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中文语音识别在人工智能项目中的实践

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简介：
本项目专注于探索与应用中文语音识别技术于多种人工智能场景，旨在提升人机交互的自然度和效率，推动AI领域的发展。 中文语音识别 1. 环境配置： - Python：3.5 - Tensorflow : 1.5.0 2. 训练数据下载： 使用清华大学提供的中文语料库（thchs30）。 3. 训练配置： 在conf目录下的conf.ini文件中设置各项参数。 执行以下命令开始训练和测试： - 运行 `python train.py` 开始训练 - 运行 `python test.py` 测试 也可以在PyCharm中打开项目进行操作。

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  • 中文语音识别在人工智能项目中的实践
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    本项目专注于探索与应用中文语音识别技术于多种人工智能场景，旨在提升人机交互的自然度和效率，推动AI领域的发展。 中文语音识别 1. 环境配置： - Python：3.5 - Tensorflow : 1.5.0 2. 训练数据下载： 使用清华大学提供的中文语料库（thchs30）。 3. 训练配置： 在conf目录下的conf.ini文件中设置各项参数。 执行以下命令开始训练和测试： - 运行 `python train.py` 开始训练 - 运行 `python test.py` 测试 也可以在PyCharm中打开项目进行操作。
     
  • 语音识别项目实践——利用Python的人工智能应用
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    本项目聚焦于使用Python进行语音识别技术的实际操作与研究，旨在开发一个人工智能应用程序，助力用户实现高效的语音转文本功能。通过该项目，参与者不仅能深入了解语音识别的基本原理和技术细节，还能掌握如何运用Python的强大库和工具来构建实用的AI应用。 基于Python的中文语音识别系统包含声学模型和语言模型两部分，这两部分都是基于神经网络构建的。 在声学模型方面（acoustic_model文件夹下），该项目实现了GRU-CTC结构的中文语音识别声音模型，并且所有相关代码都集中在gru_ctc_am.py中。此外，在该目录下还增加了基于科大讯飞DFCNN框架实现的CNN-CTC结构，用于改进网络性能并增强对特定数据集的支持（如在cnn_ctc_am.py文件里）。进一步地，通过使用时频图作为输入，并结合部分卷积层改为Inception模块的方式进行了模型优化。此外还新增了一个基于pluse版数据集的模型版本，在训练过程中推荐直接采用此版本进行训练。 对于语言模型方面（language_model文件夹下），项目中引入了一种新的结构，即CBHG结构用于构建神经网络驱动的语言模型，该技术最初应用于谷歌语音合成系统，并在此基础上进行了相应的移植和调整以适应当前项目的具体需求。 为了支持这些改进的声学与语言模型，数据集方面也得到了扩充和完善。现在包括了stc、primewords、Aishell以及thchs30四个不同来源的数据集合，它们被统一整理为相同格式并存储在acoustic_model\data目录下以方便调用和使用。
     
  • 中文语音对话机器人智能音箱项目
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    本项目致力于开发一款能够流畅进行中文语音交互的智能音箱，旨在提供便捷的生活服务和娱乐体验。 wukong-robot 是一个简单、灵活且优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目，还可能是首个支持脑机交互的开源智能音箱项目。
     
  • 人工智能项目实践：基于MobileNetV2的人脸口罩检测图像识别
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    本项目采用轻量级深度学习模型MobileNetV2实现人脸及口罩佩戴情况的实时检测，旨在促进公共场所健康与安全。 本段落介绍了一个基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别项目实践。使用 tf.keras 构建训练模型，并利用深度卷积神经网络进行图像识别任务。在 NVIDIA 1070Ti 显卡的支持下，经过 15 轮（epoch）的训练后，模型准确率达到 96%。 所使用的环境包括：Python 3.7、TensorFlow 2.2.0 和 CUDA Version 10.1.243。数据集全部来自于网络公开资源。
     
  • 语音与语音分析中的性别识别：Voice-Gender项目
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    《Voice-Gender项目》致力于研究和开发在语音及语音分析中准确识别性别技术的方法，旨在提升人机交互系统的个性化体验。 该项目旨在开发一种计算机程序，能够根据语音的声学特性将声音识别为男性或女性。该模型使用一个包含3168个来自男性和女性说话者的录音样本的数据集进行训练。 在R中对这些语音样本进行了预处理和声学分析，并通过人工智能/机器学习算法进一步解析以提取性别特定特征，从而实现分类目的。经过优化后，最佳模型在训练数据上达到了100%的准确率，在测试数据上的表现则为89%的精确度。 此外，当将频率范围缩小至0Hz到280Hz时，可以提升该算法的最佳精度达到100%/99%，这表明特定声学特征对于性别识别的重要性。预处理的数据集可作为CSV文件下载，并包含以下字段：“meanfreq”，“sd”，“median”，“Q25”，“Q75”，“IQR”，“skew”，“kurt”， “sp.ent”，“sfm”和“mode”。
     
  • 人工智能项目实践：使用PyTorch进行中文意图识别与槽位填充的强化学习.zip
    优质
    本资源为一个利用PyTorch框架开展的人工智能项目实践教程，专注于采用强化学习技术实现中文自然语言处理中的意图识别和槽位填充任务。通过系统学习，参与者能够掌握基于深度学习的对话系统构建方法。 基于PyTorch的中文意图识别和槽位填充项目实践 本项目的强化学习应用主要集中在分类与序列标注（命名实体识别）的同时训练上。我们使用了Hugging Face平台上的chinese-bert-wwm-ext预训练模型。 依赖库： - pytorch==1.6+ - transformers==4.5.0 运行方法： 执行`python main.py`命令以启动程序。 可以在config.py文件中调整相关参数，用于控制训练、验证、测试以及预测过程。
     
  • 基于Keras和TensorFlow的人工智能项目实践：OCR的定位与识别功能开发
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    本书介绍如何使用Keras和TensorFlow框架进行人工智能项目的实践，重点讲解了光学字符识别（OCR）技术中的文字定位与识别功能开发。 使用Keras实现OCR定位与识别的后端为TensorFlow，在Windows 10系统下运行，并采用Titan X显卡进行训练。数据集包含超过300万个中英文数字样本，存在语料不均衡的问题。 实验采用了两种模型： - CRNN：由VGG、双向LSTM和CTC组成。 - DenseNet-OCR：结合DenseNet与CTC的网格结构。 性能对比如下： - CRNN：60ms处理时间，准确率97.2%。 - DenseNet+CTC：8ms处理时间，准确率98.2%，模型大小为18.9MB。
     
  • Python项目实践之人脸识别
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    本项目通过Python编程语言实现人脸识别功能，涵盖人脸检测、特征提取及身份匹配等关键技术，旨在提高读者对计算机视觉的理解与应用能力。 项目代码资源包含了一系列用于开发特定功能的代码文件和技术文档。这些资源旨在帮助开发者快速上手并理解项目的架构与实现细节。通过提供详细的注释和示例，代码库力求促进团队之间的协作，并提高软件的质量与维护性。此外，还包含了最佳实践指导以及常见问题解答，以支持新成员的学习过程。