析后的文字结果 注意上述过程中我们是使用的本地音频数据,那么我们如何将自己的语音转为相应的数据呢?

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语音识别——ANN加餐

昨天学习了语音识别的基础知识,早上起床马不停蹄写了BP网络后,把语音识别的相关方法也写出来咯。...纪念一下: 讯飞18岁,bingo~ 接下来说一下语音识别,从以下几个方向展开(注意只是简单科普,具体写代码左转去Google): 语音识别的基本原理 语音识别基本原理 声学模型 语言模型 语音转写技术路线...基本分类 第三代语音识别框架 口语化和篇章语言模型技术 远场语音识别问题及其解决方案 语音转写后处理 语音转写个性化方案(未来) 我就非常粗暴的简单介绍: ———— 语音识别基本原理 ———— 语音识别是门多学科的技术...由于语音输入是一个时序性很强的数据,所有RNN由于其“记忆”的天然优势,使得能很好地适用于这些语音的声学建模。 后来,当前也有使用CNN结合的框架,这也可以说是第三代技术吧。...声音模型和语言模型都需要大量的数据喂养来建模,在通过解码技术后,方可使用。这也就是大数据语音翻译技术有了长足进步的一方面原因。

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语音识别流程梳理

语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR)、电脑语音识别(英语:Computer Speech...特征提取 特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的,MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征...DFT 离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,缩写为 DFT),将每个窗口内的数据从时域信号转为频域信号。...N-Gram模型中的N越大,需要的训练数据就越多。一般的语音识别系统可以做到trigram(N=3)。 语言模型还会对声学的解码作约束和重打分,让最终识别结果符合语法规则。...文章参考: 主流声学模型对比https://cloud.tencent.com/developer/article/1451421 语音识别之特征提取https://zhuanlan.zhihu.com

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JavaScript的语音识别

有没有想过给您的网站增添语音识别的功能?比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的麦克风发布命令,比如"下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对么?...然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够识别到这些语音输入。 [1240] 这里介绍一个开源的JavaScript语言输入库,名叫annyang。...下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。...我在响应“Bye”这个语音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。...[1240] 从annyang的github上能看出,中文也在支持的语音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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语音识别调研报告

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. 声学特征提取:MFCC、Mel等 - - 3. 建立声学模型和语言模型:语音识别由这两种模型组成。...二、语音识别技术概要: - 1. 隐马尔科夫链(HMM) 技术成熟、稳定为目前主流的语音识别方法。 1.1 核心的框架HTK包 - 2. 人工神经网络,也就是DNN方法。...- - 2.1 主流的语音识别解码器为(WFST):该解码器把语言模型和声学模型集成为一个大的网络,大大的提高了解码速度。

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JavaScript的语音识别

https://jerry.blog.csdn.net/article/details/81701596 有没有想过给您的网站增添语音识别的功能?...然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够识别到这些语音输入。 ? 这里介绍一个开源的JavaScript语言输入库,名叫annyang。...下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。...这个应用有两个地方向您提示它可以接受语音输入。第一处是下图1的红色小圆圈。 ? 第二处是一个小的麦克风图标,点击之后,可以设置允许或者禁止麦克风。我们当然是要选择允许啦,否则如何接受语音输入呢? ?...我在响应“Bye”这个语音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。 ? 从annyang的github上能看出,中文也在支持的语音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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语音识别取得了两个里程碑进展 Mozilla发布开源语音识别模型和语音数据

其中之一是Mozilla的开源语音识别模型首次发布,该模型的准确性接近人类在听同样的录音时的感知。其次,Mozilla还发布了世界上第二大公开的语音数据集,这是全球近2万名用户的贡献。...一个接近用户期望性能的开放源码的语音文本引擎 目前只有少数几家大公司的商业质量语音识别服务是可行的。...构建世界上最多样化的公开语音数据集,为训练语音技术最优化 如此少的服务在商业上可用的一个原因是缺乏数据。创业公司、研究人员或任何想要建立语音技术的人都需要高质量的、转录的语音数据来训练机器学习算法。...目标是让人们可以很容易地把他们的声音捐赠给一个公开的数据库,这样就可以建立一个语音数据集,每个人都可以用它来训练新的语音应用程序。...通常,现有的语音识别服务无法理解不同的口音,而且大多数情况,比起女性更善于理解男性的语音——这是语音识别服务接受训练的数据中存在的偏见结果。

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