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基于深度学习的中文语音识别系统（ASRT_SpeechRecognition）

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简介：
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。

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  • 基于深度学习的中文语音识别系统（ASRT_SpeechRecognition）
    优质
    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。
     
  • 基于深度学习的Python中文语音识别系统
    优质
    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
     
  • 基于深度学习技术的中文语音识别系统
    优质
    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Python的中文语音识别深度学习系统.zip
    优质
    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。
     
  • 基于深度学习技术的中文语音识别系统
    优质
    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。
     
  • 深度语音识别：一个中文的深度语音识别系统...
    优质
    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Python的中文语音识别深度学习系统（毕业设计）.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品，旨在开发一个基于Python的中文语音识别系统。利用深度学习技术提高中文语音数据处理能力与准确性，提供源代码和相关文档下载。 基于Python的深度学习中文语音识别系统（毕业设计）.zip 是一个高分通过的个人项目源码，已获得导师指导并成功达到95分以上的评审标准。该项目经过严格的调试以确保可以正常运行，用户可放心下载使用。 此资源主要面向计算机相关专业的学生及从业者，并适用于期末课程设计、大作业等学习场景，具有较高的学术研究和应用价值。
     
  • 基于Python的中文语音识别深度学习系统（期末大作业）.zip
    优质
    这是一个使用Python开发的中文语音识别项目，采用深度学习技术处理和转换音频信号为文本信息。适合对自然语言处理与机器学习感兴趣的开发者研究和学习。 基于Python的深度学习中文语音识别系统（期末大作业）.zip 是一份个人项目源码，评审分数达到95分以上，并经过严格的调试以确保可以顺利运行。此资源主要适用于计算机相关专业的学生或从业者，也可用于课程设计和期末大作业等任务中，具有较高的学术研究价值。
     
  • 毕业设计：基于深度学习的中文语音识别系统的实现.zip
    优质
    本项目旨在通过深度学习技术开发一套高效的中文语音识别系统。利用先进的算法和模型优化，提高中文语音转文本的准确率与效率，为用户提供便捷、精准的语言处理服务。 在当今信息技术迅速发展的背景下，深度学习已经成为人工智能领域的重要分支，在语音识别技术中占据核心地位。本毕业设计的目标是构建一个基于深度学习的中文语音识别系统，以实现高效且准确地将中文语音转换为文字的目的。该系统涵盖数据预处理、模型建立、训练优化及后处理等关键步骤，并致力于提供更为智能化的人机交互体验。 首先，在数据预处理阶段，需要收集大量包含不同口音、语速和噪声环境的高质量中文语音样本，并将其转化为数字信号。这通常通过调整采样率、量化以及编码等方式实现。为了提高模型泛化能力，还需对原始音频进行增强处理，如添加背景噪音或改变播放速度等操作。 接下来是构建深度学习模型的部分。在语音识别任务中常用的网络架构包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN），以及它们的变种形式，例如双向LSTM和CTC损失函数。这些方法能够捕捉到音频信号的时间序列特性，并有效处理连续语音流中的信息。 在模型训练阶段，需要设置合适的超参数值，如学习率、批大小及迭代次数等以确保良好的拟合效果。常用的优化算法有随机梯度下降（SGD）、动量版的SGD以及Adam方法；同时为避免过拟合问题可以应用正则化技术或早停策略作为补充措施。 训练完成后进入后处理阶段，包括解码过程和语言模型的应用。其中解码可以通过贪婪搜索、Viterbi算法或者束搜索来完成最有可能的文字序列预测任务；而通过考虑上下文信息的语言模型能够进一步提高识别准确率，如N-gram或基于Transformer的高级版本。 系统部署时需考虑到实时性能与资源消耗问题，可能需要对训练好的深度学习模型进行轻量化处理（例如剪枝、量化的技术）。此外，在移动设备上的计算限制条件下可以选择边缘计算或者云计算平台来提供服务支持。 综上所述，基于深度学习的中文语音识别系统的开发是一项复杂而综合性的工程任务。它结合了音频信号处理理论知识与先进的机器学习模型，并在实际应用中不断迭代优化。随着技术的进步和完善，在智能家居、自动驾驶和智能客服等多个领域内都将发挥重要作用并为人们日常生活带来极大便利性。
     
  • 基于深度学习的情绪识别音频系统
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    本项目开发了一套基于深度学习技术的情感识别音频系统，能够精准分析并识别人类语音中的情感变化，为智能交互提供技术支持。 使用Python 3.8结合Keras及TensorFlow 2进行语音情感识别的研究中，通过LSTM、CNN、SVM以及MLP模型的实现，在准确率上达到了约80%。具体而言： - TensorFlow 2 / Keras：利用了LSTM和CNN (tensorflow.keras)； - scikit-learn：用到了SVM及多层感知器(MLP) 模型，并进行了训练集与测试集的数据划分； - joblib：用于保存和加载通过scikit-learn模型得到的结果； - librosa：在特征提取以及波形图的绘制上发挥了作用； - SciPy：主要用于频谱图的生成； - pandas：负责处理读取到的各种特征数据； - Matplotlib：提供了绘图功能。 安装所需依赖库，可以执行以下命令： ``` pip install -r requirements.txt ``` 进行预处理、训练和预测时，分别运行如下脚本： ```shell python preprocess.py --config configs/example.yaml python train.py --config configs/example.yaml python predict.py --config configs/example.yaml ``` 在代码中导入utils模块并调用其函数，例如： ```python import utils spectrogram = utils.spectrogram(file_path) ```