语音识别未来

技术前沿神经网络RNN、LSTM、BiLSTM、FNN、DFSMN、LCBLSTM，LFR-LCBLSTM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

Python 语音识别

Python 语音识别 1. 介绍 语音识别是将人类语音转换为文本的技术，广泛应用于语音助手、语音输入、语音控制等领域。Python 提供了丰富的语音识别库，例如 SpeechRecognition、pyaudio 等，可以方便地实现语音识别功能。 2.

语音识别模型

简介 Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目，旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型，Whisper 具有高度的智能化和准确性，能够有效地转换语音输入为文本，并在多种语言之间进行翻译。

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。

语音识别

浅谈语音识别

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（ASR）

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%。

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有没有识别语音中情绪的开源代码

现在有没有识别语音中情绪的开源的技术，或者应该去哪里找？

【实战】用ModelArts实现人脸情绪识别案例分享

人脸情绪识别数据集的发展：深度学习的发展和数据集的发展是绑定在一起的，有多少数据集就可能有多少奇迹。早期的数据集比较少，后面诞生了几万甚至几十万的数据集。 本次分享的论文和算法介绍本次的算法使用左面的数据集识别情绪，使用右面的数据集识别任务的性别。

浅谈语音识别

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。

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

语音识别与语音控制的原理介绍

sdk经过智能处理后输出识别结果，log显示如下 ​ 识别到语音命令词“向前走”、“向左转”、“向右转”、“向后退”，并且输出DOA的角度信息，如recv hrsc sdk doa data

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【转载】语音与语音识别介绍

一、语音领域知识介绍 音频特征音频数据常见音频任务二、语音识别知识介绍技术历程语音识别的流程声学模型语言模型语音识别的挑战三、音频数据读取与处理

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

（第3版）[M].清华大学出版社，2019. [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.

ASR项目实战-语音识别

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。 动态，与静态类似，同样需要在语音识别过程中增加固定环节，用于使用这部分数据来校正语音识别的结果。

python语音识别终极指南

现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。

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。