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CTC-LSTM-ENSPEECH-英文语音识别

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简介：
CTC-LSTM-ENSPEECH是一种先进的英文语音识别模型，结合了连接时序分类（CTC）与长短时记忆网络（LSTM），通过集成学习提升准确率。 英语语音识别项目试验，仅供学习。

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  • CTC-LSTM-ENSPEECH-英文语音识别
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    CTC-LSTM-ENSPEECH是一种先进的英文语音识别模型，结合了连接时序分类（CTC）与长短时记忆网络（LSTM），通过集成学习提升准确率。 英语语音识别项目试验，仅供学习。
     
  • 基于CNN-LSTM-CTC的数值语音识别
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    本研究提出一种结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）及连接时序分类（CTC）技术的新型数值语音识别模型，显著提升识别准确率与效率。 该资源利用CNN对语音特征进行提取，并构建了用于孤立词语言识别的声学模型。此过程重复进行了多次以确保模型的有效性与准确性。总的来说，这一方法旨在提升孤立词语言识别系统的性能。
     
  • kaggle_speech_recognition:基于TensorFlow的Conv-LSTM-CTC端到端语音识别模型
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    kaggle_speech_recognition 是一个利用TensorFlow实现的项目，专注于开发和训练用于语音识别任务的端到端Conv-LSTM-CTC模型。 Kaggle语音识别是针对一项Kaggle竞赛的项目，旨在为简单的语音命令构建一个语音检测器。该模型使用连接时间分类（CTC）成本的卷积残差以及反向LSTM网络，并由TensorFlow编写实现。 首先将音频波文件转换成滤波器组频谱图。CNN层从这些频谱图输入中提取分层特征，而LSTM层则像编码器/解码器一样工作，在序列上对CNN的特性进行编码并输出字符作为结果。这种LSTM编码器/解码器非常灵活，根据训练词汇的不同，它可以使用整个单词、音节或仅是音素的信息来表示发出的字符。 全连接层会压缩这些表达方式，并进一步将字符与单词分离。该项目旨在便于调试和可视化操作。它提供了界面以显示权重和激活情况，通过TensorBoard记录日志并展示在训练过程中学习到的角色及决策边界示例。 安装和使用：先决条件包括Python 3.5版本搭配TensorFlow 1.4；或选择Python 3.6与对应的TensorFlow版本。
     
  • 基于CNN+GRU+CTC的中文语音识别系统
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    本项目构建了一种结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）及连接时序分类（CTC）技术的先进架构，专为优化中文语音识别性能而设计。通过深度学习模型的有效融合，该系统能够高效地处理连续语音流，并直接输出文本结果，显著提升了在噪音环境下的识别准确率与实时性表现。 自动语音识别模型包括cnn+ctc模型和gru+ctc模型。使用tensorflow1.+和keras进行模型训练，实现中文语音识别功能。
     
  • 基于CNN-DFSMN-CTC的语音识别模型的研究.pdf
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    本研究探讨了一种结合卷积神经网络（CNN）、深度双向频域声学建模（DFSMN）和连接时序分类（CTC）技术的新型语音识别模型。论文深入分析了该模型在提升语音识别准确度方面的潜力，并通过实验验证其有效性。 随着智能技术的发展，语音识别技术在智能家居、智慧家庭等领域扮演着至关重要的角色，并有效改变了人类的生活与工作方式。然而，传统语音识别模块在面对复杂环境时准确率不高且训练过程复杂，为此提出了改进方案：将深度前馈序列神经网络（DFSMN）和端到端的连接时序分类（CTC）方法结合，对声学模型进行创新以提升其在复杂环境中的表现。 现有声学特征提取方法难以满足需求，在深度神经网络中表征能力不足。为解决这一问题，论文采用卷积神经网络（CNN）基于对数梅尔滤波组（LogMelFilter-bank）的方法来二次提取声学特征。通过此改进，新的模型在THCHS-30数据集上的字错率分别比传统CNN和长短期记忆网络（LSTM）降低了6.83% 和7.96%。 该语音识别模型的核心创新在于结合了深度学习中的CNN与DFSMN结构，并利用CTC算法进行端到端训练，从而提升准确率和鲁棒性。此外，通过CNN对特征的二次提取增强了声学特征在深度学习模型中的表达能力，使模型能够更好地处理复杂声音信号。 DFSMN网络借助其深度前馈架构有效处理时间序列数据并捕捉长距离依赖信息，在语音识别任务中至关重要；而CTC作为端到端训练方法，则简化了模型的训练过程，允许无需对齐的数据进行训练，并减少了人工干预的需求。研究表明，这种改进后的语音识别模型在智能家居、智慧家庭等应用中有明显优势：不仅提高了准确率和用户交互体验，还在实际测试中表现出色。 针对现有技术挑战，本段落提出结合DFSMN与CTC方法并利用CNN二次提取特征的新型语音识别模型，在提高准确性和简化训练复杂性方面取得了显著效果。THCHS-30数据集上的测试显示该模型相比传统方案有明显性能提升。这项研究不仅为语音识别技术的发展提供了新的思路，也为智能语音交互的实际应用奠定了坚实的基础。
     
  • 离线语音评测与语音识别（支持中英文）
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    本工具提供离线中英文语音评测及识别服务，无需网络连接，保障用户数据安全，适用于语言学习、听力训练等多种场景。 离线语音评测及语音识别支持中文和英文。
     
  • 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
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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。
     
  • LSTM在语音识别中的应用探讨
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    本文探讨了长短期记忆网络(LSTM)在语音识别领域的应用，分析其优势与挑战，并展望未来研究方向。 经过几十年的研究与发展，语音识别技术建立了一个基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）的框架。近年来，在HMM的基础上引入深度神经网络（Deep Neural Network, DNN），显著提升了语音识别系统的性能。DNN通过将当前帧及其前后几帧拼接起来作为输入，利用了语音序列中的上下文信息。然而，DNN每次处理固定的帧数，不同的窗长会影响最终的识别结果。递归神经网络（Recurrent neural network, RNN）使用递归来捕捉序列中的上下文相关信息，在一定程度上克服了DNN的局限性。但是RNN在训练过程中容易遇到梯度消失的问题，导致其无法有效记忆长时间的信息。为了应对这一挑战，长短期记忆单元（Long Short-Term Memory, LSTM）通过引入特定的门控机制来保存当前时刻的误差，并选择性地传递给其他单元，从而避免了梯度消失问题的发生。 本段落介绍了RNN和LSTM的基本原理，并在TIMIT语音数据库上进行了实验。结果显示，基于LSTM的递归神经网络能够取得较为理想的识别效果。
     
  • CCS语音识别_yuyin.rar_语音识别
    优质
    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。