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如XR音频处理方面，在工业场景中，需要处理85dB乃至更高的噪音，以达到清晰、准确的通话效果；XR行业发展多年，在硬件轻薄化的同时，需要适应的场景也越来越多，实时交互、空间构建、算法的功耗控制与效果、器件的应用等方面存在的问题日益凸显，仅靠现有技术的简单堆叠，已无法满足日益复杂的功能需求。歌尔XR一站式音频解决方案，基于歌尔在集合器件、声学设计、算法、软件策略整合等多领域的领先技术，通过算法整合和
2022年8月，58同城TEG-AI Lab语音技术团队完成了WeNet端到端语音识别的大规模落地，替换了此前基于Kaldi的系统，并针对业务需求对识别效果和推理速度展开优化，取得了优异的效果。
在PaddleOCR-v3和PaddleNLP实现视频字幕秒级速度提取的基础上，一键生成srt格式字幕文件。在此基础上，完成了一个视频问答内容快速定位的任务。
中文普通话语音识别开源数据集
按：本文原作者 Cindi Thompson，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）计算机科学博士，数据科学咨询公司硅谷数据科学（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科学家，在机器学习、自然语言处理等领域具有丰富的学术研究和产业界从业经验。雷锋网编译。作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别
语音识别在人工智能和机器学习中仍然是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，OpenAI 今天开源了 Whisper，这是一种自动语音识别系统，该公司声称该系统可以实现多种语言的“强大”转录以及从这些语言翻译成英语。无数组织已经开发出功能强大的语音识别系统，这些系统位于谷歌、亚马逊和 Meta 等科技巨头的软件和服务的核心。但据 OpenAI 称，Whisper 的不同之处在于它接受了从网络收集的
近期，国内知名分析机构艾瑞咨询发布2022《智能语音转写行业研究报告》（以下简称“报告”），对智能语音市场现状进行分析。海天瑞声凭借在人工智能领域的多年积累以及在各个领域的项目成果，入选2022中国智能语音转写产业图谱中的数据服务厂商。
ICASSP（International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing）即国际声学、语音与信号处理会议，是IEEE主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级会议，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。
本项目是基于PaddlePaddle的[DeepSpeech](https://github.com/PaddlePaddle/DeepSpeech) 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为[《Baidu's Deep Speech 2 paper》](http
vits实现的中文TTSGitHub - jaywalnut310/vits: VITS: Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech基于VITS 实现 16K baker TTS 的流程记录apt-get install espeakpip install
公众号关注“GitHubPorn”设为 “星标”，每天带你逛 GitHub！来自| 滴滴技术作为卓越的一站式移动出行和生活平台，滴滴在亚洲、拉美和澳洲为超过 5.5 亿用户提供出租车、快车、专车、豪华车、公交、代驾、企业级、共享单车、共享电单车、汽车服务、外卖、支付等多元化的服务。滴滴平台上，有数千万车主及司机获得灵活的工作和收...
个人总结基于深度学习的语音分离代码及论文
Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。解码器被训练来预测相应的文本标题，并混合特殊标记，指示单一模型执行诸如语言识别、短语级时间戳、多语言语音转录和英语语音翻译等任务。是一个通用语音识别模型
基于ASRT的开源实时语音转文本文章目录基于ASRT的开源实时语音转文本ASRT语音识别系统相关资料实时转写客户端识别效果ASRT语音识别系统相关资料ASRT是AI柠檬博主（西安电子科技大学 · 西安市大数据与视觉智能重点实验室）从2016年起做的开源语音识别项目，相关的多个平台的客户端SDK也已经开源在GitHub和Gitee上。其中，ASRT语音识别API已经为AI柠檬站内搜索引擎提供了语音识
ASRT开源项目的搭建和学习
这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。
音频转文字，开源
Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper 还能实现多种语言的
麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的研究人员开源了一个虚拟角色生成工具。该工具结合了面部、手势、语音和动作领域的人工智能模型，可用于创建各种音频和视频输出，一举登上《Nature Machine Intelligence》。
目录一、pyTranscriber下载二、pyTranscriber安装三、pyTranscriber启动四、替代方案：网易见外工作台pyTranscriber是一款免费的影片语音转字幕工具，调用谷歌语音识别引擎自动生成srt字幕，支持Windows、Mac、Linux平台，不仅完全免费，语音辨识准确度也不错，速度处理也特别快，支持多种字幕语言！但是，不能用，不过我们有替代方案。一、pyTrans
https://github.com/RapidAI/RapidASR本引擎基于wenet语音识别模型以及onnxruntime运行库，可跨平台支持所有操作系统，包括pc ,服务 器以及移动端系统。基于c++开发，只依赖于常 见运行库，不依赖于pytorch或libtorch, 短小精悍，易于分发。支持windows/linux/ios/android 系统。RapidAI 组织年度巨献。...
在训练完歌手的声码器后，就可以开始训练声学模型篇，类似于tts，输入歌词和音调，得到合成的歌声。
使用PP-TTS流程，在安卓手机上实现语音合成声学模型与声码器的高性能推理
请使用GPU版本运行本项目；本项目仅供学习交流，不得用于商业用途；如果您认为该项目损害了您的权益，请联系我删除！
Zheng-Hua Tan 的主页：http://kom.aau.dk/~zt/index.htm#Research interests（谭政华博士曾经是美国麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的客座科学家/教 授，上海交通大学电子工程系副教授以及韩国科学技术 院计算机科学系人工智能实验室的博士后。他现在是丹麦奥尔堡大学电子系统系教授，声学信号处理研究中心的联合创始人..
