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方言普通话语音识别的语料库样例。

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简介：
该数据集为600人方言普通话语音识别语料库的示例，其中包含四位发音人（两名男性和两名女性）录制的一小部分音频样本。完整的语料库涵盖了600名发音人，这些发音人分布于中国全国各地，并涵盖了不同年龄、性别以及文化程度的人群。录音环境则囊括了安静、座机电话、手机、车载环境、带有背景音乐的场景以及嘈杂声等多种情况。录音材料的内容涵盖了单字、词汇、语句、自然对话和语篇，采样率为8K和44K两种规格，并采用16比特量化技术进行处理。此外，标注粒度包括文字标注、拼音标注、韵律标注和音频标注等多种形式。该数据集的主要用途是语音识别技术的研究与应用。

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  • 普通话与方言语音识别语料样本示例
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    本示例包含普通话及多种方言的语音识别数据样本，旨在展示不同语言变体在技术处理中的特点和挑战。 本数据集是600人方言与普通话的语音识别语料库的一部分。样例包含了4个发音人的少量录音（两男两女）。完整的语料库包括了来自全国不同地区、年龄层和文化背景的600名发音人，涵盖安静环境至嘈杂环境的各种录制条件，如使用座机、手机或车载设备，并伴有音乐或其他噪音。此外，该数据集还包含了从单字到词汇句型再到自然对话及语篇等多样化的语音材料。采样率分为8K和44K两种规格，采用16比特量化处理，并提供文字、拼音、韵律以及音频标注等多种形式的注解信息。 此数据集的主要用途是支持语音识别技术的研发与应用。
     
  • MASR：普通话的中文语音识别
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    MASR是一款专注于普通话的高效中文语音识别系统，能够准确快速地将口语转换为文本形式，适用于多种场景和应用需求。 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目。该项目采用门控卷积神经网络（Gated Convolutional Network），其结构参考了Facebook在2016年提出的Wav2letter模型，但激活函数使用的是GLU而非HardTanh或ReLU。根据实验结果，使用GLU的收敛速度比使用HardTanh更快。 如果您想研究卷积网络用于语音识别的效果，这个项目可以作为一个很好的参考资料。我们用字错误率（CER）来评估模型的表现，其计算公式为：编辑距离/句子长度，数值越低表示表现越好；大致上1-CER可理解为识别准确率。 该模型使用AISHELL-1数据集进行训练，包含共约150小时的录音，并覆盖了4000多个汉字。然而，在工业界中使用的语音识别系统通常会用至少十倍于此的数据量来训练模型，并且还会根据特定场景调整语料库以优化语言模型。因此，请不要期望本项目能够达到同样水平的表现。
     
  • CMU汉语普通话的语音识别发音词典（包含多音词）
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    本资源为卡内基梅隆大学开发的汉语普通话语音识别项目中的发音词典，特别收录了大量常用多音字词，旨在支持更精确的语音识别研究与应用。 CMU汉语普通话语音识别发音词典（包含多音词），共7万个词条。
     
  • Android 语音通话(语音识别-11_098).zip
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    这是一个名为Android 语音通话的压缩文件，包含语音识别相关的代码或资源，于2023年11月9日创建。该文件可能用于开发安卓系统的语音识别应用程序。 安卓语音控制拨打电话等功能可以通过配置相关的XML模块来实现。例如： ```xml  
  • SageMaker_语音语言识别
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    Amazon SageMaker 语音语言识别服务助力开发者轻松构建、训练及部署高质量的语音转文本和自然语言处理模型，适用于多种应用场景。 本项目基于 Amazon Sagemaker 实现语音语言种类识别。 准备数据： 1. 每种语言的音频约需10个小时。 2. 音频应无噪音和背景音干扰。 3. 发音者性别多样，男女比例均衡为佳。 4. 单个音频文件时长应在10至20分钟之间。 5. 文件格式要求为mp3，单声道采样率设置为22050Hz。 6. 语言命名规范：使用语言代码_性别_音频名称的格式，例如 de_f_1233444422.mp3, 其中de表示德语，f代表女性发音者，m则代表男性发音者。 7. 不同的语言前缀如de、cn等分别对应不同的语种。 数据分为训练集和测试集，并可准备一定量的噪音数据作为辅助资料。 第一步：进行数据预处理 执行 1-processing 文件夹下的 processing.ipynb 脚本段落件 第二步：模型训练 进入2-training 进行操作。
     
  • ScanSoft Meiling 普通话中文语音包
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    ScanSoft Meiling普通话中文语音包是专为中文用户设计的一款高质量文本转语音(TTS)软件插件，能够将电子文档转换成自然流畅的普通话音频，极大地方便了用户的听读需求。 在使用ScanSoft_MeiLing_ChineseMandarinVoice这款中文TTS语音包的过程中，我发现它的音质比较好听。
     
  • 语音识别系统资料-语音识别系统.rar
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    本资源包含关于语音识别系统的详细资料，涵盖技术原理、应用案例及开发指南等内容，适合开发者和研究者深入学习。 语音识别系统是现代信息技术中的一个重要领域，它涉及计算机科学、信号处理、模式识别以及人工智能等多个学科。本项目基于MATLAB平台构建，MATLAB是一种强大的数学计算软件，同时也是开发和实现各种算法的理想环境，在信号处理和机器学习方面尤为突出。 在“语音识别系统-语音识别系统.rar”压缩包中包含了一个名为Figure41.jpg的图像文件。通常这样的图像是用于展示系统的整体工作流程，并帮助理解语音识别的基本步骤，如预处理、特征提取、模型训练和识别等。 1. **预处理**：首先对原始音频信号进行一系列操作以去除噪声并将其分帧加窗。MATLAB中的Signal Processing Toolbox提供了多种函数来完成这些任务，例如使用hamming窗函数减少边缘效应。 2. **特征提取**：从经过预处理的语音数据中抽取具有代表性的参数作为模型输入。常见的特征包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）和PLP（感知线性预测）。MATLAB中的Audio Toolbox可以方便地计算这些特征，帮助系统区分不同词汇的声音。 3. **模型训练**：这一阶段通常涉及使用统计建模方法如GMM（高斯混合模型）或DNN（深度神经网络）来建立语音识别所需的数学模型。利用Statistics and Machine Learning Toolbox或者Deep Learning Toolbox可以在MATLAB中实现这些复杂的计算任务，以优化系统性能。 4. **识别**：当训练阶段完成后，新输入的音频特征将与已有的模型进行比较匹配，确定最可能的结果。这一步骤可能会用到Viterbi算法或其他解码策略来提高准确性。 5. **后处理**：为了进一步提升语音识别的效果，在最终输出之前还会执行一些额外的操作如上下文依赖性分析和语言模型的应用等措施。 6. **评估与优化**：通过交叉验证、错误率分析等方式对系统的性能进行全面的评价，并根据测试结果调整参数或改进算法。 图Figure41.jpg可能详细地展示了上述一个或者多个阶段，帮助用户理解每个步骤的具体作用以及整个系统架构。不过由于图像内容无法直接展示，在这里仅能提供文字描述作为参考说明。 MATLAB为构建语音识别系统提供了广泛的工具和库支持，从数据预处理到模型训练直至最终的语音识别任务均可在一个集成环境中高效完成。通过持续的学习与优化过程，我们可以创建出更加准确且智能化的语音识别解决方案。
     
  • 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。