语音识别工程师所需要掌握的技术

语音识别工程师所需要掌握的技术：

1、信号处理：

①声源追踪；

②声源分析；

③声源定位；

④混响抑制；

⑤波束形成；

⑥回声抵消；

⑦语音增强；

⑧噪声抑制；

2、算法：

①端点检测；

②语言模型；

③解码搜索；

④特征提取；

⑤声学机理；

1）发音机理；

2）听觉机理；

3）语言机理；

⑥神学模型；

1）RNN；

2）CNN；

3）DNN；

4）HNN；

5）GMM；

3、开源库：

①TensortFlow；

②HTK；

③Kaldl；

④IATROS；

⑤Julius；

⑥Sphinx；

⑦CNTK；

⑧Deep Speechl

4、数据

①数据采集；

②数据清洗；

③数据标注；

④数据管理；

⑤数据安全；

5、芯片

①DSP；

②ARM；

③FPGA；

④GPU；

6、结构：

①声学设计；

②阵列设计；

7、器件：

①扬声器；

②传声器；

③激光拾音；

④微波拾音；

8、语音识别应用：

①语音翻译；

②情感识别；

③语音控制；

④语音转录；

⑤声纹识别；

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语音识别模型CTC,RNN-T,Neural Transducer,MoCha学习笔记

· Monotonic Chunkwise Attention (MoChA)[Chiu, et al., ICLR’18] 在上一篇论文中我们知道LAS是属于端到端的语音辨识系统,作为端到端识别的开端具有开创性意义,但是LAS的问题就在于我们需要听完一整段话,才可以进行识别,但是在大... 继续访问

语音识别学习记录 [GMM-HMM、DNN-HMM、MMI/BMMI/MPE/sMBR]

但是,语音识别本质上是一个序列分类问题,DNN的输入也是一长段帧,所以我们需要引入一些更契合这种问题的序列鉴别性训练方法,比如常用的最大互信息(MMI)、增强型最大互信息(BMMI)、最小音素错误(MPE)和最小贝叶斯风险训练准则(MBR)。 继续访问

最新发布 DJYGUI系列文章一：DJYGUI图形系统介绍

GK（GUI KERNEL，即图形内核）是DJYGUI多窗口支持的底层核心，大部分的图形操作如剪切域、多窗口层叠、基本显示等都是在这里完成，它不是一堆显示函数的集合，而是一套比较完善的图形支持系统。GK提供图形操作的大部分功能，如多窗口管理、多显示器、镜像显示、色彩管理、窗口ROP属性和多种缓冲方式等，同时支持基本的图形绘制，如点、直线、圆、曲线、矩形填充和位图等。继续访问

语音识别入门：从菜鸟到大佬

在人工智能飞速发展的今天，语音识别技术成为很多设备的标配，比如我们会对着手机说“siri，帮我打电话给老板”，又或是“小度小度，放首歌”等等。尽管语音技术在逐渐发展成熟，可目前行业内仍缺乏...继续访问

零基础入门语音识别-食物声音识别 Task01『Baseline学习』__Puppet_的...

在Task01的学习中,主要是采用了CNN对音频进行分类,看到这里很多小伙伴可能会有了疑问,CNN不是一般用于图像识别吗?怎么在语音识别上也会有应用呢?… 正因如此,CNN在图像识别领域的影响力是非常大的,通过这个逻辑,将声音转换为语谱图,... 继续访问

语音识别技术基础知识_Digital-Twin的博客_声学模型的最...

