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Python实现自定义中文语音识别的源代码

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简介：
本项目提供了一段用Python编写的源代码，用于实现自定义的中文语音识别功能。通过该代码可以将音频文件转换为文字内容，并支持用户调整相关参数以适应不同的应用场景需求。 里面不包含数据集，可以参考我的其他资源中的语音数据集。

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  • Python实现自定义中文语音识别的源代码
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    本项目提供了一段用Python编写的源代码，用于实现自定义的中文语音识别功能。通过该代码可以将音频文件转换为文字内容，并支持用户调整相关参数以适应不同的应用场景需求。 里面不包含数据集，可以参考我的其他资源中的语音数据集。
     
  • Python实现自定义语义规则的语义分析代码
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    本项目旨在通过Python编写一套能够解析并应用用户自定义语义规则的代码框架，增强程序对特定语言或领域的理解和处理能力。 语义分析（自定的语义规则）代码使用Python实现如下： 1. `mktable(previous)`：创建一个新的符号表，并返回指向新表的指针。参数`previous`指向先前创建的符号，放在新符号表的表头。 2. `enter(table, name, type, offset)`：在由`table`指向的符号表中为名字`name`建立新的条目，同时将类型`type`及相对地址`offset`放入该条目的属性域中。 3. `addwidth(table, width)`：计算并记录在与符号表关联的表头中的所有条目宽度之和。参数是当前操作的符号表指针以及要添加到总宽度中的值。 4. `enterproc(table, name, newtable)`：在由`table`指向的符号表中为过程名`name`建立一个新的条目，同时将该过程对应的符号表（通过参数`newtable`传递）链接起来。
     
  • Python实现的语音录入识别代码示例
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    本代码示例展示了如何使用Python语言实现语音录入与识别功能，帮助开发者轻松集成语音处理技术到项目中。 本段落主要介绍了如何使用Python实现语音录入识别，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作中有参考价值的需求者非常有用，需要相关资料的朋友可以参考这篇文章。
     
  • Python实现的语音录入识别代码示例
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    本示例展示如何使用Python编写语音录入与识别程序，包含安装必要的库、录音输入及音频文件转文本的具体步骤。 这篇文章主要介绍了如何通过Python实现语音录入识别，并提供了详细的示例代码供参考学习。 一、介绍 1. 第一步是录音并将其存入本地。 2. 调用百度的语音识别SDK时需要注意，声音源的要求比特率必须为256kbps。 二、代码 首先安装必要的库： ```python pip install baidu-aip # 百度sdk pip install pyaudio import wave import pyaudio from aip import AipSpeech def record(): # 定义数据流块大小 CHUNK = 1024 ... ``` 以上代码用于录音并将其保存为本地文件，接下来可以使用百度的语音识别SDK进行进一步处理。
     
  • 语音识别的源代码
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    《语音识别的源代码》是一份详细的编程资源，涵盖了构建和训练语音识别系统的全过程。适合开发者深入学习与实践。 语音识别源代码基于凌阳61开发，包括预处理、特征参数提取及匹配识别等功能。
     
  • MATLAB语音识别系统源代码及实现代码
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    本资源提供了一套完整的MATLAB语音识别系统源代码，包括预处理、特征提取和模式匹配等关键步骤的实现代码，旨在帮助学习者深入理解并实践基于MATLAB的语音识别技术。 基于MATLAB实现语音识别数字0-9，并包含GUI源代码。
     
