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语音参数提取特征分帧 ——> 预增强 ——> 加窗 ——> 添加噪声 ——> FFT ——> Mel滤波 ——> 对数运算——> DCT分帧我们需要将不定长的音频切分成固定长度的小段,这一步称为分帧。一般取10-30ms为一帧,为了避免窗边界对信号的遗漏,因此对帧做偏移时候,要有帧迭(帧与帧之间需要重叠一部分)。 一般取帧长的一半作为帧移,也就是每次位移一
语音参数提取特征分帧 ——> 预增强 ——> 加窗 ——> 添加噪声 ——> FFT ——> Mel滤波 ——> 对数运算——> DCT分帧我们需要将不定长的音频切分成固定长度的小段,这一步称为分帧。一般取10-30ms为一帧,为了避免窗边界对信号的遗漏,因此对帧做偏移时候,要有帧迭(帧与帧之间需要重叠一部分)。 一般取帧长的一半作为帧移,也就是每次位移一
语音参数提取特征分帧 ——> 预增强 ——> 加窗 ——> 添加噪声 ——> FFT ——> Mel滤波 ——> 对数运算——> DCT分帧我们需要将不定长的音频切分成固定长度的小段,这一步称为分帧。一般取10-30ms为一帧,为了避免窗边界对信号的遗漏,因此对帧做偏移时候,要有帧迭(帧与帧之间需要重叠一部分)。 一般取帧长的一半作为帧移,也就是每次位移一
论文:Improved Noisy Student Training for Automatic Speech Recognition摘要:将“noisy student training”这种半监督学习方法应用到语音领域,采用语音增强SpecAugment 来适应和改进这种半监督方法。在LibriSpeech数据集上的效果非常明显,使用100h作为监督训练,其余剩下的作为无监督训练,就能在测试集
1.Wav-BERT: Cooperative Acoustic and Linguistic Representation Learning for Low-Resource Speech Recognition摘要模型结构实验结果BABELAishell-1结论利用BERT预训练模型来做语音识别,引入嵌入注意模块将声学信息融入到bert,促进表征学习...

全国声学大会语言声学分论坛上的现场报告知识总结原文地址
1.微软报告题目:构建工业级流式端到端语音识别模型主流端到端模型:TransducerS2SAttention mechanism无有搭建组件...
简介在语音识别中,我们的数据集是音频文件和其对应的文本,不幸的是,音频文件和文本很难再单词的单位上对齐。除了语言识别,在OCR,机器翻译中,都存在类似的Sequence to Sequence结构,同样也需要在预处理操作时进行对齐,但是这种对齐有时候是非常困难的。如果不使用对齐而直接训练模型时,由于人的语速的不同,或者字符间距离的不同,导致模型很难收敛。CTC(Connectionist Temp
摘要语音识别技术在各种工业应用中取得了巨大的普及。然而,建立良好的语音识别系统通常需要大量的转录数据,这是昂贵的收集。为了解决这个问题,提出了一种被称为掩蔽预测编码的无监督的预训练方法,其可以应用于与基于Transformer的模型的无监督预传真预测。 HKUST的实验表明,使用相同的训练数据,我们可以实现23.3%,超过最佳端到端模型超过0.2%的绝对CER。通过更多的预训练数据,我们可以进一步







