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深度语音识别：一个中文的深度语音识别系统...

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简介：
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。

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  • 深度语音识别：一个中文的深度语音识别系统...
    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。
     
  • 基于深度学习的Python中文语音识别系统
    优质
    本项目为一款基于深度学习技术的Python实现的中文语音识别系统，能够高效准确地将中文语音转换成文本形式。 基于深度学习的中文语音识别系统
     
  • 基于深度学习的中文语音识别系统（ASRT_SpeechRecognition）
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    简介：ASRT_SpeechRecognition是一款先进的基于深度学习技术的中文语音识别系统。它利用最新的算法和模型，提供高精度、高效的中文语音转文本服务，适用于多种应用场景。 ASRT是一个基于深度学习的中文语音识别系统。如果您觉得喜欢，请点一个“Star”。 在使用过程中如果遇到问题，可以在issue中提出，我会尽快响应。 提问前请仔细查看相关文档以避免重复提问。 以下问题是可能会被拒绝回答的： - 已经写在项目文档和已解决的问题列表中的重复问题 - 重点不明确或内容模糊不清的问题 - 与ASRT项目无关的问题 - 求助性质过强，缺乏自己尝试解决问题过程的问题 请注意，开发者没有义务回复您的提问。
     
  • 基于深度学习技术的中文语音识别系统
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    本项目致力于开发先进的中文语音识别系统，运用深度学习算法提升模型对复杂语音信号的理解与转录能力，旨在提供高精度、低延迟的应用体验。 使用Keras和TensorFlow基于深度卷积神经网络、长短时记忆神经网络以及注意力机制并结合CTC实现的中文语音识别系统。
     
  • 基于Python的中文语音识别深度学习系统.zip
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    本项目为一个利用Python开发的中文语音识别系统，采用深度学习技术提升语音转文字的准确性。包含代码、数据集及模型训练教程。 该资源包含设计报告（Word格式）及源码与数据集文件。系统基于深度学习框架实现了语音识别中的声学模型和语言模型建模。其中，声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC以及FSMN等变体，并使用CTC进行建模；而语言模型则包含transformer和CBHG两种类型。数据集涵盖了stc、primewords、Aishell及thchs30四个不同的数据集合。整个系统采用Keras框架编写完成，详细内容请参阅相关文档。
     
  • 基于深度学习技术的中文语音识别系统
    优质
    本项目致力于研发先进的中文语音识别系统，采用深度学习算法提升模型在复杂环境下的语音识别准确率，助力人机交互体验升级。 该项目包含声学模型和语言模型两个部分，均基于神经网络构建。其中实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，并在文件gru_ctc_am.py中进行了代码编写工作。另外，在此项目中增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型（详见cnn_ctc_am.py），相对于GRU，对网络架构进行了一些调整优化。同时，完全使用DFCNN框架搭建声学模型，并将部分卷积层改为inception，输入采用时频图形式，在文件cnn_with_fbank.py中实现。此外还新增了一个基于pluse版数据集的模型（详见cnn_with_full.py），建议直接训练此模型。 在语言模型方面，language_model文件夹下新增了CBHG结构的语言模型（详见language_model\CBHG_lm.py）。该语言模型之前用于谷歌声音合成项目中，并在此移植为该项目中的基于神经网络的语言模型。
     
  • Python中的深度学习语音识别实战
    优质
    本课程深入浅出地讲解如何运用Python进行深度学习语音识别项目开发，涵盖数据预处理、模型构建及评估等关键环节。 本课程全面涵盖了语音识别领域的四大核心主题：语音识别、语音分离、语音转换以及语音合成。每个主题的讲解都将按照论文思想解读、源码分析和项目实战三个步骤进行深入探讨，并提供完成课程所需的所有数据集、代码及PPT课件。
     
  • 深度学习语音识别的数据集(data.rar)
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    该数据集包含用于训练和测试深度学习模型的大量语音样本及对应文本转录。适用于进行语音识别系统的研发与优化。 在语音识别项目的数据集解压后，请直接将其放置于项目根目录下即可运行程序。
     
  • 语音识别实战之深度学习应用
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    本课程深入浅出地讲解了如何运用深度学习技术进行语音识别的实际操作，涵盖模型构建、训练及优化等关键环节。 基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三个部分：1. 经典论文算法讲解；2. 算法源码解读；3. 项目实战。该课程会通俗易懂地解析当前领域内的经典研究思想，并详细解释每个核心模块在代码中的实现，同时还会使用真实数据集进行实际操作练习。整个课程涵盖了语音识别领域的四大主题：语音识别、语音分离、语音转换和语音合成。每一个主题都按照论文解读、源码分析及项目实战的顺序来进行讲解。此外，还将提供所有必要的数据集、代码以及PPT课件以辅助学习过程。
     
  • Python深度学习语音识别实战课程
    优质
    本课程深入浅出地教授使用Python进行深度学习及语音识别技术的实际操作，涵盖从基础理论到高级应用的各项技能。适合希望掌握智能语音领域的开发者与研究者。 深度学习-语音识别实战(Python)课程涵盖了语音识别领域的四大核心主题：语音识别、语音分离、语音转换和语音合成。每个主题都按照论文思想解读、源码分析以及项目实战的顺序进行讲解，并提供所需的所有数据集、代码及PPT课件。