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Wenet Windows版自动语音识别开发库及测试程序(ASR)

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简介：
Wenet Windows版提供了一套先进的自动语音识别（ASR）开发工具包和配套测试程序，适用于Windows系统环境下的开发者与研究人员。 Wenet 是一个自动语音识别开发库及测试程序（ASR），在 Windows 版本的编译过程中存在较大难度。

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  • Wenet Windows版自动语音识别开发库及测试程序(ASR)
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    Wenet Windows版提供了一套先进的自动语音识别（ASR）开发工具包和配套测试程序，适用于Windows系统环境下的开发者与研究人员。 Wenet 是一个自动语音识别开发库及测试程序（ASR），在 Windows 版本的编译过程中存在较大难度。
     
  • Athena - Python中的开源端到端自动语音识别(ASR)引擎实现
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    Athena是一款开源的Python库，用于构建和部署端到端的自动语音识别系统。它简化了从音频处理到模型训练的整个流程，支持高效的ASR应用开发。 Athena 是一个开源的端到端自动语音识别（ASR）引擎实现。该项目支持多种模型训练与解码，包括基于连接主义时间分类 (CTC) 的模型、基于转换器的编码器-解码器架构以及混合 CTC/注意力机制的模型，并且还提供了无监督预训练的支持。我们的目标是为语音识别领域中的端到端建模技术在工业应用和学术研究中提供支持。 为了便于使用，我们发布了多个基于开源数据集（如 HKSUT 和 Librispeech）的示例实现。所有这些模型均采用 Tensorflow 2.0 及以上版本进行开发。 ### Athena 主要功能 - **混合 CTC/Transformer 模型**：Athena 支持结合了连接主义时间分类和转换器架构的语音识别模型，提供了一种新的方法来提高自动语音转录的效果。 ### 安装指南 #### 3.1 创建虚拟环境（可选） - 在安装 Athena 前建议创建一个独立的 Python 环境以避免与其他项目发生冲突。 #### 3.2 安装 TensorFlow 后端 - 首先需要确保您的系统已经正确配置了 TensorFlow 版本大于等于 2.0 的环境。这是运行所有基于 Athena 开发模型的基础要求之一。 #### 3.3 安装 Horovod（可选） - 对于希望进行多设备训练的用户，可以考虑使用 Horovod 来加速并行计算过程。 #### 3.4 安装 athena 包 - 使用 pip 或其他 Python 管理工具安装 Athena 的 Python 包。 #### 注意事项：在开始之前，请确保满足所有先决条件，并根据文档进行正确配置以避免潜在问题。 ### 数据准备与训练流程 包括创建清单、设置模型训练的参数文件以及执行实际训练过程的具体步骤。这些部分提供了详细的指南，帮助用户从数据预处理到最终结果生成的完整工作流中顺利过渡。 Athena 项目旨在为开发者提供一个灵活且强大的平台来探索和实现先进的自动语音识别技术，并通过其开源特性促进社区内的合作与创新。
     
  • 采用C语言开发的USB自动识别程序
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    本项目是一款运用C语言编写的USB设备自动识别软件，能够高效准确地检测并响应各种USB外设接入，提供便捷的数据管理和设备兼容性解决方案。 在Linux嵌入式系统下用C语言编写一个程序来自动识别USB接口的插拔状态。
     
  • 关于语音识别与声纹识别测试要点分析及语音识别测试用例.zip
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    本资料深入探讨了语音识别和声纹识别技术中的关键测试要素，并提供了详细的语音识别测试案例，帮助开发者提高系统的准确性和可靠性。 本段落讨论了语音识别技术在多种语言环境下的应用范围与挑战： 1. 语种覆盖：包括但不限于中文普通话、方言（如粤语）、英文、日文、法文及其他外语，支持多语言混合使用。 2. 内容涵盖：日常对话及衣食住行等生活场景；新闻资讯；特定行业的专业术语和用语。 3. 应用领域词汇量：涉及金融、法律、医疗、计算机技术、机械工程与教育等多个领域的专用词汇。 4. 非标准发音处理能力：能够识别不规范的语音输入，如口音重或吐字不清的情况。 5. 测试素材准备情况：已准备好持续时间长达40分钟的测试音频文件，其中包括单个汉字叠加读取、各种实际应用场景下的录音资料。 示例词汇包括： - inflationary spiral（螺旋式上升的通货膨胀） - neutrality of the central bank（中央银行中立性） - counter-inflation policy（反通胀政策）
     
  • Python-DaCiDian：一个开源的中文普通话词典，适用于自动语音识别(ASR)
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    Python-DaCiDian是一款开源的中文普通话词典，专为自动语音识别系统设计，助力开发者提升ASR应用中的语言处理能力。 DaCiDian是一个开源的中文普通话词汇库，用于自动语音识别（ASR）。
     
  • 车载自动语音识别系统的开发设计1
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    本项目致力于研发先进的车载自动语音识别系统，旨在提升驾驶安全性和用户体验。通过优化算法和硬件集成，实现高效、准确的语音命令执行与信息交互功能。 随着车载电子设备的快速发展，驾驶过程中操作这些设备的安全风险也在增加。因此，在驾驶期间如何安全使用这类设备的问题逐渐引起了人们的重视。
     
  • Wenet：面向生产的端到端语音识别工具包
    优质
    Wenet是一款集成了多种先进模型和算法的端到端语音识别开源工具包，旨在为开发者提供高效、准确的语音转文本解决方案。 WeNet的主要目标是缩小研究与生产端到端（E2E）语音识别模型之间的差距，减少将这些模型投入生产的复杂性，并探索更适合实际应用的新型E2E架构。 强调以下几点： - 生产至准备就绪：WeNet的Python代码符合TorchScript的要求，这意味着通过WeNet训练出来的模型可以直接使用LibTorch进行推理而无需额外转换或编写其他代码。 - 流与非流ASR的一体化解决方案：它提供了一个框架来实现准确、快速且统一的端到端语音识别系统，便于行业采用。 - 可移植的运行环境：将展示如何在各种平台（包括服务器和设备）上部署经过WeNet训练好的模型。 - 简洁高效的设计：为专门针对E2E语音识别而构建，其代码结构清晰简洁。完全基于PyTorch及其生态系统开发，不依赖于Kaldi等其他工具或库。
     
  • 中英文语音识别的MATLAB程序（含40个测试音频）
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    本资源包含用于训练和评估中英文语音识别系统的MATLAB代码及40段测试音频文件，适用于自然语言处理与机器学习课程。 使用MFCC和LPC作为特征进行SVM训练的识别正确率为90%，虽然这项技术表现不算出色，但足够用于提交作业。
     
  • 基于LabVIEW的语音识别程序_LabVIEW_LabVIEW语音识别_LabVIEW语音
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    本项目利用LabVIEW开发环境构建了一个语音识别系统，实现了对用户语音命令的有效解析与响应。通过集成先进的音频处理技术和机器学习算法，该程序能够准确地将口语信息转换成计算机可操作的数据形式。此应用特别适用于无需键盘输入的交互式控制场景，并为用户提供了一种直观便捷的操作体验。 需要帮助编写基于LabVIEW的语音识别代码，并且已经有了初步的LabVIEW程序。希望可以得到一些指导和支持。