语音识别（ASR）

果。目前的语音识别技术主要是通过DNN实现的。语音识别的效果一般用“识别率”，即识别文字与标准文字相匹配的字数与标准文字总字数的比例来衡量。目前中文通用语音连续识别的识别率最高可以达到97%。2）衍生研究内容麦克风阵列：在家庭、会议室、户外、商场等各种环境下，语音识别会有噪音、混

语音识别未来

STM等自适应技术i-vector、AEC等语言模型N-gram、word2vec等语音识别难点远场麦克风识别高噪音场景语音识别多人语音识别交谈背景语音识别非标准语音识别（变速，带有情绪等）未来展望更优的算法与模型更先进的麦克风阵列技术更先进的声学模型与范

浅谈语音识别

音信息。什么是语音识别语音识别简单来说就是把语音内容自动转换为文字的过程，是人与机器交互的一种技术。涉及领域：声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。语音识别的原理语音识别需要经过特征提取

语音识别

语音处理语音信号处理(speech signal processing)简称语音处理。•语音处理是用以研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。•由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机

车载语音识别的算法

车载语音识别系统主要采用自动语音识别（ASR）技术，而ASR算法又可以分为基于规则的算法和基于统计学习的算法。基于规则的算法主要是基于语言学和信号处理技术，通过设计规则和滤波器等手段，对输入的语音信号进行处理和分析，提取出语音特征，然后与预定义的词库进行匹配，找到最匹配的词或短语

【语音识别】基于matlab GUI拨号语音识别【含Matlab源码 1753期】

由两个频率 的音频信号叠加构成。这两个音频信号的频率来自两组预分配的频率组：行频组或列频组。每一对这样的音频信号唯一表示一个数字或符号。电话机中通常有16个 按键，其中有10个数字键0～9和6个功能键*、#、A、B、C、D。由于按照组合原理，一般应有8种不同的单音频信号。因此可采用的频率也有8种，故称

语音和语音识别介绍

模。 目前音频分割的一个应用是心音分割，即识别心脏的特定信号，帮助诊断心血管疾病。 音频指纹识别 音频指纹识别的目的是从音频中提取一段特定的数字特征，用于快速识别该段音频是否来自音频样本，或从音频库中搜索出带有相同数字特征的音频。 听歌识曲的功能就是使用最广泛的音频指纹识别应用

语音识别与语音控制

b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/lib/hobot_audio/config/ . # 加载音频驱动，设备启动之后只需要加载一次 bash config/audio.sh #启动launch文件 ros2 launch speech

【语音识别】基于matlab GUI HMM中文语音识别【含Matlab源码 1385期】

一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【语音识别】基于matlab GUI HMM中文语音识别【含Matlab源码 1385期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。

python语音识别终极指南

动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。 ▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。其中包括： •apiai

自动语音识别ASR

自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）是一种语音识别技术，其目标是通过对人类语音信号的转换，将其中包含的语音内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。ASR的实现需要经过以下主要步骤：预处理（Pre-processin

ModelArts中文语音识别和语音识别的实战经验

com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=72297&page=1#pid314425作业1，如图按照作业1的要求音频以上传，下载解压后如图，选择一个音频即可。图内代码如下import librosaimport IPythonimport librosa.displayimport

kaldi语音识别

kaldi语音识别 chain模型的数据准备https://bbs.huaweicloud.com/blogs/180841kaldi语音识别 chain模型的训练流程https://bbs.huaweicloud.com/blogs/180842

ASR项目实战-语音识别

系统级热词，语音识别系统在启动时加载相关数据。 会话级热词，用户在调用接口时，传入本次会话中可能使用到的热词。 从加载数据的时机，语音识别系统可以考虑提供静态或者动态的支持。 静态，即将热词作为语言模型的一部分，在语音识别过程中固定增加一个环节，用于使用相关数据来校正语音识别的结果。

什么是语音识别的语音助手？

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的语音助手。 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。

daka语音识别

语音识别SDK

语音识别有python的SDK吗

【语音识别】基于matlab MFCC GMM语音识别【含Matlab源码 535期】

整体样本训练一个大的GMM，而不像GMM对每一类训练一个GMM模型。SVM的话MFCC作为特征，每一帧作为一个样本，可以借助VAD删除无效音频段，直接训练分类。近年来也有利用稀疏表达的方法： 二、部分源代码 % ====== Load wave data and do feature

【语音识别】基于matlab特定人的语音识别分辨【含Matlab源码 534期】

一、简介 基于matlab特定人的语音识别分辨 二、部分源代码 function varargout = yuyinshibie(varargin) % YUYINSHIBIE