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在MATLAB中实现语音识别(使用Whisper)

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简介:
本项目介绍如何利用MATLAB平台和开源模型Whisper实现高效的语音识别系统。通过代码示例指导用户完成从音频预处理到模型部署的全过程。 我刚完成了毕业设计。语音采样使用的是CoolEdit软件,端点检测采用双门限法,特征参数包括MFCC和LPcc,模型则采用了HMM(隐马尔可夫模型)。

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客服
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  • MATLAB使Whisper
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    本项目介绍如何利用MATLAB平台和开源模型Whisper实现高效的语音识别系统。通过代码示例指导用户完成从音频预处理到模型部署的全过程。 我刚完成了毕业设计。语音采样使用的是CoolEdit软件,端点检测采用双门限法,特征参数包括MFCC和LPcc,模型则采用了HMM(隐马尔可夫模型)。
  • 离线耳AI(Undertone Whisper
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    离线耳语AI语音识别(Undertone Whisper)是一款创新技术应用,能够在低音量和复杂环境中准确捕捉并转译用户的声音指令,无需网络连接。该系统专为保护隐私及提升用户体验而设计。 Undertone Offline Whisper AI Voice是一款离线耳语AI语音识别工具。
  • MATLAB
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    本项目探讨了在MATLAB环境下实现语音识别技术的方法与应用,包括信号处理、特征提取及模式匹配等关键技术环节。 语音识别的MATLAB实现声控小车结题报告 小组成员:关世勇 吴庆林 一、项目要求: 声控小车是科大华为科技制作竞赛命题组的一个项目,其核心任务是在一个未知形状的跑道上编写语言识别程序,并对小型机动车进行适当改装以完成语音控制行驶比赛。赛道可能包含坡面、坑洞和障碍等不利条件,因此车辆需要具备较快的速度与较强的灵活性来应对这些挑战。 二、项目分析: 鉴于小车仅需在指定轨道内通过声控操作行进,我们可以采用简单的单音命令如“前”、“后”、“左”、“右”进行控制。由于赛道可能存在各种不良地形条件并且规则要求车辆尽可能不越界行驶,这意味着我们的车辆不能以高速长时间运行。因此我们需要严格调控小车的速度和行进距离,并且考虑到现场环境噪音的影响,必须对采集到的声音信号加以处理来减少干扰。 三、解决思路与模块: 整个项目可以划分为三个主要部分:声音的采集、预处理及特征提取以及语音识别算法实现。我们使用了Visual C++编写的软件程序实现了这些功能。 四、各模块的实现: 1. 声音采集 这部分工作主要是利用计算机声卡进行录音,通过调用winmm.lib库中的API函数完成对输入设备(如麦克风)的操作。 2. 预处理与特征提取 预处理包括判断语音信号头尾位置、去除背景噪声和干扰,并执行分帧及窗化操作。我们采用过零率检测方法来区分有效声音指令,然后进行预加重滤波以增强高频部分的清晰度并减少低频噪音的影响。 3. 语音识别算法实现 为提高特定人声词汇的辨识效率,这里采用了动态时间规整(DTW)技术来进行模式匹配。DTW能够适应不同长度的声音信号,并计算两者之间的相似性距离。 五、系统软件流程图: (此处省略了具体的软件流程图表) 六、硬件设计: 利用四个C1108型三极管控制小车遥控器中的前向/后退/左转/右转触点的开关状态。通过计算机并行端口引出四条信号线,分别连接到这些三极管上,并与相应方向的动作一一对应。 七、实现功能及技术指标: 1. 系统能够识别“前进”、“后退”、“向左转向”、“向右转向”等语音指令,并发出相应的控制命令。 2. 实现了无线信号的实时发送接收,从而可以远程操控小车执行相应动作。 3. 语音识别准确率超过95%,从用户下达口令到车辆响应的时间延迟少于100毫秒。 八、方案对比: 我们的设计方案基本符合原定计划,并且达到了预期的技术标准和性能目标。 九、经费使用情况: 项目资金主要用于购买相关资料书籍以及改装小车所需的电子元件和其他工具等费用支出。
  • Unity Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1
