tensorflow 语音识别 最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。...python中关于语音处理的库 scipy.io.wavfile python_speech_features 读取wav文件 import scipy.io.wavfile as wav fs, audio...CTCloss 现在用深度学习做语音识别，基本都会在最后一层用CTCloss，这个loss自己实现起来还是有点费劲，不过，幸运的是，tensorflow中已经有现成的API了，我们只需调用即可。...会对输入的labels进行预处理,连续重复的会被合成一个. ctc_merge_repeated: 连续重复的是否被合成一个 返回值: 一个 1-D float Tensor, size 为 [batch...知道这些，就可以使用tensorflow搭建一个简单的语音识别应用了。
深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！...为了解决这个问题，我们必须使用一些特殊的技巧，并进行一些深度神经网络以外的特殊处理。让我们看看它是如何工作的吧！ 将声音转换为比特（Bit） 显然，语音识别的第一步是–我们需要将声波输入到电脑中。...预处理我们的采样声音数据 我们现在有一个数列，其中每个数字代表 1/16000 秒的声波振幅。 我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。...但总的来说，就是这些不同频率的声音混合在一起，才组成了人类的语音。 为了使这个数据更容易被神经网络处理，我们将把这个复杂的声波分解成一个个组成部分。...从短音频中识别字符 现在我们已经让音频转变为一个易于处理的格式了，现在我们将要把它输入深度神经网络。神经网络的输入将会是 20 毫秒的音频块。
当涉及到自然语言处理（NLP），数据处理是整个NLP工作流程中的关键环节之一。数据处理涉及到从不同的来源获取、清理和准备文本数据，以便用于训练和评估NLP模型。...本文将深入探讨NLP数据处理的重要性、数据预处理步骤、常见的文本清理技巧以及如何利用Python工具来进行数据处理，以及一些高级的NLP数据处理技术。...数据处理可以用于将数据统一到一致的格式中，以便模型能够处理。特征提取：数据处理还包括将文本转化为数值特征，例如词袋模型、TF-IDF权重等，以便将文本数据转化为机器学习模型可以理解的格式。...利用Python进行数据处理Python是NLP数据处理的理想工具之一，因为它拥有丰富的文本处理库和工具。...此外，我们介绍了一些高级的NLP数据处理技术，以展示NLP领域的不断发展和创新。通过仔细的数据处理，你可以提高NLP模型的性能，更好地处理文本数据，并取得更好的NLP成果。
试验一语音信号处理 语音信号处理综合运用了数字信号处理的理论知识，对信号进行计算及频谱分析，设计滤波器，并对含噪信号进行滤波。...一，具体分为以下步骤： (1)语音信号的采集：利用Windows下的录音机，录制一段话音。...然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，播放语音信号，并绘制原始语音信号； (2)对原始信号加入噪声：对原始语音信号加入 s=0.05*sin(2*pi*f*Ts*n)...的噪声，采样后可知Fs ，选择f = 2500，播放加入噪声信号的语音信号，并绘制噪声信号和含噪语音信号； (3)频谱分析：分别对原始语音信号，噪声信号和含噪声的语音信号进行频谱分析，并绘出各频谱图；...二，源程序： [x,fs,bits]=wavread(‘he.wav’); N=length(x);%测定语音信号长度 f=2500; x=x’;%对语音信号进行转置，使N行1列矩阵变为1行N列矩阵 n
4、混响消除 语音信号在室内经过多次反射之后，被麦克风采集，得到的混响信号容易产生掩蔽效应，会导致识别率急剧恶化，需要在前端处理。...5、声源定位 麦克风阵列已经广泛应用于语音识别领域，声源定位是阵列信号处理的主要任务之一，使用麦克风阵列确定说话人位置，为识别阶段的波束形成处理做准备。...2.语音识别的基本原理 已知一段语音信号，处理成声学特征向量之后表示为，其中表示一帧数据的特征向量，将可能的文本序列表示为，其中表示一个词。语音识别的基本出发点就是求，即求出使最大化的文本序列。...大多数的研究将声学模型和语言模型分开处理，并且，不同厂家的语音识别系统主要体现在声学模型的差异性上面。...语音识别中的语言模型也用于处理文字序列，它是结合声学模型的输出，给出概率最大的文字序列作为语音识别结果。
