text中每一个文本段由一个音频索引(indexed by utterance) 使用该方式的egs:librispeech.timit.thchs30.atc_en.atc_cn 语料的组织形式为: 一个音频(包含一个语句)对应一个文本(包含一个文本段) 或 一个音频(包含一个语句)对应一个文本(包含多个文本段)中的一个文本段 text中每一个文本段由一个时间片索引(indexed by segment) 使用该方式的egs: tedlium.atc0_comp_LDC94S14A 时间片由s

语音识别简介 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR).计算机语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字. 按照不同纬度如下分类: 按词汇量(vocabulary)大小分类: 小词汇量:几十个词: 中等词汇量:几百个到上千个词 大词汇量:几

在Kaldi中,单音素GMM的训练用的是Viterbi training,而不是Baum-Welch training.因此就不是用HMM Baum-Welch那几个公式去更新参数,也就不用计算前向概率.后向概率了.Kaldi中用的是EM算法用于GMM时的那三个参数更新公式,并且稍有改变.  Baum-Welch算法更新参数时,因为要计算前向后向概率,很费时间,因此使用Viterbi Training作为Baum-Welch算法的近似.在Baum-Welch算法中,计算前向后向概率时,要用到所有

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转自:http://blog.csdn.net/huchad/article/details/52092796 使用kaldi的DNN做音频分类,异常声音检测. HMM/GMM -> HMM/DNN 基本上沿用语音识别的思路,有两点注意一下即可. 1. 在训HMM/GMM时,训到monophone即可,使用monophone的HMM与alignment来训DNN 2.语言模型的准备,手动构造一个一元的简单模型即可 DNN的主要训练步骤如下: #Step 1. Pre-train DBN step

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 运行getdata.sh,下载voxforge语音库 修改cmd.sh  queue.pl为run.pl. install_srilm.sh 执行该脚本 按照网址下载srilm.tgz

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

本文简单地介绍了KWS的原理--为Lattice中每个词生成索引并进行搜索:介绍了如何处理OOV--替补(Proxy,词典内对OOV的替补)关键词技术:介绍了KWS的语料库格式:介绍了KWS在Kaldi中的示例训练脚本和搜索脚本.     KWS系统示例: 论文下载: http://www.clsp.jhu.edu/~guoguo/papers/icassp2013_lexicon_value.pdf 论文标题:QUANTIFYING THE VALUE OF PRONUNCIATION LEX

ASLP(Audio, Speech and Language Processing Group,音频.语音和语言处理组)位于西北工业大学,隶属于陕西省语音和图像信息处理重点实验室(SAIIP). ASLP小组成立于1995年.ASLP小组的使命是促进音频,语音和语言处理学科内的广泛学科的跨学科研究和教育.目前,ASLP集团的研究范围包括人机语音通信,语音和音频信号处理,视听处理,多媒体内容分析和检索. 在2011年,该组由三位正教授,一位副教授,四位兼职教授和三十多位博士和硕士生组成.....

Audio Graph AudioGraph 是 Windows.Media.Audio 命名空间下提供的音频处理接口之一. 可以通过 AudioGraph 的静态方法 CreateAsync 来实例化一个 AudioGraph 对象,实例化的时候需要传入一个参数 AudioGraphSettings 来配置 AudioGraph. Windows把系统中的音频分成了大概12种类型: public enum AudioRenderCategory { Other = 0, ForegroundO

转自:https://blog.csdn.net/xiaoshulf/article/details/78657172 1 windows 下 mp3 文件和 wav 文件的 转换 实现代码: 1 ffmpeg -i 20171016test.mp3 -f wav "201710160test.wav" 2 windows 下 wav/mp3 文件的切分 实现代码: 1 ffmpeg -i forsegment.wav -f segment -segment_time 30 -c co

目录 一.服务器客户端识别系统建立方法 1. Command line to start the server(服务器端启动方式): 2. Command line to start the client(客户端启动方式): 二.使用麦克风建立客户端与服务器的实时解码 1. 使用online-server-gmm-decode-faster启动服务器: 2. 使用online-net-client启动客户端: 在kaldi 的工具集里有好几个程序可以用于在线识别.这些程序都位在src/onlin

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明

前面的博客里说过最近几个月我从传统语音(语音通信)切到了智能语音(语音识别).刚开始是学语音识别领域的基础知识,学了后把自己学到的写了PPT给组内同学做了presentation(语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述).一段时间后老板就布置了具体任务:在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统,三个人花三个月左右的时间完成.由于我们都是语音识别领域的小白,要求可以低些,就用传统的GMM-HMM来实现.说实话接到这个任务我们心里是有点没底的,不知道能不能按时完

如上图,要实现对FLV直播流中音频的识别,并展示成一个音频相关的动态频谱. 一. 首先了解下什么是声音? 能量波,有频率有振幅,频率高低就是音调,振幅大小就是音量:采样率是对频率采样,采样精度是对幅度采样. 人耳能听到的频率范围是200-20KHz 音频数字化就是将模拟的(连续的)声音波形数字化(离散化),以便利用数字计算机进行处理的过程,主要参数包括采样频率(Sample Rate)和采样数位/采样精度(Quantizing,也称量化级)两个方面,这二者决定了数字化音频的质量. 二. 获取音频

下载 安装git sudo apt-get install git 下载Kaldi git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi-trunk --origin golden 目录结构 其中,tools.src.egs这三个目录是比较重要的. tools目录下面全部都是Kaldi依赖的包.其中主要有: OpenFST:Weighted Finite State Transducer library,是一个用来构造有限状态自动机的库.我

前言 此篇博客讲解MediaExtractor将一个视频文件分离视频与音频,如果你对MediaExtractor还没有一个笼统的概念建议先了解我的另一篇入门博客:https://www.cnblogs.com/guanxinjing/p/11378133.html 直接上代码 已经大量注释了就不另外切分讲解了... 另外注意,实际项目里请将这些放到线程中操作. private void separate() { mFile = new File(getExternalCacheDir(), "d

先前的文章<三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的>说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了.语音识别可以分大词汇量连续语音识别(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR)和关键词识别(Keyword Spotting, KWS)

在上一篇文章中,视频和音频是各自独立播放的,并不同步.本文主要描述了如何以音频的播放时长为基准,将视频同步到音频上以实现视音频的同步播放的.主要有以下几个方面的内容 视音频同步的简单介绍 DTS 和 PTS 计算视频中Frame的显示时间 获取Audio clock(audio的播放时长) 将视频同步到音频上,实现视音频同步播放 视音频同步简单介绍 一般来说,视频同步指的是视频和音频同步,也就是说播放的声音要和当前显示的画面保持一致.想象以下,看一部电影的时候只看到人物嘴动没有声音传出:或者画面

Audacity 是一个免费的开源程序,用于编辑音频录制.它可在多个平台(windows/linux)上运行.Audacity 基于 GUI,是一个具有多种选项的强大程序.它支持您录制各种类型的声音.下图 显示了一个屏幕截图.可以多个平行音轨显示数据,并且您可以剪切.复制和粘贴源数据的时间部分,您甚至可以在使用常见格式保存音频数据之前添加特殊音效.可以从 SourceForge 了解关于 Audacity 的更多信息并 下载 Audacity Audacity 功能 Audacity 有许多处理