  • Athena - Python中的开源端到端自动语音识别(ASR)引擎实现
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    Athena是一款开源的Python库，用于构建和部署端到端的自动语音识别系统。它简化了从音频处理到模型训练的整个流程，支持高效的ASR应用开发。 Athena 是一个开源的端到端自动语音识别（ASR）引擎实现。该项目支持多种模型训练与解码，包括基于连接主义时间分类 (CTC) 的模型、基于转换器的编码器-解码器架构以及混合 CTC/注意力机制的模型，并且还提供了无监督预训练的支持。我们的目标是为语音识别领域中的端到端建模技术在工业应用和学术研究中提供支持。 为了便于使用，我们发布了多个基于开源数据集（如 HKSUT 和 Librispeech）的示例实现。所有这些模型均采用 Tensorflow 2.0 及以上版本进行开发。 ### Athena 主要功能 - **混合 CTC/Transformer 模型**：Athena 支持结合了连接主义时间分类和转换器架构的语音识别模型，提供了一种新的方法来提高自动语音转录的效果。 ### 安装指南 #### 3.1 创建虚拟环境（可选） - 在安装 Athena 前建议创建一个独立的 Python 环境以避免与其他项目发生冲突。 #### 3.2 安装 TensorFlow 后端 - 首先需要确保您的系统已经正确配置了 TensorFlow 版本大于等于 2.0 的环境。这是运行所有基于 Athena 开发模型的基础要求之一。 #### 3.3 安装 Horovod（可选） - 对于希望进行多设备训练的用户，可以考虑使用 Horovod 来加速并行计算过程。 #### 3.4 安装 athena 包 - 使用 pip 或其他 Python 管理工具安装 Athena 的 Python 包。 #### 注意事项：在开始之前，请确保满足所有先决条件，并根据文档进行正确配置以避免潜在问题。 ### 数据准备与训练流程 包括创建清单、设置模型训练的参数文件以及执行实际训练过程的具体步骤。这些部分提供了详细的指南，帮助用户从数据预处理到最终结果生成的完整工作流中顺利过渡。 Athena 项目旨在为开发者提供一个灵活且强大的平台来探索和实现先进的自动语音识别技术，并通过其开源特性促进社区内的合作与创新。
     
  • 【中文语音识别】利用HMM及Matlab源码的实现.zip
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    本资源提供基于隐马尔可夫模型（HMM）的中文语音识别系统源代码与示例，使用MATLAB语言编写，适用于深入学习和研究语音识别技术。 基于HMM实现的中文语音识别Matlab源码.zip
     
  • MATLAB中的语音识别实现
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    本项目探讨了在MATLAB环境下实现语音识别技术的方法与应用，包括信号处理、特征提取及模式匹配等关键技术环节。 语音识别的MATLAB实现声控小车结题报告 小组成员：关世勇 吴庆林 一、项目要求： 声控小车是科大华为科技制作竞赛命题组的一个项目，其核心任务是在一个未知形状的跑道上编写语言识别程序，并对小型机动车进行适当改装以完成语音控制行驶比赛。赛道可能包含坡面、坑洞和障碍等不利条件，因此车辆需要具备较快的速度与较强的灵活性来应对这些挑战。 二、项目分析： 鉴于小车仅需在指定轨道内通过声控操作行进，我们可以采用简单的单音命令如“前”、“后”、“左”、“右”进行控制。由于赛道可能存在各种不良地形条件并且规则要求车辆尽可能不越界行驶，这意味着我们的车辆不能以高速长时间运行。因此我们需要严格调控小车的速度和行进距离，并且考虑到现场环境噪音的影响，必须对采集到的声音信号加以处理来减少干扰。 三、解决思路与模块： 整个项目可以划分为三个主要部分：声音的采集、预处理及特征提取以及语音识别算法实现。我们使用了Visual C++编写的软件程序实现了这些功能。 四、各模块的实现： 1. 声音采集 这部分工作主要是利用计算机声卡进行录音，通过调用winmm.lib库中的API函数完成对输入设备（如麦克风）的操作。 2. 预处理与特征提取 预处理包括判断语音信号头尾位置、去除背景噪声和干扰，并执行分帧及窗化操作。我们采用过零率检测方法来区分有效声音指令，然后进行预加重滤波以增强高频部分的清晰度并减少低频噪音的影响。 3. 语音识别算法实现 为提高特定人声词汇的辨识效率，这里采用了动态时间规整(DTW)技术来进行模式匹配。DTW能够适应不同长度的声音信号，并计算两者之间的相似性距离。 五、系统软件流程图： （此处省略了具体的软件流程图表） 六、硬件设计： 利用四个C1108型三极管控制小车遥控器中的前向/后退/左转/右转触点的开关状态。通过计算机并行端口引出四条信号线，分别连接到这些三极管上，并与相应方向的动作一一对应。 七、实现功能及技术指标： 1. 系统能够识别“前进”、“后退”、“向左转向”、“向右转向”等语音指令，并发出相应的控制命令。 2. 实现了无线信号的实时发送接收，从而可以远程操控小车执行相应动作。 3. 语音识别准确率超过95%，从用户下达口令到车辆响应的时间延迟少于100毫秒。 八、方案对比： 我们的设计方案基本符合原定计划，并且达到了预期的技术标准和性能目标。 九、经费使用情况： 项目资金主要用于购买相关资料书籍以及改装小车所需的电子元件和其他工具等费用支出。