二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？...语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理...、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。...并行处理技术（ PPROC）方法对经过预处理的语音信号实施一系列的基音初步检测，或 分别对原始信号和经处理后的信号实施系列检测， 然后根据系列检测的初步结果， 综合判定基音周期。...三、列举工农业生产、 人民生活中的 5 种语音信号处理应用技术或产品。 简述其工作原理？
前端语音信号处理的意义： 面对噪声、干扰、声学回声、混响等不利因素的影响，运用信号处理、机器学习等手段，提高目标语音的信噪比或主观听觉感受，增强语音交互后续环节的稳健性。...总结：语音信号处理的目标，是为了让人和机器更容易听清语音，让语音交互更加自然和无约束。...优化准则：MSE准则 基于深度学习的前后端联合优化方案 处理依据——“端到端联合建模” 输入多通道麦克风信号，输出语音识别结果 利用近场数据，仿真得到海量的带有各种干扰的训练数据 将前端信号处理与后端ASR...优化准则：识别准确率 参考 深蓝学院《语音信号处理》课件 奥本海姆，《信号与系统》，电子工业出版社 奥本海姆，《离散时间信号处理》（Discrete Time Signal Processing, Third...Edition） 赵力，《语音信号处理》，机械工业出版社 郑君里，《信号与系统》，电子工业出版社，高等教育本科国家级规范教材 韩纪庆，《语音信号处理》，机械工业出版社 张贤达，《现代信号处理》，清华大学出版社
必须对原音频进行信号处理，导致听上去不自然 2. 仅考虑一个相邻音素的影响 单元选择合成 (unit selection) 拼接(concatenative)方式，没有对拼接单元进行信号加工。...对话管理 对话管理系统要做到能够在与用户多次交 互的情况下保持回答的连续性和合理性, 并 且能够处理用户在交互过程中转变提问目 的的情况。...语音增强在语音识别、语音编码等领域有着重要的应用，是语音交互 系统中最前端的预处理模块。 噪音类型：1. 混响 2. 背景噪声 3. 人声干扰 4....计算复杂度低，满足实时性要求 算法要求输入信号具有平稳特性 算法要求带噪语音和安静语音存在线性关系 在处理非平稳噪声时，降噪效果会变差 在复杂环境下难以跟踪非平稳噪声变化轨迹 矩阵分解 增强的谱参数通过语音参数基矢量加权得到...语音增强问题进行分解 准确提取语音参数 增强处理语音参数 声码器合成语音 数据驱动（例如深层神经网络） 多通道语音增强 波束形成 通过波束形成方法：建立空间滤波器模型，它的作用包括
本文介绍了一些语音的基本知识，和使用Python进行处理。 时域特征 使用wave模块读取wav音频文件，画图时域图像，代码如下。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import wave path='D://NLP//dataset//语音情感
语音识别是深度学习早先攻克的几个领域之一。传统的基于HMM等的语音识别精度一直比较受限。但是深度学习还是给语音识别的精度带来了一个飞跃性的提高。本文在网上找了段代码实现了下，感觉非常简单就可以复现。...不过看了过程，也非常简单，主要有几步： （1） 下载VCTK数据集； （2） 对数据集，提取每个WAV文件的MFCC特征以及对应的语音文本标注语料。 （3） 设置CTC的损失目标函数。
两本书，《语音信号处理》赵力编和《语音信号处理》韩纪庆编。强烈推荐韩纪庆版本，知识点很全面，可以作为语音识别的入门中文书籍，章节很也短，很快就入门了。...语音信号处理（第二版）韩纪庆编 P178 BW算法，重估算法证明 重估算法 引入GMM： GMM： （韩纪庆版 P184） k：第k个高斯分布 P130： 模板（模型...较好的方法应该是实现帧同步的语音-语言处理的统合。一般采用的方法是把声学模型和语言模型结合在一个有限状态自动机的框架进行处理。...二阶动态规划 分层构筑方法 大词表连续语音识别 P197 需要处理的问题： 切分 可以采用的方法：能量最低点最为边界，还要根据发音信息加以验证； 发音变化 协同发音的影响。...面向语音识别的搜索算法（decoder解码用到） Viterbi Beam 搜索算法 令牌传递模型 token passing 基于前向搜索后向回溯的N-best算法（Viterbi+A*） 大词表连续语音识别后处理技术