语音信号的倒谱分析及其应用案例
《A Comprehensive Review of Speech Emotion Recognition Systems》
单通道、与说话人无关的语音分离方法近年来取得了很大的进展。然而，这些方法的准确性、延迟和计算代价仍然不够。之前的大部分方法都是通过混合信号的时频表示来解决分离问题，这存在以下几个缺点，比如信号相位和幅度的解耦，语音分离时频表示的次优性，以及计算谱图时的长时间延迟。为了解决这些缺点，我们提出了一种全卷积时域音频分离网络(Conv-TasNet)，这是一种端到端时域语音分离的深度学习框架。Conv-T
一些公司宣称，语音识别技术的准确率已经达到98%以上，难道语音识别的效果真的超过人耳了吗？
一、语音处理简介1 语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点：①在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz的范围内。利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。②在时域内，语音信号具有“短时性”的特点，即在总体上，语音信号的特征是随着时间而变化的，
0. Abstract本文从深度学习和计算听觉场景分析(CASA)的角度解决与说话者无关的单通道语音分离问题。具体来说，本文将多说话人分离任务分解为同时分组（Simultaneous grouping）和顺序分组(sequential grouping)阶段。首先在每个时间帧中执行同时分组，其通过使用排列不变训练的神经网络分离不同说话者的频谱。在第二阶段，上一步得到的帧级分离频谱通过聚类网络顺序分
深度学习模型（主要是感知类模型）接受的输入信号，主要包括图像、文本、语音等信号。不同模态的输入信号，经过模型的逐层抽象、转换之后，转变为不同程度的抽象表示，并应用于不同的任务场景。如上图所示，深度学习模型包含前处理、浅层、深层、任务相关层与后处理多个阶段，不同阶段的输入/输出具备不同的含义，简述如下（图像信号处理以CNN模型为例、语音/文本信号处理以BERT/Transformer模型为例）：输入
CNN：两种理解方式：第一种理解方式：第一种简化方法：设置感受野（Receptive Field）一张图片是一个三维的张量（宽，高，3个chanel）。一个神经元不需要看完整的图片，只需要看一小部分就可以了（比如说只需要关注鸟嘴，鸟的眼睛…），每一个神经元只考虑自己的感受野（receptive field）就好了。一般图像的设置如下图，因为在图像里会看全部的chanels，所以讲kernel si
目录1.背景2.孤立词识别2.1 特征提取2.2 动态弯算法2.3 GMM(Gaussian mixture model)2.4 HMM(Hidden markov model)2.5 EM训练算法2.6 语音识别基本方程3.连续语音识别3.1 语言模型3.2 大词汇量3.3 语音识别系统结构3.4 评价指标：WER4. 潘多拉魔盒4.1...
语音识别入门前期知识储备结构图语音特征提取各个模型的尝试ASRTDeepSpeechRecognitionend2end_chinese_speech_recognition语音纠错TTS 文本转语音前期知识储备对语音识别是零基础，所以第一步语音特征提取也需要进行一些了解。本人有图像识别、深度学习基础，实习因为项目需要，需要对语音识别做一个整合梳理。论语音识别三大技术结构图语音特征提取语音 特征提
语音识别自半个世纪前诞生以来，一直处于不温不火的状态，直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。语音识别是以语音为研究对象，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。语音识别是一
AI智能语音识别计算器
whisper自动语音识别安装和了解，适合入门者了解语音识别技术。
语音识别研究经历了知识积累、模板匹配、模式识别、统计模型、机器学习和深度学习等五个发展阶段[1]。1.知识积累阶段，20世纪30-50年代，针对特定语音或小词表的孤立词，设计专门的语音识别算法或装置。2.模板匹配阶段，50-60年代，基于声学和语音学知识设计语音识别系统，主要使用模板匹配方法识别音位、音素和数字。3.模式识别阶段，60-80年代，使用模式识别方法进行中小规模的孤立词或连续词串语音识
一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会
1 非监督语音增强技术2 监督语音增强技术3 github上提供的源代码及分析3.1 Dual-signal Transformation LSTM Networkhttps://github.com/breizhn/DTLN用于实时噪声抑制的堆叠双信号变换 LSTM 网络 (DTLN) 的 Tensorflow 2.x 实现。这个存储库提供了在 python 中训练、推断和服务 DTLN 模型的
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
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。语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的动作。目前大多数语音识别技术是基于统计模式的，从语音产生机理来看，语音识别可以分为语音层和语言层两部分。语音识别技术的主流算法，主要有基于
文章目录一、语音数据的采样二、语音识别的问题三、语音识别的应用四、语音识别的其它操作五、国内深度学习语音识别模型发展状况一、语音数据的采样 语音数据的本质就是声波，而声波是一个连续的数据，又计算机存储的是离散的数据，所以想要计算机来存储声波数据，就需要对原始声波数据进行采样。 &nb
编者按：本文选自图书《深度学习》中文版第十二章部分内容，《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回...
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