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该系统采用深度学习技术进行中文语音识别。

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简介：
一个利用深度学习技术的中文语音识别系统。

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  • 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。
     
  • Android端采用深度学习技术的车牌识别系统
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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。
     
  • 深度语音识别：一个中文的深度语音识别系统...
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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。
     
  • 基于深度学习的Python中文语音识别系统
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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。
     
  • 利用Python进行深度学习语音识别的研究.pdf
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    本研究论文探讨了使用Python编程语言在深度学习框架下实现语音识别技术的方法与应用，深入分析了相关算法及其优化策略。 本段落介绍了基于Python的深度学习语音识别技术，并探讨了其在信息化时代的应用前景及挑战、传统方法的局限性以及深度学习方法的优势。 首先，文章指出随着信息技术的发展，语音识别技术正在各个领域中得到广泛应用，包括智能家居系统、智能客服和自动驾驶等。尽管这些领域的进步显著提升了用户体验，但同时也带来了新的技术和理论上的挑战。 其次，文中讨论了基于线性系统的传统语音识别方案的局限性。比如在使用隐马尔可夫模型（HMM）、动态时间规整（DTW）以及矢量量化技术时所遇到的问题：它们难以捕捉到语音信号中的非线性和变异性特征。 接着，文章详细介绍了深度学习方法如何克服这些挑战，并提高了识别准确性。基于人工神经网络的深度学习算法能够处理复杂的非线性关系和模式，在Python语言的支持下实现高效开发与应用。相较于传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型（GMM-HMM），深层神经网络结合HMM框架的方法在实验中显示出了更高的准确率，这主要是由于其能更好地捕捉语音信号的复杂特性。 最后，文章总结了基于Python语言进行深度学习语音识别的优势，并预测该技术将在未来继续发挥关键作用。同时强调了这种方法在未来应用中的广阔前景和重要性。
     
  • 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。
     
  • 采用深度学习技术的手势识别工具
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    本手势识别工具利用深度学习算法精准捕捉并解析用户手势，适用于远程控制、虚拟现实及无障碍交互等场景。 基于深度学习的手势识别工具实现了手势图片、手势视频以及摄像头实时检测的功能。
     
  • 基于深度学习技术的语音识别方案.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。