Sphinx4: 纯Java语音识别库，支持快速简便的API和CMUSphinx声学模型...-ITADN社区

Sphinx4: 纯Java语音识别库，支持快速简便的API和CMUSphinx声学模型...

优质

Sphinx4是一款纯Java开发的开源语音识别引擎，提供简单易用的API接口，并兼容CMUSphinx声学模型，适用于多种应用需求。 Sphinx4 是一个纯 Java 的语音识别库。它提供了一个快速简便的 API，利用 CMUSphinx 声学模型将语音记录转换为文本，并且适用于服务器和桌面应用程序。除了基本的语音识别功能外，Sphinx4 还支持说话人辨识、调整模型以及将现有转录与音频对齐以生成时间戳等操作。在 sphinx4 的源代码中包含了许多示例演示，帮助用户了解如何使用 Sphinx4 工作。例如，通过运行 sphinx4-samples jar 包中的不同示例可以学习到： - 转录器：展示如何转录音频文件； - 对话框：展示如何与对话框进行互动以引导用户输入信息； - SpeakerID：实现说话人识别功能的演示； - Aligner：展示将音频转换为带有时间戳记的文本的过程。

JAVA中的Sphinx4语音识别教程

优质

本教程详细介绍如何在Java项目中集成和使用Sphinx4进行高效的语音识别。适合开发者学习与实践。我收集了一些关于Sphinx-4（Java版）的英文资料，并将其翻译成了详细的中文版本。我已经对其进行了一定程度的研究，在Java环境中成功运行了几个示例程序，效果令人满意。不过需要注意的是，建立中文模型的过程相对复杂一些。

快速DTW（声音识别）

优质

快速DTW是一种优化的声音识别算法，通过加速动态时间规整技术，有效提高了语音模式匹配的速度和准确性，在声纹识别等领域应用广泛。 fastDTW（声音识别）Java版有兴趣的可以拿去使用。

Sphinx4 的中文声学模型与词典、语言模型

优质

本项目提供了一套针对 Sphinx4 语音识别引擎优化的高质量中文声学模型、词典及语言模型资源，显著提升普通话识别精度。 Sphinx4需要使用连续的声学模型，但官网提供的中文声学模型都是半连续的。这里提供可以在Sphinx4中使用的中文声学模型。

基于PCA-MFCC的快速语音识别支持向量机方法

优质

本研究提出了一种结合主成分分析与梅尔频率倒谱系数的快速语音识别支持向量机方法，有效提升了语音识别的速度和准确性。基于PCA-MFCC支持向量机快速语音识别的研究涵盖了多个重要的IT知识领域，包括语音信号处理、模式识别、机器学习、特征提取以及优化算法。语音识别技术的基础在于将人类的语音转换为计算机可处理的电信号，并进一步转化为数字信息。这需要高性能麦克风和模数转换器（ADC）来采集并数字化原始音频数据。在这一过程中，MFCC（Mel频率倒谱系数）作为一种常用的特征提取方法被广泛应用。通过将其从时域信号转变为频域信号，再映射到mel频率域，并进行对数处理及离散余弦变换（DCT），我们可以获取有效的语音特征信息。这种方法能够显著减少计算复杂度并提高人类语言的辨识准确性。然而，MFCC特征维度较高，在直接用于支持向量机（SVM）分类时会增加计算负担，从而延长模型训练时间。为解决这一问题，研究者采用PCA（主成分分析法）进行数据降维处理。通过去除冗余信息并保留关键的数据特性，PCA能够有效减少MFCC特征的维度，进而加快模型训练速度。支持向量机是一种广泛应用于分类和回归任务中的监督学习方法。它在高维空间中寻找最优超平面来区分不同类别的样本集，并引入惩罚因子C以平衡训练误差与分类间隔大小的关系。对于线性可分的数据集，通过求解线性规划问题即可完成SVM的训练；而对于非线性的数据，则可通过核函数将原始特征映射到更高维空间中实现有效的分类。在本研究中，通过对MFCC特征进行PCA降维处理，在减少计算量的同时保持了较高的识别精度。这不仅缩短了模型训练时间，还特别适用于大规模语音数据库的快速处理需求。此外，这项研究成果得到了国家自然科学基金的支持和认可，体现了其理论深度及实践价值。总的来说，该研究展示了如何结合使用PCA降维技术和SVM分类器来优化大型数据集上的语音识别系统性能。这些技术的应用不仅推动了语音识别领域的发展，也为模式识别、机器学习等相关领域的深入研究提供了重要参考。

