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T46 Speech Corpus

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简介:
T46 Speech Corpus是一个包含大量语音数据的语料库,旨在支持各种语音识别和合成技术的研究与开发。 TI46数据集包含数字0到9的语料文件。

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  • T46 Speech Corpus
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    T46 Speech Corpus是一个包含大量语音数据的语料库,旨在支持各种语音识别和合成技术的研究与开发。 TI46数据集包含数字0到9的语料文件。
  • The Lancaster Mandarin Chinese Corpus
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    《The Lancaster Mandarin Chinese Corpus》是由兰卡斯特大学创建的汉语语料库,收录了大量现代标准普通话的真实语言材料,为中文研究与教学提供了宝贵资源。 The Lancaster Corpus of Mandarin Chinese (LCMC) is designed to serve as an equivalent resource for modern Mandarin Chinese, similar to the FLOB and FROWN corpora which are used for British and American English. This corpus can be utilized in monolingual research on contemporary Mandarin Chinese or in cross-linguistic studies comparing Chinese with British/American English. The LCMC includes a sample of 15 categories of written texts, such as news articles, literary works, academic essays, and official documents published in the Peoples Republic of China during the early 1990s. The total size is approximately one million words. It employs the same sampling criteria and time frame used by FLOB/FROWN. The corpus includes markup for text categories, sample file numbers, paragraphs, sentences, and tokens. Linguistic annotations cover tokenization and part-of-speech tagging at the word level with orthographic and morphological details. The Institute of Computing Science Chinese Lexical Analysis System (ICTCLAS) from the Chinese Academy of Sciences provided the tagging system. The corpus is encoded in Unicode (UTF-8) and marked up using XML. It comes with a User Manual that explains design specifications and part-of-speech tags. Xairas parser was used to validate the XML structure, while all aspect markers were manually verified for accuracy in their part-of-speech tagging.
  • Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...
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    本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征,该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。 语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后,识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。 项目结构如下: - `models/`:模型实现目录 - `common.py`:所有模型的基类 - `dnn/`: - `dnn.py`:神经网络模型的基类 - `cnn.py`:CNN模型 - `lstm.py`:LSTM模型 - `ml.py` 环境要求: - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4
  • CASIA汉语情感 corpus
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    CASIA汉语情感语料库是由中国科学院自动化研究所构建的大规模中文文本情感分析资源库,包含丰富的情感标注数据,广泛应用于自然语言处理和人工智能领域。 情感语料库可用于机器学习,并将结果应用于业务逻辑,为业务提供相关功能。
  • Matlab Speech Recognition
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    本项目运用MATLAB平台进行语音识别技术的研究与开发,结合信号处理和机器学习方法,旨在提高语音命令识别的准确性和效率。 语音识别技术是人工智能领域的重要分支之一,它融合了信号处理、模式识别、概率论及统计学等多个学科的知识。在本次实验里,我们将重点探讨如何利用Matlab平台结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)进行语音识别的研究方法。作为一款强大的科学计算工具,Matlab为语音处理提供了丰富的函数库和便捷的编程环境。 首先需要理解HMM的基本原理:这是一种统计建模的方法,常用于序列数据的分析,例如文本或音频信号等。在语音识别领域中,每个单词或音素都被视为一个状态,并且这些状态之间的转移构成了模型的基础结构。通过观察序列(即语音波形),HMM可以估计隐藏的状态序列并最终确定对应的词汇。 接下来,在Matlab环境下,我们可以使用`speechrecog`工具箱来进行一系列的语音识别操作。此工具箱提供了一系列用于训练、评估和应用HMM的功能函数。 实验流程包括以下几个步骤: 1. **数据预处理**:对原始音频信号进行如预加重、分帧、加窗以及梅尔频率倒谱系数(MFCC)提取等必要的准备工作,以便更好地捕捉语音的特征。 2. **模型构建**:定义HMM的状态结构和初始化参数。例如可以使用三状态左到右模型作为初始设定。 3. **训练HMM**:利用Baum-Welch算法更新模型中的关键参数如转移概率及观测概率等信息,以优化识别效果。 4. **特征提取**:对新的语音输入执行与之前相同的预处理步骤和特征抽取操作。 5. **识别过程**:通过维特比算法找到最有可能对应给定音频序列的状态序列,并据此完成词汇的辨识工作。在Matlab中可以使用`hmmdecode`函数来实现这一目标,该函数会输出预测出的结果词串。 6. **结果评估**:比较实际语音内容与系统识别出来的文本之间的差异性,以此衡量整个系统的性能指标如准确率、误报率和漏检概率等。 通过这项实验的学习过程,参与者将能够深入了解HMM在语音识别中的具体应用,并掌握如何利用Matlab平台实现这一技术。这对于后续深入研究更复杂的模型(比如基于深度学习的方法)或直接应用于实际项目都具有重要的意义和支持作用。
  • Speech Sounds Collection
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    《Speech Sounds Collection》是一部汇集了多种语言和方言发音特点的音频合集,旨在帮助学习者掌握世界各地的语言声音。 Sounds of Speech 安卓版是一款英语学习应用,旨在教授美式英语的标准发音。该软件帮助学生理解美式英语中每个语音的生理发音方式,并通过图片、视频和音频等样本展示每一个元音和辅音的基本发声特点。
  • Speech SDK 5.1
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    Speech SDK 5.1是最新版本的语音识别和合成功能开发工具包,提供高级API接口以支持更流畅、自然的人机交互体验。 speechsdk5.1 语音包包含 win7 修复包、Delphi10 导入文档、SAPI 文档以及测试例子。
  • 粤语分词工具:Cantonese-Corpus
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    Cantonese-Corpus是一款专业的粤语分词工具,旨在为语言研究者和学习者提供准确、高效的文本处理服务。 粤语分析 使用pycantonese作为粤语语料库及分析工具。 分词工具采用jieba进行分词处理,但需从pycantonese中获取相应的字典文件以支持粤语词汇的正确切分。 具体操作: - 使用.datainit_dict.txt 文件初始化分词模型,可以添加一些常用词语。格式为:[单词] [词频] [词性]。例如:嗰度 120 r - 运行word_dictionary.py脚本以生成词汇字典,在.data文件夹下会创建名为dict.txt的文件。 - 使用word_segment.py进行分词操作,运行后可以查看到相应的分词结果。
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