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论文合集:语音识别

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简介:
本论文合集聚焦于语音识别领域的最新研究进展,涵盖声学模型优化、语言模型改进及端到端建模技术等多个方面,旨在推动该领域理论与应用的发展。 2018年关于语音识别的最新论文显示了与GAN(生成对抗网络)合作的研究成果。

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    本论文合集聚焦于语音识别领域的最新研究进展,涵盖声学模型优化、语言模型改进及端到端建模技术等多个方面,旨在推动该领域理论与应用的发展。 2018年关于语音识别的最新论文显示了与GAN(生成对抗网络)合作的研究成果。
  • 综述-Paper-Review·NLP·
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    这篇论文综述全面探讨了当前语音识别技术的发展趋势与挑战,涵盖了自然语言处理(NLP)领域的最新研究,并对比分析了语音合成的相关进展。 论文复习语音识别论文综述·NLP·语音合成 - 2006年6月 Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks - 2015年6月 Attention-Based Models for Speech Recognition - 2015年8月 Listen, Attend and Spell - 2016年9月 Joint CTC-Attention based End-to-End Speech Recognition using Multi-task Learning - 2017年7月 Attention Is All You Need - 2018年10月 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
  • GMM_gmm_男女声_GMM_gmm_声
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    本项目致力于开发高精度的GMM语音识别系统,专门针对男女不同声线进行优化,实现高效准确的声音识别功能。 基于GMM的语音识别技术能够辨别音频文件中的性别,并将其打印出来。该系统可以一次性读取多个音频文件,并将结果通过文本档案展示。
  • CCS_yuyin.rar_
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    CCS语音识别_yuyin.rar是一款针对语音识别技术开发的应用资源包。它提供了一套完整的解决方案,帮助开发者和研究者有效提升语音识别系统的性能与准确性。 语音识别程序可以在VC环境下运行,也可以在CCS中运行。
  • QT 成与
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    QT语音合成与识别是一款集成了先进的语音技术的应用程序,它能够将文本转换为自然流畅的语音,并能准确地识别和转录口头语言。这款工具简化了人机交互的方式,使得机器可以更直接的理解人类的语言需求,广泛应用于各种智能设备和服务中。 在IT领域,Qt是一个广泛应用的跨平台开发框架,主要用于创建桌面和移动应用程序。它提供了丰富的功能,包括图形用户界面设计、网络编程、多媒体处理等。本段落将深入探讨如何使用Qt进行语音合成(Text-to-Speech, TTS)和语音识别(Speech-to-Text, STT)。 **语音合成** Qt本身并不直接提供语音合成的功能,但可以通过集成外部库来实现。一种常见的方法是使用Google的Text-to-Speech服务,并安装gTTS库,然后通过Qt发送HTTP请求调用该服务将文本转换为音频流。以下是一个简单的示例: ```python from gtts import gTTS import os def synthesize_text(text): speech = gTTS(text=text, lang=zh-CN) speech.save(output.mp3) # 保存为MP3文件 os.system(start output.mp3) # 在Qt应用中播放生成的音频 # 在Qt事件循环中调用此函数 synthesize_text(你好,这是一个测试。) ``` 另外还可以使用开源的Polly SDK(Amazon Web Services的一部分),它提供了多种语言和发音风格的TTS服务。Qt应用程序需要通过网络接口与Polly进行交互,这可能需要更复杂的编程。 **语音识别** 对于语音识别,Qt同样没有内置解决方案,可以借助如Google Speech Recognition API或Mozilla DeepSpeech等外部库。Google的API是一个基于云的服务而DeepSpeech则是一个离线深度学习模型适合本地应用。 以DeepSpeech为例,你需要先下载预训练模型然后使用Qt音频输入设备捕获音频流将其转换为PCM格式再通过DeepSpeech API进行识别: ```cpp #include #include #include // 初始化DeepSpeech模型 DeepSpeech::Model model(pathtomodel); // 创建QAudioInput实例,开始录音 QAudioFormat format; format.setSampleRate(16000); format.setChannelCount(1); format.setSampleSize(16); format.setCodec(audio/pcm); format.setByteOrder(QAudioFormat::LittleEndian); format.setSampleType(QAudioFormat::SignedInt); QAudioInput input(format, device); input.start(); // 将音频数据传递给DeepSpeech进行识别 QIODevice *device = input.device(); while (device->bytesAvailable() > 0) { QByteArray buffer = device->readAll(); std::string sttResult = model.Stt(buffer.data(), buffer.size()); // 处理识别结果 } input.stop(); ``` 请注意,由于Qt的异步特性上述代码可能需要在合适的信号槽中执行确保音频数据正确处理。 通过结合Qt与其他开源库或云服务我们可以构建功能强大的语音合成和识别系统。开发者可以根据项目需求选择合适工具和技术以实现高质量语音交互体验。实际开发时还需考虑性能优化、错误处理以及用户体验等因素,确保应用程序的稳定性和易用性。
  • TIMIT 数据
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    TIMIT 语音识别数据集是一个包含大量美国英语演讲录音及转录文本的数据集合,广泛应用于声学模型训练和评估。 TIMIT Acoustic Phonetic Continuous Speech Corpus 是一个英语语音识别数据集,包含630人来自美国8个不同地区的方言录音。
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    CTW1500语音识别数据集是一个包含超过一千五百小时高质量中文语音录音的数据集合,旨在促进先进的语音识别技术的研究和开发。 深度学习模型ABCNet可以使用多个数据集进行训练和测试。
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    本项目运用Matlab开发,实现对现场录音进行语音识别及声音性别判断,涵盖音频预处理、特征提取与分类算法。 通过现场录制音频来辨别男女的声音。