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中英文语音识别的MATLAB程序(含40个测试音频)

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简介:
本资源包含用于训练和评估中英文语音识别系统的MATLAB代码及40段测试音频文件,适用于自然语言处理与机器学习课程。 使用MFCC和LPC作为特征进行SVM训练的识别正确率为90%,虽然这项技术表现不算出色,但足够用于提交作业。

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客服
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  • MATLAB40
    优质
    本资源包含用于训练和评估中英文语音识别系统的MATLAB代码及40段测试音频文件,适用于自然语言处理与机器学习课程。 使用MFCC和LPC作为特征进行SVM训练的识别正确率为90%,虽然这项技术表现不算出色,但足够用于提交作业。
  • 离线(支持
    优质
    本工具提供离线中英文语音评测及识别服务,无需网络连接,保障用户数据安全,适用于语言学习、听力训练等多种场景。 离线语音评测及语音识别支持中文和英文。
  • 数据库(98件)
    优质
    本资源包含98个高质量的中英文语音文件,旨在为语言学习者和开发者提供一个全面的声音样本集合。适合用于语音识别、自然语言处理等研究领域。 在信息技术领域,语音识别技术已成为人机交互的关键环节,在智能助手、自动驾驶及智能家居等领域得到广泛应用。高质量的语音数据库是进行语种识别研究与开发的基础。本段落将详细解析名为“中英语音数据库(98个语音文件)”的数据资源及其在语种识别中的潜在价值。 该数据库的核心内容包括98个语音文件,涵盖了中文和英文两种语言,为语种识别提供了丰富的素材。每个文件的时长均超过8秒,确保了足够的信息量以包含完整的句子甚至段落,并使模型能够学习到更多的语言特征。 语音识别系统的工作原理通常涉及提取语音信号的声学特征(如MFCC、PLP等),然后利用这些特征进行分类。由于该数据库包含了中文和英文两种语言,可以训练出一个能区分这两种语言的模型。中文与英文在发音方面的显著差异为模型提供了丰富的区分依据。 对于训练模型而言,数据的质量至关重要。中英语音数据库提供的文件均大于8秒,这意味着能够捕获更多上下文信息,对语种识别模型的训练非常有利。此外,语音清晰度、噪声水平和说话者多样性也是衡量数据质量的重要指标。尽管描述未提及这些具体细节,但可以推测该数据库的数据应经过精心挑选与处理,确保了较高的可用性。 在实际应用中,语种识别有多种用途:如国际电话会议中的自动语言切换;智能客服系统引导用户进入相应服务通道;多语种混合环境(如国际机场或大型国际会议)中准确理解并回应用户的指令等。 总之,“中英语音数据库(98个语音文件)”是一个适用于训练和测试的宝贵资源,不仅为研究人员提供了丰富的实验素材,也为实际应用中的语种识别系统开发奠定了坚实基础。随着深度学习技术的发展,利用该数据库将使未来的语种识别系统更加智能精准,并推动人机交互智能化进程进一步发展。
  • 基于LabVIEW_LabVIEW_LabVIEW_LabVIEW
    优质
    本项目利用LabVIEW开发环境构建了一个语音识别系统,实现了对用户语音命令的有效解析与响应。通过集成先进的音频处理技术和机器学习算法,该程序能够准确地将口语信息转换成计算机可操作的数据形式。此应用特别适用于无需键盘输入的交互式控制场景,并为用户提供了一种直观便捷的操作体验。 需要帮助编写基于LabVIEW的语音识别代码,并且已经有了初步的LabVIEW程序。希望可以得到一些指导和支持。
  • 深度:一深度系统...
    优质
    深度语音识别是一款专为中文设计的先进语音识别软件。采用深度学习技术,提供高精度、高效的语音转文本服务,适用于多种场景和需求。 基于深度学习的中文语音识别系统实现了声学模型和语言模型的建模。声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC 和 CNN-RN。 近期我计划对该项目进行更新,考虑到TensorFlow已将Keras作为重要组成部分,可能会使用TensorFlow2来修改代码。欢迎大家在issue中提出建议。
  • WAV数据集(共400条)
    优质
    本数据集包含400条中英文语音识别测试样本,旨在评估与优化语音识别系统的准确性和效率。每条音频文件均为WAV格式。 语音数据都是网上开源的,我将这些语音统一为wav格式,可以用于测试paddlespeech/whisper等语音识别模型。
  • OpenAI Whisper AI工具体验
    优质
    本文分享了使用OpenAI的Whisper进行语音识别的详细体验,通过实际音频文件测试其准确性和功能表现。 OpenAI的Whisper是一款强大的人工智能语音识别工具,专门用于理解和转录多语言、多场景的音频内容,在语音识别领域表现出色。它可以准确地将各种复杂环境下的语音转化为文字。 在技术层面,Whisper采用深度学习方法,特别是端到端模型架构如Transformer或Conformer网络。通过大量多样化的训练数据(包括不同语言、口音和背景噪声等),这些模型能够学会声音特征与对应文本之间的复杂映射关系。 Whisper的核心优势在于其跨语言能力。它不仅能识别单一语言的语音,还支持多种语言转换,这对于全球化交流尤为重要。此外,无论音频源是电话对话、会议录音还是嘈杂环境中的讲话声,Whisper都能高效处理并提供清晰的文字输出。 在实际应用中,Whisper可以用于多个场景:作为实时翻译工具帮助用户理解不同语言的对话;转录教育内容方便学生复习;分析商业环境中客户的反馈信息;以及辅助智能家居设备更好地理解和执行用户的语音指令。 测试音频文件如4.mp3、2.mp3等可用于评估Whisper在各种条件下的识别精度,通过比较模型输出文本与实际内容来计算错误率或使用其他指标(例如Word Error Rate)进行评价。为了提升性能,开发者可能会针对特定任务对预训练模型进行微调,并持续收集多样化数据以优化模型。 总之,OpenAI的Whisper展示了人工智能在处理语音数据方面的巨大潜力,随着技术进步和应用拓展,未来将带来更多创新改进。
  • MATLAB
    优质
    本项目专注于利用MATLAB进行语音信号处理与模式识别技术的研究和应用开发,实现对语音数据的有效分析及理解。 资源包目录:MATLAB-YUYINSHIBIE.rar 包含8个子文件: - dtw112.m (大小为 2KB) - ENFRAME.M (大小为 2KB) - vad.m (大小为 2KB) - yiuyinchuli.m (大小为 544B) - yuyin.m (大小为 904B) - 基音112。3.m (大小为 757B) - mfcc1.m (大小为 1KB) - lc.m (大小为 1KB) 注释:端点检测程序