语音识别实践,介绍了多种语音识别模型,机器学习算法
语音识别实践,介绍了多种语音识别模型,机器学习算法
随着机器学习的快速发展,许多研究者使用神经网络来解决语音识别领域中的各类问题。然而由于训练 数据有限等原因,常规的神经网络分类器普遍存在泛化误差等问题。为了解决此问题,迁移学习中的多任务学 习被引入到...
在当今的大数据时代里,对于处理大量未经标注的原始语音数据的传统机器学习算法,很多都已不再适用。与此同时,深度学习模型凭借其对海量数据的强大建模能力,能够直接对未标注数据进行处理,成为当前语音识别领域的一个...
在当今的大数据时代里,对于处理大量未经标注的原始语音数据的传统机器学习算法,很多都已不再适用。与此同时,深度学习模型凭借其对海量数据的强大建模能力,能够直接对未标注数据进行处理,成为当前语音识别领域的...
21世纪以来,在数据和计算能力指数式增长的支持下,机器学习算法在应用中取得了重大突破,如人脸识别、语音识别、自然语言处理、网页搜索、购物推荐、自动化交易等方面都取得了突破性进展,掀起了新一轮的人工智能...
论文,本文主要应用不同的机器学习算法来对语音信号和图像进行识别分类,主要采用 BP神经网络模型、改进BP神经网络模型、SVM、改进的粒子群算法(IPSO)优化的 SVM模型、PCA优化的SVM模型、CNN模型、改进的CNN模型等...
习两个阶段,专家和学者提出了很多的算法模型,在图像识别、语音识别和人工 智能方面取得了较多成果。 首先介绍了基于统计理论的支持向量机模型,支持向量机模型是根据人工提 取的特征来训练分类器,通过分类器来...
虽然在解释黑箱机器学习(ML)模型方面已经取得了重大进展,但仍然缺乏诊断工具来阐明ML模型在预测技能和可变重要性方面的空间行为。这一贡献提出了空间预测误差剖面(SPEP)和空间变量重要性剖面(SVIP)作为新的...
如今,随着深度学习技术的进步以及语音处理技术的革新,传统的语音识别方法已无法满足需求,越来越多的人开始关注端到端的语音识别方法。端到端的语音识别方法的主要特点是把声学模型、语言模型、分类器等模块全部...
当前网上对HMM类语音识别模型的讲解要么过于简单缺乏深度,要么知识点过于细化零碎分散。而本文旨在为语音识别方面知识储备较少的读者,从头开始深入解读GMM-HMM模型和DNN-HMM模型。讨论了语音识别里的两个重要概念...
AlphaGo与李世石的围棋大战...本书是首次以深度学习为主线介绍语音识别应用的书籍,对读者了解语音识别技术及其发展历程有重要的参考价值。本书作者俞栋、邓力均是该领域的著名专家,他们是深度学习在应用领域取得突...
AI论文精辟
语音识别的全称是自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR),说得多了, 就把“自动”省去了,认为“自动”是理所当然的了。语音识别属于序列转换技术,它将语音序列转换为文本序列。大体来说,这是一次...
Kaldi 介绍Kaldi 是由 C++ 编写的语音识别工具,其目的在于为语音识别研究者提供一个研究和使用的平台。Kaldi 环境搭建本文主要通过使用 Docker 和 Nvidia-docker 构建 Ubuntu 环境对 Kaldi 进行搭建。Docker 针对的...
本文主要是介绍了语音中最常见的数据集(包含各个语种),及其格式等。
基于SVM的语音情感识别(MATLAB GUI界面和文档)点这里! PythonNLP情感识别项目实战教程(源码+数据集)点这里! python 语音情感分析 搜一搜? 基于SVM的情感分析系统点这里! 基于SVM的语音情感识别系统设计点...
kaldi环境配置 下载 ... 安装编译依赖库 cd kaldi tools/extras/check_dependencies.sh 注意:根据提示安装相关依赖工具 安装第三方工具 ...kaldi使用FST作为状态图的表现形式,期待吗依赖OpenFst中定义的FST结构及一些...
GMM-HMM语音识别原理1.HMM隐马尔科夫模型(HMM)是一种统计模型,用来描述含有隐含参数的马尔科夫过程。难点是从隐含状态确定出马尔科夫过程的参数,以此作进一步的分析。下图是一个三个状态的隐马尔可夫模型状态转移...
它定义了哪个单词可以跟在先前识别的单词之后(请记住,匹配是一个顺序过程),并通过剥离不可能的单词来帮助显着限制匹配过程。出于计算目的,检测三音素的部分而不是整个三音素很有帮助,例如,如果您想为三音素的...
概率密度函数(PDF):其中P(x)P(x)P(x) 表示了事件概率。 累积分布函数:对概率密度函数的积分。 2.2高斯分布和混合高斯随机变量 正态分布(高斯分布):概率密度函数满足下式 多元(向量值)高斯随...