语音识别技术 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技术。 语音识别本质上是一种模式识别的过程,未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较,最佳匹配的参考模式被作为识别结果。 继续访问

语音识别的技术路线学习笔记

0 语音识别技术路线大致框图如上图所示，语音识别的大致过程可以分为以下几步： 1、语音输入——这个过程可以通过电脑上的声卡来获取麦克风中输入的音频信号，或者直接读取电脑中已经存在的音频文件； 2、音频信号特征提取——在得到音频信号之后，需要对音频信号进行预处理，然后对预处理之后的音频信号进程特征提取，MFCC是最常用的声学特征； 3、声学模型处理——把语音的声学特征分类对应到音素或字词这样的单继续访问

语音识别学习资料入门整理

GMM-HMM语音识别模型 原理篇 隐马尔科夫模型-HMM-A Tutorial On Hidden Markov Models 0.概念： 语音信号处理/模式识别/统计分析， 1.算法: 常用的深度学习算法，包括 cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC 有经验; 2.框架: 熟悉至少一种深度学习框架，包括 kaldi, tensorflow, ...继续访问

语音识别基础课程教学大纲.doc_编程大乐趣的博客

杨行峻,迟惠生等∶“语音信号数字处理”,电子工业出版社,1995。 附一∶ <<语音识别技术>>课程教学大纲 (专业非学位课程F03327,计划36学时) 课程性质和任务 “语音识别技术”是计算机应用专业的一门专业课。它的主要任务是通过各个教学... 继续访问

语音识别 ——总结知识点(2)_雨落的太敷衍..的博客_语音识别...

二、语音识别的问题 当前技术还存在很多不足,如对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升;另外,多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。虽然语音识别还无法做到无限制领域、无限制... 继续访问

语音识别基本流程

语音识别基本流程   所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，此外为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等音频数据预处理工作，将需要分析的音频信号从原始信号中合适地提取出来；特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声...继续访问

关于语音识别的入门知识

最近由于项目需要，学习了语音识别的一些知识。语音识别最主要的就是傅里叶变化，把变化的时域特征转化成静态的频域特征，进而从频域上来进行声音的提取； 基本思路如下：每一时刻的频域特征可以转化成一个向量，[低频,,,,,,高频] 每一维度为对应的能量特征；这样就可以对声音进行建模了； 刚学习的包： pyAudioAnalysis 可以提取声音特征 转载于:ht...继续访问

NLP基础知识之语音识别_今天学习算法了吗的博客_nlp语音识别

1.语音识别的输出类别: 1)phoneme:输出为发音,比较简单,因为语音跟发音是一一对应的,但是需要一个词汇表,表示发音跟word的对应。 2)Grapheme:字母或者token 3)word:短语,V会很大 4)morpheme:代表含义的最小单位 ... 继续访问

语音识别(ASR)-- Kaldi 学习笔记_Diyh的博客_语音识别...

语音识别(Speech Recognition)技术,也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)、计算机语音识别(Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(Speech To Text),其目标是用计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字。 语... 继续访问

语音识别学习篇

文章目录语音识别anacondaanaconda的虚拟环境创建管理HanlpPyAudioptorch语音识别语音识别anaconda anaconda的虚拟环境创建管理 anaconda安装不同版本python pip下载时换源 Hanlp 开源，主要做的是语言模型，将语音识别得到的内容组合成句子，句义分析。 PyAudio 关于anaconda(python3.7）下载pyaudio失败问...继续访问

语音识别基本原理学习

语音识别基本架构 W表示文字序列，Y表示语音的输入 那么根据公式1，表示语音识别的目标是 在给定语音输入的情况下，找到可能性最大的文字序列 根据贝叶斯公式，可以得到公式2，分母P(Y)表示出现这条语音的概率，对于我们的求解目标来说是一个常数，所以求解时忽略，得到公式3 公式3的P(Y|W)表示给定一个文字序列而出现这条音频的概率，成为声学模型。P(W)表示出现这个文字序列的概率，成为语言模型。...继续访问

语音识别学习日志 2018-7-17 语音识别基础知识准备（3）

2018-7-17 Kmeans算法的缺陷 k均值算法主要的两个缺陷： 1. K值需要预先给定，很多情况下K值的估计是非常困难的，对于像计算全部微信用户的交往圈这样的场景就完全的没办法用K-Means进行。对于可以确定K值不会太大但不明确精确的K值的场景，可以进行迭代运算。 2. K-Means算法对初始选取的聚类中心点是敏感的，不同的起始K点所得到的聚类结果完全不同 。 3. K均值算法并不...继续访问

