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运用深度学习技术构建中文语音识别系统。

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简介:
该系统采用Keras和TensorFlow框架,并构建了基于深度卷积神经网络(CNN)和长短时记忆神经网络(LSTM)的架构,同时整合了注意力机制以及CTC(Connectionist Temporal Classification)算法来实现中文语音识别功能。

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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。
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    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。
  • :一个...
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    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。
  • 基于的Python
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    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(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Python的.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。
  • 基于方案.zip
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    本资料介绍了运用深度学习技术实现高效、准确的语音识别解决方案。包含模型设计、训练及应用实例等内容。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web开发(如HTML5/CSS/JavaScript)、C#等领域的项目代码。 【项目质量】:所有提供的源码经过严格测试,确保可以直接运行,并且只有在功能确认正常后才会上传发布。 【适用人群】:适合想要学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可用于毕业设计、课程作业、大作业任务、工程实训或者初期项目的规划与开发。 【附加价值】:项目源码具有较高的参考和借鉴意义,可以直接使用并进行修改复刻。对于有一定基础的开发者或是热衷于研究的人来说,在现有代码的基础上可以进一步扩展功能,实现更多的创新应用。 【沟通交流】:如果有任何关于使用的疑问或需要帮助的地方,请随时与博主联系,博主会及时提供解答和支持。欢迎下载和利用这些资源,并鼓励大家相互学习、共同进步。
  • Python-此框架完成了模型与言模型的
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    本系统采用深度学习技术,成功开发出用于语音识别的先进声学及语言模型,显著提升了语音转文字的准确性和效率。 该系统实现了基于深度框架的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CNN-RNN-CTC;语言模型则包含transformer与CBHG两种类型。数据集方面,则使用了stc、primewords、Aishell及thchs30四个数据集进行训练和测试。
  • Python实战
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    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。
  • Android端采的车牌
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    本项目研发了一款专为Android设备设计的先进车牌识别系统,运用深度学习算法实现高效、精准的图像处理与分析,适用于多种复杂环境下的车牌自动检测和识别。 在Android端使用OpenCV与深度学习技术实现快速准确的车牌识别。平均每次识别耗时约350毫秒,在采集100个样本的情况下,识别准确率可达95%左右。具体步骤包括:首先利用OpenCV确定车牌的上下和左右边界;其次判断并校正车牌倾斜角度;接着通过滑动切割技术分离出单个字符;最后应用深度学习模型对每个字符进行精确识别。