做cpa建什么网站好,申请了域名怎么做网站,重庆公司免费网站建设,百度排行榜小说目录 1 核心概念 2 安装依赖库 3 实践 语音信号处理#xff08;Speech Signal Processing#xff09;简称语音处理。 语音识别#xff08;ASR#xff09;和自然语言处理#xff08;NLP#xff09;#xff1a;语音识别就是将语音信号转化成文字文本#xff0c;简单实…目录 1 核心概念 2 安装依赖库 3 实践 语音信号处理Speech Signal Processing简称语音处理。 语音识别ASR和自然语言处理NLP语音识别就是将语音信号转化成文字文本简单实现了两种信号的转换。ASR又可以理解为让机器听见。NLP可以理解为通过某种算法让计算机理解所输入的内容NLP又可以理解成让机器听懂。 语音识别(Speech Recognition)是NLP的一个重要子领域旨在将语音信号转换为文本。 1 核心概念 ① 语音特征 语音特征是用于描述语音信号的数值特征。 特征提取的方法有线性预测系数LPC、LPC倒谱系数LPCC、线谱对参数LSP、共振峰率、短时谱、Mel频率倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP等等。 其中梅尔倒谱系数MFCC的提取过程包括声道转换、预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换、通过三角带通滤波器得到Mel频谱、倒谱分析取对数做逆变换。 预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 ⒈ 预加重语音信号低频段能量大高频段信号能量小。预加重的目的是提升高频部分使得信号的频谱变得平坦。 ⒉ 加窗减少语音帧的截断效应。矩形窗和汉明窗。 ⒊ 分帧将信号分段每一段为一帧一般10-30ms。分帧虽然可以采用连续分段的方法但一般要采用交叠分段的方法这是为了使帧与帧之间平滑过渡保持其连续性。前一帧和后一帧的交叠部分称为帧移。 常见的语音特征包括MFCC、SPC、PFCC等可以根据任务需求选择合适的特征。 ② 语音数据集 语音数据集是用于训练和测试语音识别和语音合成模型的数据集包括LibriSpeech、Common Voice、VCTK等。 ③ SR和TTS 语音识别(Speech RecognitionSR)是将人类语音信号转换为文本的过程主要包括语音前处理、语音特征提取、语音模型训练和文本生成等步骤。 Token可以是Phonemea unit of sound、Grapheme字母或字、Word词汇、MorphemeGrapheme, Word、Bytes。 语音合成(Text-To-Speech TTS 又称文语转换)是将文本转换为人类可理解的语音信号的过程主要包括文本前处理、语音模型训练和语音信号生成等步骤。  ④ 语音识别系统的构建 语音识别和语音合成主要基于深度学习技术包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Transformer等等。 ⒈ 卷积神经网络(CNN) CNN可以自动学习特征并进行分类。CNN通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取语音信号的特征池化层用于减少参数数量和防止过拟合全连接层用于输出预测结果。 ⒉ 循环神经网络(RNN) RNN可以处理序列数据。在语音识别任务中RNN可以处理语音信号的时间序列特征。RNN通常由多个隐藏层和输出层组成每个隐藏层都有自己的权重和偏置。 ⒊ LSTM LSTM是一种特殊的RNN它可以处理长距离依赖关系。LSTM通过使用门机制来控制信息的流动从而避免梯度消失问题。 ⒋ Transformer Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络它可以处理长距离依赖关系并并行化计算。 构建步骤包括预处理、数据集划分、模型构建、训练、模型评估、模型优化。 2 安装依赖库 ① cpu版本的paddlepaddle安装 ​pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ​ ② 安装PaddleSpeech pip install paddlespeech# 或者pip --default-timeout100 install paddlespeech -i Simple Index --trusted-host pypi.douban.com ​ 3 实践 实践① 语音识别 命令行 paddlespeech asr --lang zh --input zh.wav 代码 from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor asr ASRExecutor() result asr(audio_filezh.wav) print(result) pass 效果 输出结果如下 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康