语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。。中国物联网校企联盟形象得把语音识别[1] 比做为“机器的听觉系统”。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高技术…

1. 语言模型的目的 提到语言模型，给一个大家最熟悉的使用场景就是输入法，智能拼音输入法，打出一串拼音，直接给出了合适的句子，即使不是你想要的，但确实是符合语法习惯的，例如，你的名…

一、语音识别框架 传统理论重点研究声学模型，发音字典不用关心，语言模型一般用n-gram 预处理：1. 首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，静音切除的操作一般称为VAD。 2. 声音分帧，也就是把声音切开成…

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤： - 语料库准备- 数据预处理- 特征提取- 训练模型 第一部分：语料库的准备 什么是语料库？语料库长什么样？ 语料库由两部分组成，第一部分是语音，第二部…

转自：https://coffee.pmcaff.com/article/1055672606603392/pmcaff?utm_sourceforum&fromsearch 很好的一篇文章，没有任何公式，但是把语音识别的技术框架说的很清楚，适合刚接触语音识别的小伙伴看一下。我转来备份一下。 语…

本博客主要是摘写洪青阳教授的《语言识别-原理与应用》的笔记，不足之处还请谅解。 语音识别为：根据输入的观察值序列O，找到最可能的词序列 W ^ \hat{W} W^。按照贝叶斯准则，识别任务可做如下转化： W ^ argmax ⁡ W …

这一篇就够了 python语音识别指南终极版 •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做…

目录 背景基本概念一般流程预处理常用方法声学模型（一）多样性问题（二）语音识别任务的指标 语言模型解码器工作原理（一）分析声音（二）提取特征（三）识别音素和状…