    优质
    Unity语音识别Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1是一款在本地运行的高效语音转文本插件,采用Whisper AI模型,支持多种语言,在保证隐私安全的同时提供快速准确的语音识别服务。 Undertone 支持 99 种语言的模型文件,使您的游戏能够面向全球玩家。该软件体积小巧仅77MB,在不牺牲性能的前提下非常高效,并且可以在电脑或手机上完全离线运行,确保语音识别功能在任何情况下都能使用而无需依赖互联网连接。 Undertone 提供一流的语音识别准确度,以实现更好的用户交互体验。它采用 C++ 编写,具有出色的执行效率和快速响应能力。此外,它可以翻译成英文来帮助您更好地适应内容需求,并通过时间戳和标点符号增强对话质量,使您的对话更加生动有趣。 无论是在何种平台或设备上使用,Undertone 都能提供无缝的工作体验。
  • 使Python百度API
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    本项目利用Python语言调用百度语音识别API,实现了高效的音频文件转文本功能,适用于开发者快速集成语音识别技术。 本段落详细介绍了如何使用Python实现百度语音识别API,并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以参考这篇文章。
  • MATLAB基于HMM的
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    本项目在MATLAB环境中运用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音信号处理与模式识别,旨在构建一个基础的语音识别系统。 这段文字描述了一个基于HMM的语音识别系统的Matlab代码实现,其中包括训练集和测试集的数据文件,形成一个相对完整的系统。
  • DTW.rar_DTW与MFCC的应_dtw_matlab_mfcc_dtws
    优质
    本资源探讨了动态时间规整(DTW)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)在语音识别技术中的应用,提供了基于Matlab的DTW算法实现代码及实例。 一个可以识别连续数字语音的程序,提取MFCC特征,并使用DTW实现识别。有相关文档提供。
  • OpenAI Whisper AI工具的频测试体验
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    本文分享了使用OpenAI的Whisper进行语音识别的详细体验,通过实际音频文件测试其准确性和功能表现。 OpenAI的Whisper是一款强大的人工智能语音识别工具,专门用于理解和转录多语言、多场景的音频内容,在语音识别领域表现出色。它可以准确地将各种复杂环境下的语音转化为文字。 在技术层面,Whisper采用深度学习方法,特别是端到端模型架构如Transformer或Conformer网络。通过大量多样化的训练数据(包括不同语言、口音和背景噪声等),这些模型能够学会声音特征与对应文本之间的复杂映射关系。 Whisper的核心优势在于其跨语言能力。它不仅能识别单一语言的语音,还支持多种语言转换,这对于全球化交流尤为重要。此外,无论音频源是电话对话、会议录音还是嘈杂环境中的讲话声,Whisper都能高效处理并提供清晰的文字输出。 在实际应用中,Whisper可以用于多个场景:作为实时翻译工具帮助用户理解不同语言的对话;转录教育内容方便学生复习;分析商业环境中客户的反馈信息;以及辅助智能家居设备更好地理解和执行用户的语音指令。 测试音频文件如4.mp3、2.mp3等可用于评估Whisper在各种条件下的识别精度,通过比较模型输出文本与实际内容来计算错误率或使用其他指标(例如Word Error Rate)进行评价。为了提升性能,开发者可能会针对特定任务对预训练模型进行微调,并持续收集多样化数据以优化模型。 总之,OpenAI的Whisper展示了人工智能在处理语音数据方面的巨大潜力,随着技术进步和应用拓展,未来将带来更多创新改进。
  • HMM.rar_HMM_HMM_matlab hmm__hmm算法的应
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    本资源包提供基于HMM(隐马尔可夫模型)的语音识别相关材料与MATLAB实现代码,深入探讨了HMM算法在语音信号处理领域的实际应用。 这是HMM的语音识别工具,非常好用,希望大家喜欢使用。