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个语音指令数据集，其中包含30个词的65000条语音，wav格式，每条长度为一秒钟。...语音识别教程 Google还配合这个数据集，推出了一份TensorFlow教程，教你训练一个简单的语音识别网络，能识别10个词，就像是语音识别领域的MNIST（手写数字识别数据集）。...训练： 开始训练前，要先装好TensorFlow，然后在source tree运行这行命令： python tensorflow/examples/speech_commands/train.py 上面提到的语音指令数据集会自动开始下载...训练完成后，可以运行下面命令行，导出这个语音识别模型： python tensorflow/examples/speech_commands/freeze.py \ --start_checkpoint...下载地址（1GB）：https://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz 如果你想先熟悉/预览一下这些语音指令，可以下载这个
q-fin金融，共计8篇 cs.SD语音，共计7篇 eess.AS音频处理，共计7篇 1.q-fin金融: 【1】 Characterization of flexible electricity in...Schmidt 摘要：音频处理的一个新兴趋势是从原始波形中捕获低级语音表示。这些表示方法在语音识别和语音分离等多种任务中显示了良好的效果。...虽然机器已经能够对视觉数据进行同样的处理，但对声音的处理却很少。这项工作开发了一种完全基于双耳声音的场景理解方法。所考虑的任务包括预测发声对象的语义掩码、发声对象的运动以及场景的深度图。...Schmidt 摘要：音频处理的一个新兴趋势是从原始波形中捕获低级语音表示。这些表示方法在语音识别和语音分离等多种任务中显示了良好的效果。...虽然机器已经能够对视觉数据进行同样的处理，但对声音的处理却很少。这项工作开发了一种完全基于双耳声音的场景理解方法。所考虑的任务包括预测发声对象的语义掩码、发声对象的运动以及场景的深度图。
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口语理解是指与从语音信号中提取语义相关的自然语言处理任务，如语音命名实体识别或人机对话环境下的填空任务。...经典地，SLU任务是通过一个级联方法来处理的，该方法首先应用一个自动语音识别过程，然后应用一个自然语言处理模块来处理自动转录。...我们发现，与先前的MGB-2语料库相比，在QASR上训练的端到端自动语音识别报告了具有竞争力的词错误率。我们报告了下游自然语言处理任务的基线结果，如使用语音记录的命名实体识别。...口语理解是指与从语音信号中提取语义相关的自然语言处理任务，如语音命名实体识别或人机对话环境下的填空任务。...经典地，SLU任务是通过一个级联方法来处理的，该方法首先应用一个自动语音识别过程，然后应用一个自然语言处理模块来处理自动转录。
q-fin金融，共计11篇 cs.SD语音，共计6篇 eess.AS音频处理，共计5篇 1.q-fin金融: 【1】 Effect of Share Capital on Financial Growth...目前，有不同的方法来处理这项任务。两个主要方面是对股票价格和技术指标的历史分析，以及对新闻、博客和推特中有关市场的情绪分析。...（ASR）是一个非常活跃的研究领域，因为它有着大量的应用和支持语音处理的接口或计算设备。...本文提出了一种利用复杂增长变换动态系统模型对高维数据进行超声处理的新框架，该模型将学习（或更一般地说，优化）和超声处理过程集成在一起。...（ASR）是一个非常活跃的研究领域，因为它有着大量的应用和支持语音处理的接口或计算设备。
