Srilm的全称是Stanford Research Institute Language Modeling Toolkit他被用来构建和应用统计语言模型，主要用于语音识别，统计标注和切分，以及机器翻译等工作。ubuntu编译，可以再52nlp中去找。VC编译，可以再下面链接找，http://www.keithv.com/software/srilm/以VS2008为例，可以

信号处理和模式识别方面的 matlab toolbox如果你做wavelet，ica，pca，svm，kernel等方法，希望下面的工具对你有帮助。Signal Processing (Top)Filter Design with Motorola DSP56Khttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.html

今天给大家介绍一下经典的开源机器学习软件：编程语言：搞实验个人认为当然matlab最灵活了（但是正版很贵），但是更为前途的是python（numpy+scipy+matplotlib)和C/C++，这样组合既可搞研究，也可搞商业开发，易用性不比matlab差，功能组合更为强大，个人认为，当然R和java也不错.1.机器学习开源软件网（收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件）

前一段时间，应该是10 到15天前开始吧，一直在忙我的硕士开题。从一开始定方向开始到最后确定方向，我还是觉得自己挺对不起自己的。   先从开题的方向说起吧，原来我一直以为自己可以做语音识别。从研一开始，实验室给我的感觉是有语音识别这个方向。我也从那开始接触了语音识别，我基本把大部分时间都注意到这个上面去了。包括最近很火的深度学习。我这个人一直对模型和数学比较感兴趣吧，这也我无时不刻的对机器学习

这篇博客本来应该在很早之前就写出来，但一直被耽搁了。今天把上一个项目的事情结束了，从明天开始，我就开始我的开题---基于歌声的音乐分离。通俗的说就是去掉我们听的音乐里的人声，把伴奏留下。但愿我可以把这个事情做的很好吧。算给自己个好好的交代，但是我不会忘记语音识别这个事情。毕竟我研一花了那么多的时间，实验室不支持也没事，坚持做自己喜欢，牺牲下自己的课余时间就可以了。好了，言归正转。明天圣诞节了，大家

从上次的短时时域性质，隔了很长时间才开始进行这个。这个频域写完，后面的安排就是首先就是语音的特征，然后把VQ,DTW,HMM,GMM和语音识别系统的一些东西写下。希望这个系列可以丰富点。由于最近在看信息检索，大数据的一些东西，总是感觉自己学的是不是太广了，所以有时候停下来要不断的去思考自己所走的路，所学的东西。前几天，在qq空间看到一个工作2年的人说没有了目标，学会了安逸。也许就是没有目标吧，我似

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW） 转载：http://blog.csdn.net/zouxy09Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖

工具包介绍HTK的全称是“Hidden Markov Model Toolkit”,是英国剑桥大学工程学院开发的隐马尔可夫模型（后面简称为隐马模型）工具包，可以方便有效的建立及操作隐马模型。隐马模型在许多人工智能领域都有着成功的应用，比如语音识别，当前国际上主流的语音识别系统仍是基于隐马模型建立的。HTK的开发也主要是针对语音识别的应用及研究。HTK是一个开源工具包，可以在http

自从智能手机的兴起以及siri 推出以来，大量的语音识别相关的产品开始进入普通用户的生活之中，像讯飞，腾讯，百度都推出了自己的语音产品。随着不同生活背景不同层次的用户越来越多，语音识别准确率始终是一个不得不说的伤心问题，老张家住在开新小区，每次用语音识别的时候都识别成开心小区，结果他变的很不开心。老王是个中药迷，稀奇古怪的药名连他小孙子都记不住，每次要和谁交流交流都得费劲的手动输入，因为语音识别总

矢量量化（VQ，Vector Quantization）是一种极其重要的信号压缩方法。VQ在语音信号处理中占十分重要的地位。广泛应用于语音编码、语音识别和语音合成等领域。一、概述VectorQuantization (VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。事实上，在 JPEG 和 MPEG-4 等多媒体压缩格式里都有 VQ 这一步。它的基本思想是：将若干个标量数据组构成一个矢量