LASR：基于PyTorch Lightning的自动语音识别实现-ITADN社区

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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。

基于PyTorch的自动语音识别模型：端到端语音识别模型

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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。

Informer-Lightning: 基于PyTorch Lightning的Informer的重构实现

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Informer-Lightning是基于PyTorch Lightning框架对Informer模型进行的优化实现，简化了长序列时间系列预测任务中的训练流程。告密者闪电是基于PyTorch Lightning重新构建的。对于使用麻木大熊猫scikit学习、火炬炬度法以及火炬闪电进行模型训练，请参阅scripts文件夹中的bash脚本。

基于LabVIEW的语音识别实现

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本项目采用LabVIEW平台开发，旨在探索并实现高效的语音识别系统。通过集成先进的音频处理与机器学习算法，该系统能够准确地将人类语言转换为计算机可读数据格式，适用于多种应用场景，如智能家居、医疗辅助等。 Labview实现语音学习与开发包含了两个子VI对语音信号进行学习以及识别。

基于HMM的自动语音识别系统

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本项目致力于开发一种高效准确的自动语音识别技术，采用隐马尔可夫模型（HMM）作为核心技术框架，旨在提高语音识别系统的性能和适应性。使用HMM的自动语音识别系统。

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TensorFlow的端到端自动语音识别系统（Python实现）

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本项目采用TensorFlow框架，实现了从音频信号直接转录为文本的端到端自动语音识别系统，并提供了详细的Python代码实现。在TensorFlow中实现的端到端自动语音识别系统Automatic-Speech-Recognition最近更新支持了TensorFlow r1.0（2017年2月24日）。此外，它还增加了对动态RNN中的dropout的支持（2017年3月11日），并且可以在shell文件中运行。该系统每几个训练周期会自动进行评估，并修复了一些字符级语音识别的bug（均为2017年3月11日至14日期间）。改进了可重用函数API，增加了数据预处理中的缩放功能和LibriSpeech训练支持（均在2017年3月15日完成）。此外，添加了一个简单的n-gram模型用于随机生成或统计使用，并进一步优化了一些预处理与训练的代码。另外还替换掉了所有TAB字符并引入了nist2wav转换器脚本（于2017年4月20日）。最后更新包括增加一些数据准备代码和WSJ语料库标准预处理s5 recipe，这些改进均在同年五月完成。

Essential-BYOL: PyTorch与PyTorch Lightning中BYOL的基本实现

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简介：本文介绍了在PyTorch和PyTorch Lightning框架下无监督学习方法BYOL的基础实现，为研究者提供了一个简洁而有效的起点。基本BYOL实现一个简单而完整的实现在PyTorch + 中。优点： - 良好的性能（在CIFAR100上的线性评估精度约为67％） - 最少的代码，易于使用和扩展 - PyTorch Lightning提供了多GPU/TPU和AMP支持 - 支持ImageNet（需要测试）在线性训练过程中执行线性评估而无需额外的前向通过。用Wandb记录性能。表现：线性评估精度这是经过1000个纪元后的准确性： | 数据集 | Acc @ 1 | Acc @ 5 | |--------|---------|---------| | CIFAR10 | 91.1% | 99.8% | | CIFAR100 | 67.0% | 90.5% | 训练和验证曲线 CIFAR10 CIFAR100 环境： ``` conda create --name essential-byol python=3.8 conda activate essential-byol conda install pytorch=1.7. ```

基于MATLAB的语音识别算法实现

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本项目基于MATLAB平台，探索并实现了多种语音识别算法。通过实验不同方法，优化了语音信号处理技术，提升了模型在噪声环境下的表现与准确率。本程序设计在MATLAB环境下进行语音识别研究，分为训练部分、匹配部分和演示部分。每个部分分别编写相应的函数，并通过调用这些函数来实现语音识别功能。

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LASR：基于PyTorch Lightning的自动语音识别实现

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