nodejs 自己训练语音识别

2024-08-02

使用TensorFlow训练自己的语音识别AI

这次来训练一个基于CNN的语音识别模型.训练完成后,我们将尝试将此模型用于Hotword detection. 人类是怎样听懂一句话的呢?以汉语为例,当听到"wo shi"的录音时,我们会想,有哪两个字是读作"wo shi"的,有人想到的是"我是",也有人觉得是"我市".我们可以通过"wo shi"的频率的特征,匹配到一些结果,我们这次要训练的模型,也是基于频率特征的CNN模型.单纯的基于频率特征的识别有很

Facebook开源最先进的语音系统wav2letter++

最近,Facebook AI Research(FAIR)宣布了第一个全收敛语音识别工具包wav2letter++.该系统基于完全卷积方法进行语音识别,训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的两倍以上.他们在博客中详细介绍了这个开源软件. 由于端到端语音识别技术可以容易地扩展到多种语言并且同时保证在各种环境中的识别质量,因此通常认为它是一种有效且稳定的语音识别技术.虽然递归卷积神经网络在处理具有远程依赖性的建模任务(例如语言建模,机器翻译和语音合成)中占主导地位,但是循环架构是端到端语音识别

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍：原理、分类及应用

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)

【转载】Attention Mechanism in Deep Learning

本篇随笔为转载,原文地址:知乎,深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用.参考链接:深度学习中的注意力机制. Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)等很多领域,之所以它这么受欢迎,是因为Atten

PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进

PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 关于语音识别的基础知识和sphinx的知识,详细能够參考我的另外两篇博文: 语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941585 PocketSphinx语音识别系统的编译.安装和使用: http://blog.csdn.net/zouxy09/

[转]语音识别中区分性训练（Discriminative Training）和最大似然估计（ML）的区别

转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_66f725ba0101bw8i.html 关于语音识别的声学模型训练方法已经是比较成熟的方法,一般企业或者研究机构会采用HTK工具包.Kaldi等进行训练,目前从声学模型出发,提高系统性能的主要策略主要有: 1)增加训练数据.不同的训练数据也会对模型有一定的影响,例如,数据的男女均衡性.采集数据的channel.数据的背景噪声.发音人的方言等等. 2)采用比较好的模型训练方法.以前一般采用基于EM和Baum-Welch算法的最大

百度DMLC分布式深度机器学习开源项目（简称“深盟”）上线了如xgboost（速度快效果好的Boosting模型）、CXXNET（极致的C++深度学习库）、Minerva（高效灵活的并行深度学习引擎）以及Parameter Server（一小时训练600T数据）等产品，在语音识别、OCR识别、人脸识别以及计算效率提升上发布了多个成熟产品。

百度为何开源深度机器学习平台? 有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举. 5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,

redis,nodejs,php,pub/sub 实战: 微信语音识别

2015年5月22日 20:20:20 星期五效果: 这边对微信说话, 浏览器端及时显示语音识别的文字注意: 在连接socket.io时, 按下浏览器f12, 如果一直有请求不断的刷, 说明socket.io没有连接成功代码: node.js server端 var module_path = '/usr/local/web/node/bin/node_modules/'; var html = '<html> <head> <meta charset="u

[转] 语音识别基本原理介绍----gmm-hmm中的embedded training （嵌入式训练）

转自:http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/38986507 本文是翻译Speech and Language Processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition. Daniel Jurafsky & James H. Martin.Copyright c 2006, All

三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （下）——模型的部署、大规模训练、加速

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出使用 SavedModel 完整导出模型不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件因为 SavedModel

Atitit 语音识别的技术原理

Atitit 语音识别的技术原理 1.1. 语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),2 1.2. 模型目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术2 1.3. 基本方法般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1.3.1. 模板匹配的方法2 1.4. 一般来说,语音识别的方法有三种:基于声道模型和语音知识的方法.模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法.2 1

机器学习&数据挖掘笔记_14（GMM-HMM语音识别简单理解）

为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的.不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行.下面总结以下几点,对其有个宏观印象即可(以孤立词识别为例). 一.每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM模型中有个状态集S,那么每个状态用什么来表示呢,数字?向量?矩阵?其实这个状态集中的状态没有具体的

angularjs, nodejs, express, gulp, karma, jasmine 前端方案整合

今年转向做前端开发,主要是做angularjs开发,期间接触了nodejs平台,从此一发不可收拾. npm丰富的插件库,express 开发框架, grunt, gulp构建工具,karma测试管理工具,jasmine单元测试框架,ng-scenario e2e测试框架(以前不知道javascript还能做端对端测试的),coffeescript, less, sass等前端技术,没想到前端是可以这样玩的. 根据这段时间的学习,我将各种相关的技术做一个前端方案的整合,主题为博客网站,命名为Sin

深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架及其在语音识别的应用

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

GMM-HMM语音识别模型原理篇

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param

Google研究员Ilya Sutskever：成功训练LDNN的13点建议

Google研究员Ilya Sutskever:成功训练LDNN的13点建议摘要:本文由Ilya Sutskever(Google研究员.深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生.DNNresearch联合创始人)所写,讲述了有关深度学习的见解及实用建议,包括深度学习为什么强大,如何强大,以及训练深度神经网络的tricks. [编者按]本文由Ilya Sutskever(Google研究员.深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生.DNNresearch的联合创始人)受Yiso

nodeJS实现简单网页爬虫功能

前面的话本文将使用nodeJS实现一个简单的网页爬虫功能网页源码使用http.get()方法获取网页源码,以hao123网站的头条页面为例 http://tuijian.hao123.com/hotrank var http = require('http'); http.get('http://tuijian.hao123.com/hotrank',function(res){ var data = ''; res.on('data',function(chunk){ data += c

HTK语音识别示例(Ubuntu)

一.简介 HTK(Hidden Markov Model Toolkit)是一款语音识别工具包,诞生于Cambridge University Engineering Department (CUED),后来几经易手,目前的HTK3由CUED和Microsoft维护.现在Microsoft对HTK依旧保留一定的版权,但是源码可以免费获得,用于教学和科研是没有问题的. 这里是我使用的源码与教程的当时版本HTK-3.4.1: 源码:http://pan.baidu.com/s/1gf9qAD9 教程

详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

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~ 作者:侯艺馨前言总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

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