转:http://ftli.farbox.com/post/kaldizhong-wen-shi-bie Kaldi语音识别 1.声学建模单元的选择 1.1对声学建模单元加入位置信息 2.输入特征 3.区分性技术 4.多音字如何处理? 5.Noise Robust ASR 6.Deep Learning[DNN/CNN替换GMM] 7.在手机等资源受限设备 author:Feiteng Email:lifeiteng0422@gmail.com date:2014/08/10 Kaldi训练脚本…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯教育云发表于云+社区专栏 一般没有网络时,语音识别是这样的 ▽ 而同等环境下,嵌入式语音识别,是这样的 ▽ 不仅可以帮您边说边识.出口成章,有个性化名字的时候也难不倒它. 这就是嵌入式语音识别的魅力. 本文将从微信智聆的嵌入式语音识别引擎的实现和优化, 介绍嵌入式语音识别的技术选型. 01 语音识别,大体是这么来的 语音识别,能让机器"听懂"人类的语音,把说话内容识别为对应文本. 开始于上世纪50年代 从最初的小词量…

翻译:  https://arxiv.org/pdf/1811.07453.pdf ABSTRACT 开源软件的可用性在语音识别和深度学习的普及中发挥了重要作用.例如,Kaldi 现在是用于开发最先进的语音识别器的既定框架. PyTorch 用于使用 Python 语言构建神经网络,并且由于其简单性和灵活性,最近在机器学习社区中引起了极大的兴趣. PyTorch-Kaldi 项目旨在弥合这些流行工具包之间的差距,试图继承 Kaldi 的效率和 PyTorch 的灵活性. PyTorch-Kald…

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy import scipy.io.wavfile from matplotlib import pyplot as plt from scipy.fftpack import dct sample_rate,signal=scipy.io.wavfile.read('stop.wav') print(sample_rate,len(signal)) #读取前3.5s 的数据 signal=…

预加重:通过一个一阶有限激励响应高通滤波器,使信号的频谱变得平坦,不易受到有限字长效应的影响. 分帧:根据语音的短时平稳特性,语音可以以帧为单位进行处理,实验中选取的语音帧长为32ms,帧移为16ms. 加窗:采用汉明窗对一帧语音加窗,以减小吉布斯效应的影响. 汉明窗,海明窗,是一个窗函数,这个函数在某一区间有非零值,而在其余区间皆为0.这是为了方便做快速傅里叶变换 快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation, FFT):将时域信号变换成为信号的功率谱(频域信号).…

HTK计算mfcc/filter_bank源码解析 HTK可以用简单的 HCopy -C config -s scp 求取mfcc或者filter_bank 关于mfcc的原理在 http://my.oschina.net/jamesju/blog/193343 中有讲解,这里主要说HTK具体是如何用C实现的,因为HTK自身的庞大,文件嵌套不少,所以我提取出了求取filter_bank的源码并重写了,可以直接运行. 读入数据.分帧 首先定义三个结构体: typedef struct Wave {…

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为…

1. 概述 语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段,而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流,一直是人类追求的一个梦想. 伴随着移动智能设备的普及,各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统,像Apple Siri.Microsoft Cortana.Google Now等语音助手的出现,使得人们在使用移动设备的同时,也能够进行语音交流,极大的方便了人们的生活.但是此类助手也存在一些尴尬的瞬间,例如在一些工作场合或者聚会的场合,某人的一句“Hey Siri”就可能唤…

梅尔刻度 梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知.mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel.在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量的音高变化,所需要的频率变化随频率增加而愈来愈大. 将频率$f$ (Hz)转换为梅尔$m$的公式是: $$m=2595\log_…

音频分析中,MFCC参数是经典参数之一.之前对于它的计算流程和原理,大体上是比较清楚的,所以仿真的时候,都是直接调用matlab的voicebox工具或者开发的时候直接调用第三方库.最近想整理一个纯C语言版本的MFCC函数,发现第三方开源的一部分是C++的,有些纯C的开源代码是针对语音固定了某些参数,不太灵活.干脆自己动手写一下,发现matlab写习惯了,都弱化了写C的思维,磕磕碰碰弄了2天,初版总算是完成了. 计算的大体流程:预加重->分帧->加窗->FFT->能量->Me…