一套完整的语音识别系统，主要的工作流程分为哪几步？

     随着AI快速发展的今天，语音识别也成为众多设备的标配，语音识别开始被越来越多人的关注，国外微软、苹果、谷歌，国内的科大讯飞、思必弛、云知声等厂商都在研发语音识别新策略新算法，似乎人类与语音的自然交互渐行渐近。       语音识别是以语音的研究为对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。       语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹...继续访问

语音识别入门第二节：语音信号处理及特征提取

语音识别入门第二节：语音信号处理与特征提取，主要包括数字信号处理接触和常用特征提取，包括Fbank和MFCC特征的提取。继续访问

热门推荐 5分钟弄懂语音识别技术原理

文/张俊博知乎链接：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。希望这个介绍能让所有同学看懂。首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，...继续访问

简析语音识别技术的工作原理

（文章来源：钛媒体APP）语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统（如下图）大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。（1）语音输入的预处理模块，对输入的原始语音...继续访问

语音识别

语音识别语音识别主流开源框架：HTK、Kaldi、CMUSphinx。 因为目前只接触了Sphinx，对于另外两个框架没有太深入研究。 Kaldi适用于在服务器搭建的语音识别系统，也可以适用于android，但没有实验过，根据官方提供方法：http://jcsilva./2017/03/18/compile-kaldi-android/ 其使用模型很多：DNN-HMM、继续访问

论语音识别三大关键技术

论语音识别三大关键技术 李万鸿 语音识别已经成为人工智能应用的一个重点，通过语音控制设备简单方便，在各个领域兴起了研究应用的热潮。数据、算法及芯片是语音识别技术的3个关键，大量优质的数据、精准快速的算法和高性能语音识别芯片是提升语音识别的核心。语音是人工智能产品的主要入口，乃兵家必争之地也。相关算法...继续访问

语音的识别过程主要分为哪几步，主要的识别方法有哪几种？

 语音识别是完成语音到文字的转换。自然语言理解是完成文字到语义的转换。语音合成是用语音方式输出用户想要的信息，用语音实现人与计算机之间的交互，主要包括语音识别、自然语言理解和语音合成。       相对于机器翻译，语音识别是更加困难的问题。机器翻译系统的输入通常是印刷文本，计算 机能清楚地区分单词和单词串。而语音识别系统的输入是语音，其复杂度要大得多，特别是口语 有很多的不确定性。人与人交流时，往...继续访问

语音识别技术

语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）。语音识别技术就是以语音为研究对象，让机器通过自动识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。涉及多种交叉学科，如声学、语音学、语言学、信息处理、模式识别、人工智能等。 此外智能家居还包括，语音电饭煲、能识别语音的电梯，家居语音识别，以及智能声控台灯等。煮饭，去十楼，打开卧室的灯，空调调到23度，打开台灯…… 语音识别技术的发展过程如下： ...继续访问

开始学习语音识别技术

一个在电信上班的前端普通职员，由于更感兴趣于技术研究（其实也是对于营销工作的一种逃避），解决工作生活中遇到的难题，所以决定接下去的日子里投身于语音识别的学习。 接下去坚持每日更新学习进展，此处的文字用于督促自己抓紧时间。继续访问

智能音箱大战全面开火，那么问题来了：如何成为一名全栈语音识别工程师？

文 / 陈孝良 11月16号，百度发布了渡鸦智能音箱和DuerOS开发板SoundPi，至此，国内再一名巨头加入智能音箱大战。迄今为止，国内战场上的巨头有阿里、京东、腾讯、百度、小米、科大讯飞等，国外则有苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书、三星等，这些巨头占据了全球市值的排名榜，同时发力争夺未来人工智能时代的语音入口，甚至亚马逊和阿里率先不惜代价开启了补贴大战。这些全球巨头的继续访问

语音识别现状与工程师必备技能

作者 | 陈孝良 责编 | 胡永波 目前来看，语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境，在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%，完全达到了可用状态，这也是当前语音识别比较火热的原因。 随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还