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语音识别系统的性能受许多因素的影响,包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性,是要提高系统克服这些因素影响的能力,使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定;自适应的目的,是根据不同的影响来源,自动地、有针对性地对系统进行调整,在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。
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 function mix=gmm_init(ncentres,data
深入了解:NLP在语音识别中的应用与挑战 1. 引言 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。
关于 基于MindX SDK的中文语音识别推理实验 这个实验,首先是完成ECS环境搭建,再次推荐大家去看昇腾官方视频,里面有详细的步骤,我看的是B站的视频,在此把视频链接放出来,大家可以去看一下【【昇腾小姐姐教你趣味实验】昇腾工业质检应用实践】 https://www.bilibili
使用函数工作流FunctionGraph构建语音识别应用
一. 技术栈选择需求:利用百度语音接口在Web端实现语音识别功能技术栈:React+recorder-tool.js +recorder.js + Express + Baidu语音识别APIrecorder.js项目地址:https://github.com/mattdiamond/Recorderjs演示效果:二
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