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cmusphinx-zh-cn-5.2中的pocketsphinx普通话识别模块

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简介：
CMUSphinx-zh-cn-5.2中的PocketSphinx普通话识别模块是一个高效的语音转文字工具，专为中文设计，适用于多种应用场景。 在Python的语音识别库pocketsphinx中使用中文识别模块来解析普通话。官方提供的版本需要进行额外的操作如文件重命名，并且运行速度较慢。而这个版本只需解压后放到site-packages/pocketsphinx/model目录即可直接使用，更加方便快捷。

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  • cmusphinx-zh-cn-5.2中的pocketsphinx普通话识别模块
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    CMUSphinx-zh-cn-5.2中的PocketSphinx普通话识别模块是一个高效的语音转文字工具，专为中文设计，适用于多种应用场景。 在Python的语音识别库pocketsphinx中使用中文识别模块来解析普通话。官方提供的版本需要进行额外的操作如文件重命名，并且运行速度较慢。而这个版本只需解压后放到site-packages/pocketsphinx/model目录即可直接使用，更加方便快捷。
     
  • MASR：普通话的中文语音识别
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    MASR是一款专注于普通话的高效中文语音识别系统，能够准确快速地将口语转换为文本形式，适用于多种场景和应用需求。 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目。该项目采用门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），其结构参考了Facebook在2016年提出的Wav2letter模型，但激活函数使用的是GLU而非HardTanh或ReLU。根据实验结果，使用GLU的收敛速度比使用HardTanh更快。 如果您想研究卷积网络用于语音识别的效果，这个项目可以作为一个很好的参考资料。我们用字错误率（CER）来评估模型的表现，其计算公式为：编辑距离/句子长度，数值越低表示表现越好；大致上1-CER可理解为识别准确率。 该模型使用AISHELL-1数据集进行训练，包含共约150小时的录音，并覆盖了4000多个汉字。然而，在工业界中使用的语音识别系统通常会用至少十倍于此的数据量来训练模型，并且还会根据特定场景调整语料库以优化语言模型。因此，请不要期望本项目能够达到同样水平的表现。
     
  • Sphinx中文语言包（zh-CN）.zip
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    Sphinx中文语言包（zh-CN）提供 Sphinx 搜索引擎对简体中文的支持，包括词典、停用词表等资源，便于开发者构建多语种搜索解决方案。 官方下载链接在这里：https://drive.google.com/open?id=0Bw_EqP-hnaFNSWdqdm5maWZtTGc 这是备用的下载链接。
     
  • Android离线语音识别PocketSphinx
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    Android离线语音识别PocketSphinx是一款开源库，它允许设备在没有网络连接的情况下进行高效的语音命令和内容识别。这款工具特别适用于注重隐私保护的应用程序开发，因为它不依赖于云端处理用户声音数据，提供了更加安全的用户体验。 为了离线识别中文语句，我使用了Android Studio工具并在我自己的安卓手机上进行测试。需要在手机里给这个软件的存储和录音权限。到2021年11月2日为止，程序可以正常运行。
     
  • EPLAN 帮助 zh-CN 2.6 (x64)
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    EPLAN帮助中文版2.6（x64）是一款专为电气工程设计的专业软件，提供详尽的功能指南和操作手册，助力用户高效完成电路图绘制、项目管理和自动化任务。 EPLAN Help zh-CN 2.6 (x64) 安全安装通道，不含任何广告。
     
  • 普通话与方言语音识别语料样本示例
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    本示例包含普通话及多种方言的语音识别数据样本，旨在展示不同语言变体在技术处理中的特点和挑战。 本数据集是600人方言与普通话的语音识别语料库的一部分。样例包含了4个发音人的少量录音（两男两女）。完整的语料库包括了来自全国不同地区、年龄层和文化背景的600名发音人，涵盖安静环境至嘈杂环境的各种录制条件，如使用座机、手机或车载设备，并伴有音乐或其他噪音。此外，该数据集还包含了从单字到词汇句型再到自然对话及语篇等多样化的语音材料。采样率分为8K和44K两种规格，采用16比特量化处理，并提供文字、拼音、韵律以及音频标注等多种形式的注解信息。 此数据集的主要用途是支持语音识别技术的研发与应用。
     
