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免费开放丨Kaldi语音识别理论与实践课

---- 距Kaldi语音识别理论与实践课上线已经过去了两个月,本课程作为语音识别领域的敲门砖,受到同学们的力荐。 鉴于kaldi在行业上越趋普及,但仍有许多AI语音爱好者及小白无法掌握和入门而被劝退,为促进产学研的快速发展,助力AI语音落地,帮助更多的同学了解Kaldi语音识别的相关知识,语音之家工匠学堂现将《Kaldi 语音识别理论与实践》免费开放! 本课程为2022年秋季正在更新的与时俱进的实战课程,由清华大学语音识别实验室讲师教研教学,如果你想独立构造一套基础的语音识别系统, 或者你是一名零基础的语音技术初学者,本门课程是对Kaldi工具分解式学习 Kaldi语音识别理论与实践 本门课程的目标是为零基础的语音技术初学者奠定理论和实践双重基础。课程内容覆盖对语音信号基础特性的解析构建基础理论认知,以及通过分步实操演示构建基础实践技能。

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语音识别开源工具PyTorch-Kaldi:兼顾Kaldi效率与PyTorch灵活性

机器之心原创 作者:Nurhachu Null 本文主要介绍用于语音识别的开源工具——PyTorch-Kaldi。 1 背景 杰出的科学家和工程师们一直在努力地给机器赋予自然交流的能力,语音识别就是其中的一个重要环节。人类对语音识别技术的研究从上世纪 50 年代开始就未曾停止。 Pytorch-Kaldi 的出现就是基于这样的动力。 1.1 语音识别系统的组成 ? 图 1. 语音识别系统的结构 一个典型的语音识别系统如图 1 所示。 后来居上的 Kaldi 独领风骚,拥有活跃的技术社区,被广泛的应用在语音识别技术的研究和系统开发中。据笔者了解,很多国内语音公司的语音识别系统也有着对 Kaldi 或多或少的依赖。 目前版本(v0.2)的 PyTorch-Kaldi 实现了混合 DNN-HMM 的语音识别器。 ? 图 4.

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    腾讯云语音识别之实时语音识别

    SDK 获取 实时语音识别 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语音识别的 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: 腾讯云语音检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar: 腾讯云语音识别 SDK。

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    PyTorch+Kaldi、专注E2E语音识别,腾讯AI Lab开源轻量级语音处理工具包PIKA

    ---- 磐创AI分享 来源 | 机器之心 作者 | 魔王、杜伟 【导读】PyTorch + Kaldi,腾讯 AI Lab 开源轻量级语音处理工具包 PIKA,专注于端到端语音识别任务。 Kaldi 是一个开源的语音识别系统,由 Daniel Povey 主导开发,在很多语音识别测试和应用中广泛使用。 语音识别系统架构 「Kaldi 之父」Daniel Povey 表示正在打造下一代 Kaldi。 学术界和业界也都在努力改进语音识别流程,加快技术迭代。 PIKA 首个版本专注于端到端语音识别,开发团队以 PyTorch 作为深度学习引擎,使用 Kaldi 进行数据格式化和特征提取。 ?

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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。 统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数 Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3. 输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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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。 AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {     'vol': 5, }) # 识别正确返回语音二进制 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。 (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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    Android语音识别

    语音识别 - 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); // 初始化语音引擎 int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 语音识别结果 background="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始语音识别 SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始语音识别

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    Kaldi拜拜!PyTorch语音工具包SpeechBrain要来了,支持多种语音任务,实现最强水准

    郭一璞 假装发自 蒙特利尔 量子位 报道 你厌倦语音工具包Kaldi了么?有没有觉得它不好用? 加拿大也有一群人这么认为。 这个工具包将会非常全能,能用来做语音识别(end-to-end & HMM-DNN)、说话人识别语音分离,多麦克风信号处理(beamforming)、自我监督和无监督学习、语音增强等任务。 并且,SpeechBrain将会设计成一个独立的框架,会有Kaldi这类常用的工具包的接口。 其他工具包不完美 准备做这样一个工具包的初衷,是因为别家的语音工具包都不好用。 ,声学模型也易于修改,但是,跟前面一样,它也还是Kaldi呀; ESPNET,虽然是基于Python和PyTorch的,但是只支持端到端语音识别,太不全面了; 因此,Mirco Ravanelli说,将会把 业界热烈欢迎 有人觉得,Kaldi那么难用,总算有人要出新的取代它了: ? 甚至Kaldi的铁杆粉丝也觉得需要更灵活的工具来代替它: ? 还有人称赞,这就是语音界的ImageNet时刻: ?

