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利用TensorFlow2.x实现的自动语音识别

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简介：
本项目采用TensorFlow 2.x框架构建自动语音识别系统，通过深度学习技术处理音频数据，转换为文本输出，适用于智能助手、语音翻译等多种应用场景。 语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要领域，并属于模式识别的分支。该技术涉及生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等多个学科的知识。它还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器之间的自然语言交流。 本资源使用TensorFlow2.x框架详细讲解了如何实现自动语音识别系统。由于数据集THCHS-30较大，可以自行前往相关网站下载所需的数据集。

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  • 利用TensorFlow2.x实现的自动语音识别
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    本项目采用TensorFlow 2.x框架构建自动语音识别系统，通过深度学习技术处理音频数据，转换为文本输出，适用于智能助手、语音翻译等多种应用场景。 语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要领域，并属于模式识别的分支。该技术涉及生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等多个学科的知识。它还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器之间的自然语言交流。 本资源使用TensorFlow2.x框架详细讲解了如何实现自动语音识别系统。由于数据集THCHS-30较大，可以自行前往相关网站下载所需的数据集。
     
  • 基于TensorFlow2.X与OpenCV的手势识别实现
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    本项目采用TensorFlow 2.X和OpenCV技术，致力于开发一个高效准确的手势识别系统。通过机器学习算法训练模型理解并响应各种手势指令，旨在为用户提供直观便捷的人机交互体验。 本段落主要介绍了如何使用TensorFlow2.X结合OpenCV实现手势识别功能，并通过实例代码进行了详细讲解，对学习或工作中有相关需求的读者具有一定的参考价值。
     
  • Deepspeech.pytorch：利用DeepSpeech2实现语音识别
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    Deepspeech.pytorch 是一个基于 PyTorch 的项目，实现了 DeepSpeech 2 模型用于实时语音转文本任务，为开发者提供了一个强大的开源工具。 深语音 使用实现DeepSpeech2用于PyTorch。该支持使用模型进行训练/测试和推断。可选地，可以在推理时使用语言模型。 安装需要先确保几个库已安装到位才能开始工作培训。这里假设您已经在Ubuntu的Anaconda环境中完成了相关设置，并且已经安装了PyTorch。 如果尚未安装，请按照相应步骤完成安装。 如果您打算在推理过程中启用波束搜索以利用可选的语言模型支持，还需要额外安装ctcdecode： ``` git clone --recursive https://github.com/parlance/ctcdecode.git cd ctcdecode && pip install . ``` 然后克隆此仓库并在其中运行命令： ``` pip install -r requirements.txt pip install -e . # Dev install ``` 如果您打算使用多节点训练，还需安装etcd。在Ubuntu上可以执行以下步骤进行安装。 （注：具体如何通过sudo命令安装etcd，请参考相关文档或官方指南以获取详细信息）。
     
  • LASR：基于PyTorch Lightning的自动语音识别实现
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    LASR是一款使用PyTorch Lightning框架开发的先进自动语音识别工具，旨在简化ASR模型的训练和部署流程。 激光闪电自动语音识别是一个基于PyTorch-Lightning的MIT许可ASR研究库，旨在开发端到端ASR模型。它提供了用于高性能AI研究的轻量级包装器。尽管PyTorch易于使用且能够构建复杂的AI模型，但在涉及多GPU训练、16位精度和TPU训练等复杂情况时，用户可能会引入错误。而PyTorch Lightning正好解决了这个问题：通过抽象出培训细节来构造您的PyTorch代码，使AI研究更加可扩展并且可以快速迭代。 该项目展示了如何使用PyTorch Lightning实现ASR项目的一个示例，在此过程中我训练了一个模型，该模型包括一个带有联合CTC注意的构象编码器+ LSTM解码器。LASR代表激光闪电自动语音识别（Lightning Automatic Speech Recognition）。希望这能为相关研究提供帮助和参考。
     
  • 【语音识别】利用DTW实现0-9数字语音识别的Matlab代码及GUI.md
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    本文档提供了一套基于动态时间规整（DTW）算法实现0至9数字语音识别的完整MATLAB代码与图形用户界面（GUI），便于研究和实践。 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别matlab源码含 GUI.md 文档内容主要涉及使用动态时间规整（DTW）算法实现对0到9十个数字的语音识别，并提供了包含图形用户界面（GUI）的MATLAB代码。
     
  • 利用ESP8266实现物联网AI语音识别
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    本项目介绍如何使用ESP8266模块结合Wi-Fi网络，实现基于云端服务的AI语音识别功能，为智能家居和物联网设备添加智能语音交互能力。 使用TensorFlowJS进行语音识别 你好，这是我在UNAIS ALI浏览器上的语音识别项目，利用AsyncWebServer来控制LED_BUILTIN / GPIO16，并通过SPIFF提供tf.min.js和speech-commands.min.js文件（需要1MB程序/ 3MB SPIFF分区）以实现使用WebGL GPU加速的在浏览器上完成语音识别的功能。由于Chrome浏览器会阻止麦克风请求，请改用Firefox。 该项目使用HTML模板来报告LED_BUILTIN / GPIO16的状态，语音指令为：“上” = 开，“下” = 关，忽略“右”和“左”。 需要Arduino库支持ESPAsyncTCP ESPAsyncWiFiManager等组件的安装。
     
  • 利用VB6.0实现自动识别可用串口
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    本项目通过Visual Basic 6.0编程技术开发了一套自动检测并列出计算机系统中所有有效串行端口的软件工具，简化了硬件配置和调试过程。 使用VB6.0实现自动检测可用的串口，并对其进行编号的功能。整个工程及代码结构清晰，便于根据需要进行调整和应用。
     
  • 【语音识别】利用MATLAB GUI实现拨号语音识别【附带Matlab源码 1753期】.mp4
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    本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB GUI开发环境创建一个简单的拨号语音识别系统，包括编程技巧和代码细节。通过该教程，学习者可以理解并实现基本的语音信号处理技术，并获得完整的Matlab源码以供参考和实践（资源编号：1753期）。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可运行且经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用其他功能的m文件；无需单独处理结果或效果图。 2. 运行版本为Matlab 2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改；如需帮助，可以向博主寻求支持。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在当前的MATLAB工作目录中； - 步骤二：双击main.m文件以打开它； - 步骤三：点击运行按钮并等待程序完成执行，即可获得结果。 4. 如果需要其他服务或有仿真咨询需求，请联系博主；具体包括但不限于： 1. 博客和资源的完整代码提供 2. 学术论文或参考文献内容重现 3. MATLAB编程定制开发 4. 科研合作
     
  • 【语音识别】利用MFCC和GMM的Matlab源码实现.md
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    本文档提供了使用MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取与GMM（高斯混合模型）分类技术，在MATLAB环境下进行语音识别系统的源代码，适合于研究学习和初步应用。 基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码 该文档提供了使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）与GMM（高斯混合模型）进行语音识别的Matlab代码示例，旨在帮助研究者或学生理解并实践这一技术方法。