点击阅读原文即可访问 q-fin金融，共计12篇 cs.SD语音，共计12篇 eess.AS音频处理，共计11篇 1.q-fin金融: 【1】 Mortality in Germany during the...假设市场注意力遵循均值回复Cox-Ingersoll-Ross过程，并允许其影响比特币收益（经过一段时间的延迟），则会产生一个可处理的仿射模型，其中包含欧洲看跌期权和看涨期权价格的半封闭公式。...subjective evaluations. 【7】 Energy-based Unknown Intent Detection with Data Manipulation 标题：基于能量的数据处理未知意图检测...notably outperform various beamforming methods and other advanced deep-learning-based methods. 3.eess.AS音频处理...subjective evaluations. 【9】 Energy-based Unknown Intent Detection with Data Manipulation 标题：基于能量的数据处理未知意图检测
点击阅读原文即可访问 q-fin金融，共计8篇 cs.SD语音，共计10篇 eess.AS音频处理，共计10篇 1.q-fin金融: 【1】 A systems framework for remedying...Communication Engineering 备注：Accepted at ACL 2021 Meta Learning for NLP 链接：https://arxiv.org/abs/2106.11713 摘要：语音分离是语音处理领域的一个研究热点...语音活动检测是处理各种音乐视频数据的必要步骤。本文试图利用视听信息来检测音乐视频流中目标表演者的语音和歌声。...Communication Engineering 备注：Accepted at ACL 2021 Meta Learning for NLP 链接：https://arxiv.org/abs/2106.11713 摘要：语音分离是语音处理领域的一个研究热点...语音活动检测是处理各种音乐视频数据的必要步骤。本文试图利用视听信息来检测音乐视频流中目标表演者的语音和歌声。
点击阅读原文即可访问 q-fin金融，共计9篇 cs.SD语音，共计14篇 eess.AS音频处理，共计14篇 1.q-fin金融: 【1】 Dynamics of Disruption in Science...“无畏的脚步挑战”最近从美国宇航局阿波罗11号任务中为不同的语音处理任务（包括SAD）提供了这样的数据。大多数录音都会因频道内和频道之间不同种类和级别的噪声而降级。...与传统的流水线方法相比，EEND方法在处理说话人重叠方面有更好的效果。然而，EEND仍然有一个缺点，那就是它不能处理数量灵活的说话者。...与传统的流水线方法相比，EEND方法在处理说话人重叠方面有更好的效果。然而，EEND仍然有一个缺点，那就是它不能处理数量灵活的说话者。...“无畏的脚步挑战”最近从美国宇航局阿波罗11号任务中为不同的语音处理任务（包括SAD）提供了这样的数据。大多数录音都会因频道内和频道之间不同种类和级别的噪声而降级。
q-fin金融，共计17篇 cs.SD语音，共计12篇 eess.AS音频处理，共计15篇 1.q-fin金融: 【1】 Multi-Asset Spot and Option Market Simulation...方法继承自更广泛的深度学习领域，包括语音和图像处理。然而，任务、需求和数据特征通常不同于语音或音乐分析中处理的任务、需求和数据特征。许多声学信号中肯定存在尚未解决的问题和任务，但尚未实现。...最近，基于神经网络的非侵入式模型表现出优于基于信号处理的模型。然而，基于深度学习的模型的优势伴随着解释更具挑战性的成本而来。为了更深入地了解预测模型，本文分析了非侵入式语音质量预测模型NISQA。...方法继承自更广泛的深度学习领域，包括语音和图像处理。然而，任务、需求和数据特征通常不同于语音或音乐分析中处理的任务、需求和数据特征。许多声学信号中肯定存在尚未解决的问题和任务，但尚未实现。...最近，基于神经网络的非侵入式模型表现出优于基于信号处理的模型。然而，基于深度学习的模型的优势伴随着解释更具挑战性的成本而来。为了更深入地了解预测模型，本文分析了非侵入式语音质量预测模型NISQA。
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