  • 滑块识别模块-本地滑块识别
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    滑块识别模块-本地滑块识别是一款高效精准的软件组件，专为在无网络环境下自动检测与解析滑块验证问题而设计，确保用户操作流畅无障碍。 专门用于识别某讯滑块的本地识别模块，采用易语言编写且完全免费。此模块内置高效识别库，能够实现高达99%的准确率，并具备快速响应、流畅运行的特点。
     
  • Windows下使用pocketsphinx的中文语音识别示例程序
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    本项目提供在Windows环境下利用PocketSphinx库进行中文语音识别的实例代码。通过简洁明了的演示，帮助开发者快速上手实现个人项目的语音交互功能。 **标题与描述解析：** 本段落关注的是如何在Windows操作系统中使用开源项目Pocketsphinx进行中文语音识别的演示。Pocketsphinx是一个轻量级的语音识别引擎，尤其适用于嵌入式系统，并且是CMU Sphinx语音识别工具包的一部分。 文中提到的内容可能包括详细的步骤、代码示例或配置指南，帮助读者了解如何在Windows环境中设置并运行一个基于Pocketsphinx的中文语音识别示例。 **Pocketsphinx详解：** Pocketsphinx主要设计用于离线语音识别，能够将音频流转化为文字。该引擎支持多种语言，其中包括中文，这对于开发支持中文语音交互的应用程序非常有用。其工作流程主要包括以下几个关键步骤： 1. **预处理**：输入的音频信号会经过采样率转换、噪声抑制、分帧和加窗等操作。 2. **特征提取**：通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）技术来反映语音的基本音韵特性。 3. **声学模型匹配**：与预先训练的声学模型进行比较，寻找最匹配的序列。这些模型通常由大量已知发音的数据训练得到。 4. **语言模型应用**：结合声学匹配结果，使用N-gram或神经网络等复杂语言模型来确定最可能的词汇和句子。 5. **解码过程**：通过Viterbi算法或其他策略将声音信号转化为文字内容。 **在Windows上配置Pocketsphinx：** 安装和配置Pocketsphinx通常包括以下步骤： 1. **下载与安装依赖项**：例如Python、SCons构建工具及MinGW编译器等。 2. **获取源代码**：从官方网站或GitHub仓库中下载相关文件。 3. **编译和安装**：使用SCons进行编译，并将其安装到指定位置。 4. **下载中文语言模型**：需额外寻找适合的中文声学与语言模型，因为Pocketsphinx默认不提供这些资源。 5. **配置路径设置**：确保所有必要的库文件及模型均能被正确访问和使用。 6. **编写并运行示例代码**：创建简单的语音识别程序以读取音频数据，并执行相应的识别任务。 **压缩包中的文件列表：“中文语音识别Demo”** 此压缩包可能包含一个Pocketsphinx的简单演示项目，其中可能会有如下文件： - `main.py`：用于展示如何使用Python进行基本操作。 - `model_path.txt`：列出语言模型及声学模型的位置信息。 - `zh.glm`：定义词汇和句子概率分布的语言模型配置文件。 - `hmm/`目录下的多个文件，包含训练得到的参数值等数据。 通过运行这个Demo项目，用户可以直观地理解在Windows上使用Pocketsphinx进行中文语音识别的基本流程及其实际效果。
     
  • Microsoft Windows Client Language Pack Package zh-cn~31bf3856ad36
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    这是一个针对微软Windows操作系统的中文语言包（zh-cn），安装后可使系统支持简体中文显示和输入。该语言包兼容特定版本号为31bf3856ad36的Windows客户端。 Win10 22H2中文离线语言包使用方法：@echo off dism /online /add-package /packagepath:%~dp0 pause
     
  • Latex 2020年最新版中文手册(Ishort-zh-cn)
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    《Latex 2020年最新版中文手册(Ishort-zh-cn)》为用户提供详尽的LaTeX排版系统使用指南，涵盖最新功能与命令详解，助力文档编排更高效。 Ishort-zh-cn Latex2020年最新版中文手册提供了一系列功能介绍和技术细节，帮助用户更好地理解和使用LaTeX这一强大的排版工具。该文档详细解释了各种命令、环境及配置选项的用法，并包括了一些示例代码和常见问题解答，非常适合初学者以及有经验的用户参考学习。