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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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    语音识别API - 实现文字转语音

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    05 基于GMM-HMM的语音识别系统(单音素、三音素)

    基于GMM-HMM的语音识别系统 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 开源的语音识别工具包 http://kaldi-asr.org/ 作者: http://www.danielpovey.com/ 为什么用Kaldi? • 语音识别全栈工具 • 易用,标准数据集标准recipe • 流行:社区活跃,几乎所有的语音公司都在用Kaldi • 优秀的设计和代码风格 单音素系统Toy Demo: https:// github.com/kaldi-asr/kaldi/blob/master/egs/yesno/s5/run.sh 单音素三音素系统Demo: https://github.com/kaldi-asr /kaldi/blob/master/egs/aishell/s5/run.sh ?

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    开发 | Kaldi集成TensorFlow,两个开源社区终于要一起玩耍了

    AI科技评论按:自动语音识别(Automatic speech recognition,ASR)领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。 原始音频数据从一端进入,然后从另一端输出识别语音转录内容。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统一般会由信号处理及特征提取模块、声学模块、发音词典、语言模块和解码器等组成。 在Kaldi工具包中,为了支持越来越多的终端用户应用程序,集成了更多的模块。 在过去几年里,随着深度神经网络的发展,许多现有的ASR模块都被深度神经网络所取代,这种取代使得单词识别精度得到很大的提高。 随着近来机器学习方面的突破,语音识别开发人员正在使用基于深度学习的语言模型,被称为神经语言模型。这种神经语言模型的结果相比传统统计方法有显著的提升。 同样的,这种集成也让TensorFlow的开发人员能够轻松地访问强大的ASR平台,并且能够将现有的语音处理流程(如Kaldi强大的声学模型)纳入到机器学习应用程序中。

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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。 ---- 文章目录 1 paddlehub的安装 2 几款模型 3 三款语音识别模型实验 3.1 deepspeech2_aishell - 0.065 3.2 u2_conformer_wenetspeech 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。 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。 由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别语音识别 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API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别

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    语音识别云函数

    payloadType=product image.png 第二步,搜索并添加 image.png 第三步, image.png 然后就在这里关联配置成功了 image.png 然后去建立cos,用于存储语音 image.png image.png 选择的结果是 image.png image.png 高级设置部分 image.png 其实,我上面的这篇教程都是来自这篇文章的 使用云函数方式的录音文件识别

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    语音识别WAV To String

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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 搜狗知音引擎是搜狗公司自主研发的一项专注于自然交互的智能语音技术,该技术集合了语音识别、语义理解、语音交互、以及提供服务等多项功能。 最近小编参与了语音相关项目的测试工作,测试中对语音识别的相关概念和原理有了深入了解,本文将对语音识别的流程进行展开讲解。 ? 语音识别流程 语音识别流程,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程,它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码几个部分。 ,找到最为匹配的词序列作为识别结果输出,整体语音识别系统的流程如下: ?

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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。 自己也在科大讯飞的语音识别组工作过将近2个月,语音识别是个很苦很酷的事情,讯飞的日子很丰富,依稀记得那个价值30万的讯飞听见产品抱在自己手上的“恐怖感觉”和“紧张刺激”。 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 按照学术界的分类方法: 语音听写(Dictation):实时地语音识别 语音转写(Transcription):非实时地语音识别 按照工业界的分类方法: 语音听写:面向人机对话的系统,比如语音输入法 语音转写

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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。 熵最大的隐马尔科夫语言模型 2.2.1.2 准确率:80% 2.2.2 训练平台:keras+tensorflow - - 2.3 DeepSpeechRecognition 模型 - - 2.4 Kaldi

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