输入： 输出： steps/train_mono.sh --cmd "$train_cmd" --nj 10 \ data/train data/lang exp/mono || exit 1; 流程： 1. apply-cmvn # 对feats.scp做归一化处理 2. add-deltas # 训练数据增加差分量，比如16维度mfcc特征增加2阶差分量后变成48维度 2. gmm-init-mono # 初始化单音素模型，生成0.mdl、tree 3. compile-train-graphs #
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。
这篇文章主要介绍目前一些语音识别技术与HMM有什么关系，然后你就会发现，很多技术其实有借用HMM的思想
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
随着自然语言处理技术的飞速发展，语音识别作为一种重要的交互方式日益普及。本文将以使用Python与TensorFlow框架构建端到端语音识别系统为核心，深入探讨关键技术、实现步骤以及代码示例，帮助读者理解并实践语音识别系统的开发。
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
以前的音标现在也可以叫音素，而且现在正广泛的把音标叫音素。 每一种语言中的音素都是不一样的，即使是同种语言中，方言的音素也是不一样的。音素应该与人体的发音严格的区分开，因为音素是指一个有规律的有限的发音系统而人体的发音则是无限的。 以英语为例，英语共有48个音素，其中元音20个，辅音28个。英语辅音和元音在语言中的作用，就相当于汉语中的声母和韵母。记录语音音素的符号叫做音标。音标可以分为两种，即严式音标和宽式音标。一般学习语言使用宽式音标即可，比如广泛运用的英语国际音标。而对于语音、音韵等专业研究来说，用严式音标则最大可能地记录任意一种语言的语音。 音素是构成音节的最小单位或最小的语音片段，是从音质的角度划分出来的最小的线性的语音单位。在语音学与音韵学中，音素一词所指的是说话时所发出的声音。音素是具体存在的物理现象。国际音标（这里指的是国际语音协会制定的国际音标，注意同英语国际音标区分）的音标符号与全人类语言的音素具有一一对应。
语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。VAD算法大致分为三类：基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
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...
由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143455.html原文链接：https://javaforall.cn
语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
本文介绍了加权有限状态机在语音识别中的应用，主要包括了WFST的基本操作、组合操作、确定化操作以及权重推移操作。在语音识别中，WFST可以用于表达发音词典、语言模型和声学模型，并通过贝叶斯公式将声学模型和语言模型结合起来。最终通过Viterbi算法或者beam-search算法，从声学特征中计算出对应的最小权重路径，从而得到最终的识别结果。
通常我们说到语音识别技术的时候，指的是整个语音对话系统，如图所示，语音对话系统通常包括四个主要组成部分的一个或多个：语音识别系统将语音转化为文本、语义理解系统提取用户说话的语义信息、文字转语音系统将内容转化为语音、对话管理系统连接其他三个系统并完成与实际应用场景的沟通。所有这些部分对建立一个成功的语音对话系统都是很关键的。
“人工智能前沿讲习班”（AIDL）由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
（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
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
作者 | 李通旭，刘乐 责编 | 何永灿 “声纹”作为一种典型的行为特征，相比其他生理特征在远程身份认证中具有先天的优势，文章介绍了声密保在远程身份认证中的应用，解析了一些在声纹识别准确率、时变问题和噪音问题等方面的技术难点和工程解决经验，最后针对远程身份认证的安全性问题，分享了得意音通在防录音闯入上的最新研究成果。希望对广大读者有所帮助。 声纹在远程身份认证中的应用 网络安全面临重大挑战 无线互联网以及智能手机的迅速发展，给人们日常生活带来极大便利的同时也带来了不容忽视的安全隐患，如何准确、迅速、安全地
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。
选自苹果 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍，更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成，也就是人类声音的人工产品，被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近，配合语音识别，语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
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
声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。从直觉上来说，声纹虽然不像人脸、指纹的个体差异那样直观可见，但由于每个人的声道、口腔和鼻腔也具有个体的差异性，因此反映到声音上也具有差异性。如果说将口腔看作声音的发射器，那作为接收器的人耳生来也具备辨别声音的能力。
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署，该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到，要么该差别对人类感知没有本质变化，而机器学习模型可
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。
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。
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
静音检测 在WebRTC中 是采用计算GMM (Gaussian Mixture Model,高斯混合模型)进行特征提取的。
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
输出：[1]: data/{train,test,dev}/{feats,cmvn}.scp [2]: mfcc/raw_mfcc_{train,test,dev}.{1,2,..10}.{ark,scp} [3]: mfcc/cmvn_{train,test,dev}.{ark,scp}
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html
本文联合撰写： 腾讯：吕志强，颜京豪，胡鹏飞，康健，阿敏巴雅尔 导语｜在刚刚结束的NIST OPENASR评测中，TEG AI语音联合清华大学，刷新世界小语种语音识别比赛6项第一。从2000年开始，NIST组织的RT（英文语音识别），LRE（语音语种识别），SRE（语音说话人识别），OPENKWS（语音关键词识别）等比赛一直是语音届的标杆竞赛，其组织比赛方向也可以看出目前学术和工业界的语音研究发展方向。长期以来，NIST组织的语音比赛受到了来自世界一线的研究单位支持与参与。而2020年新增的OPENASR
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。
近几年来语音识别技术得到了迅速发展，从手机中的Siri语音智能助手、微软的小娜以及各种平台的智能音箱等等，各种语音识别的项目得到了广泛应用。
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。
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。
DataSet: 本文使用GTZAN Genre Collection音乐数据集，地址:[1]
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。
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。
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
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….
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术，可以将人类语音转换为文本，为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用，探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
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。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RN
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-
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。
语音/振动信号用于识别人的身份近几年才兴起。大概是2017年，出现了通过振动信号识别身份的论文,之后迅速出现了振动信号处理在其他方面的应用。我记得有人通过手指触摸物体产生的振动去识别物体的种类。当然物体种类是预先准备好的，可以看出这时已经可以粗略的利用振动信号处理识别相关的问题了。
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
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