GMM语音识别_gmm语音识别_男女声识别_GMM语音_gmm语音_声音识别

优质

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。

基于Java的语音识别库

优质

基于Java的语音识别库提供了一套易于集成到Java应用程序中的API和工具，支持多种语言的语音转文本功能。著名的Sphinx语音识别系统第四代完全由Java构成，并包含各种语音处理函数。

基于PyTorch的自动语音识别模型：端到端语音识别模型

优质

本研究提出了一种基于PyTorch框架的自动语音识别模型，采用端到端设计，直接从音频信号预测文本转录，简化了传统ASR系统的复杂流程。本段落将深入探讨如何使用PyTorch构建端到端的自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）模型。ASR技术旨在将人类语音转换为可读文本，在语音交互系统、智能助手和语言翻译等应用中发挥关键作用。PyTorch是一个流行的深度学习框架，因其灵活易用而被广泛用于复杂神经网络模型构建。我们将介绍端到端的概念：传统ASR系统通常包含多个组件如声学模型、语言模型及发音词典；相比之下，端到端模型直接从原始音频输入映射至文本输出，无需中间表示或解码步骤。这减少了人工特征工程的需求，并提高了泛化能力。 CTC损失（Connectionist Temporal Classification）是端到端ASR中常用的一种损失函数。它允许处理不同长度的输入序列与输出序列之间的对齐问题，即使它们不匹配。训练时模型通过最小化该损失来优化参数。注意力机制在ASR领域扮演重要角色：使模型动态聚焦于输入序列特定部分以提高语音片段识别准确度。相较于CTC，注意力通常能提供更高的精度，因为它捕捉到序列中的依赖关系。 DeepSpeech2是百度提出的一个深度学习ASR模型，结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），提升对连续语音的建模能力。该结构设计有助于提取有效特征并对时间序列进行建模。联合CTC-注意力机制将两种方法的优点结合起来：CTC处理时间对齐问题，而注意力增强模型上下文理解。这种优化方式在实际应用中表现出色。 KsponSpeech可能是用于训练和评估ASR模型的特定语音识别数据集。高质量且多样化的数据集对于适应各种说话者、背景噪声及语速至关重要。通过Python编程环境中的PyTorch库，开发者可以实现这些模型：该库提供张量运算、自动梯度计算以及构建与训练神经网络的功能。利用其灵活性，设计适合特定任务的ASR架构成为可能。 Automatic-Speech-Recognition-Models项目涵盖从基础CTC到高级注意力机制及融合技术的应用，并为研究和开发ASR提供了全面框架。通过该平台，开发者能学习如何使用PyTorch构建高效准确的端到端系统，推动语音识别领域发展。

百度的语音识别API

优质

百度的语音识别API是一款强大的在线服务工具，能够将音频流或文件转换成文字，适用于多种语言和场景，广泛应用于智能硬件、语音助手等领域。语音识别技术是一种能够将人类的口语转换为文本的技术。这项技术在各种应用领域都发挥着重要作用，如智能助手、自动字幕生成以及语音搜索等。随着深度学习算法的发展，现代语音识别系统的准确率得到了显著提高，并且它们的应用范围也在不断扩大。

语音识别-现场录音_Matlab语音识别_声音性别判断_音频识别_

优质

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。

是否确定退出登录?

Sphinx4: 纯Java语音识别库，支持快速简便的API和CMUSphinx声学模型...

全部评论 (0)