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PPASR中文语音识别（入门级）

在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。...在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作，这种对齐非常浪费时间，而且对齐之后，模型预测出的label只是局部分类的结果，而无法给出整个序列的输出结果，...requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 数据准备 在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。

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Windows 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 （需要解压） 语言模型：zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典：zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫“中文语音识别”。...进入“中文语音识别”目录，然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256...zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后，查看 myfile.txt 文件，内容即是程序识别出来的中文

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    Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

    前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别，今天看看在 Linux 上怎办实现。...模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 （需要解压） 语言模型：zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典：zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件（要求：.wav 格式，采样频率 16000HZ，单声道） 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下，这里假定就叫 “test”。...dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后，查看 myfile.txt 文件，内容即是程序识别出来的中文

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Pytorch实现的MASR中文语音识别...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，本项目是基于masr 进行开发的。...在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    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，本项目是基于masr 进行开发的。...data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS-...自定义的语音数据需要符合一下格式：语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。infer_record.py的参数record_time为录音时间。

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    使用原神语音训练中文 VITS 模型

    做了大量准备工作之后，本文记录使用原神语音训练中文 VITS 模型的流程。...工作流程 按照 原神——提瓦特大陆语音分类识别 获取角色音频和声音识别结果 使用项目 vits_chinese 训练 VITS模型 这里说一下为什么用 vits_chinese ，网络上大多数用的都是...根据 原神——提瓦特大陆语音分类识别 筛选的音频，使用 科大讯飞语音识别 结果，运用 Python 识别中文生成带声调的拼音 的方法，按照 vits_chinese 仓库的音频标注规范，生成语音标注，...，需要想办法转成中文。...核心文件为 vits_infer.py，该文件需要配置配置文件和模型路径，之后会根据配置加载语音生成模型，将 vits_infer_item.txt 中的中文转为语音，这里贴几段示例： 123 遥望星空作文独自坐在乡间的小丘上

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    语音输入中文域名可作为语音访问网站服务的通用接口

    ，我认为语音输入中文域名直接访问网站服务是解决语音访问网站服务最通用和直接的互联网基础应用。...国家鼓励和支持中文域名系统的技术研究和推广应用。”。语音输入中文域名作为语音访问网站服务的通用接口将有法可依和有法可循。      ...随着推动中文域名邮箱、中文域名超链接和语音输入中文域名的广泛支持，中文域名便于记忆，易于品牌宣传，利于移动互联网时代的手写输入和语音输入，让众多老幼人群更便于接入互联网。      ...如果中文域名推进工作组能推动讯飞、百度、阿里巴巴和腾讯等这4家“语音识别”接口服务提供商支持语音输入中文域名，将极大地推动中文域名的应用场景。...语音输入中文域名的应用场景可以多种多样，例如回到家通过语音操控打开智能电视，可以语音换台，如果能支持语音输入中文域名，还可以实现语音浏览网页，以下是智能电视实现语音操控浏览网站的假想场景：当用户语音打开家里的电视

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    基于Kersa实现的中文语音声纹识别

    源码地址：VoiceprintRecognition-Keras使用环境：Python 3.7Tensorflow 2.3.0模型下载数据集类别数量下载地址中文语音语料数据集3242点击下载更大数据集6235...创建数据本教程笔者使用的是中文语音语料数据集 ，这个数据集一共有3242个人的语音数据，有1130000+条语音数据。...在create_data.py写下以下代码，因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，在创建数据列表之后，可能有些数据的是错误的...最后recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。

    3.3K20

    Sonos音响加持AI，联手若琪推中文语音交互

    除了音质，版权get，语音交互也要get。 之前，不少智能音箱从语音交互、音乐版权开始向音质覆盖。 现在，以音质著称的“古典”音响们，也开始纷纷拿起AI交互工具。...今天登场的是Sonos——而且是联手Rokid，加持中文语音交互。 ?...值得一提的是，中国地区的用户，也能获得Sonos钦定的中文语音助手了，现在外接一个Rokid mini，就能让Sonos能听会理解，不仅能语音交互听音乐，还可以实现智能家居操控。 ?...但在中文世界，Alexa有心无力，于是Rokid由此成为了Sonos中文唯一合作伙伴。...Rokid“AI遥控器” 当前将实现中文语音交互的Sonos音响，还不是直接内置Rokid系统，而是通过外界Rokid mini完成。 ?

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    实战：基于tensorflow 的中文语音识别模型 | CSDN博文精选

    作者 | Pelhans 来源 | CSDN博客 目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。...网上看了一圈，发现基于tensorflow的中文语音识别开源项目很少，而且功能较为简单。英语的项目倒是很多，但奈何写代码的人功力太深厚，想转成中文的很麻烦。...(实际上是代码功力太差…), 语料采用Aishell 的170h语音....二、特征处理 2.1 MFCC MFCC 也就是梅尔倒谱系数，在理论上它的获取流程为： 先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理） 对每一个短时分析窗，通过FFT...；（倒谱分析，获得MFCC作为语音特征） 在代码上已经被人包装好了，可以通过python_speech_features 中的mfcc函数直接得到音频的mfcc特征, 该函数的参数为: mfcc(signal

    5.7K10

    小红书语音识别新突破！开源FireRedASR，中文效果新SOTA

    语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）是一种将语音转化为文字的技术，被广泛应用于智能语音交互和多媒体内容理解领域，例如语音助手、语音输入、视频字幕等场景。...衡量中文 ASR 性能的主要指标是字错误率（CER，Character Error Rate），该值越低，表示模型的识别效果越好。...在业界广泛采用的中文普通话公开测试集上，FireRedASR 凭借卓越的性能取得了新 SOTA！...值得一提的是，FireRedASR 在中文方言和英语场景中同样表现不俗。...在 KeSpeech（中文方言）和 LibriSpeech（英语）测试集上，FireRedASR 的 CER 显著优于此前的开源 SOTA 模型，使其在支持好普通话 ASR 的前提下，在中文方言和英语上也足够通用

    1.9K10

    Wispr Flow 平替, 这款开源中文语音助手，程序员真该试试,本地离线的中文语音输入神器来了（开源白嫖版）

    如果你经常写长邮件、记会议纪要、写代码注释，却越来越不想敲键盘，那语音输入+AI帮你整理文稿，真的能省掉一大截时间。...而这次这款叫「蛐蛐（QuQu）」的工具，主打就是：给中文用户的本地语音工作流——既替代WisprFlow，又不用交月费，还把隐私锁在你电脑里。...它解决的核心问题是：让中文用户可以不用付订阅费，也不用把语音丢到云端，就能用上接近WisprFlow体验的语音输入工作流——写文案、写代码、写邮件都能用。...功能亮点核心功能先说几个最硬核的点：本地中文语音识别：内置阿里巴巴的FunASRParaformer模型，在你电脑本地跑，不依赖云端，既听得懂中文互联网的各种梗，又不用担心语音被上传。...总结如果你是重度中文写作/会议记录/程序员用户，又在意隐私、想摆脱WisprFlow订阅费，非常值得现在就clone下来折腾；但如果你只是偶尔录个语音、又完全不想碰Node.js和Python环境，那这款工具目前上手门槛会有点高

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    吊打中文合成！这款开源语音神器效果炸裂，逼真到离谱！

    嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法 Spark-TTS 是一个面向中文及多语言文本转语音（TTS）场景的开源项目，旨在帮助开发者快速、简便地生成自然流畅的语音合成结果...多语言语音合成内置支持中文、英文等常见语言的合成，且在持续迭代中，不断扩展更多语种，为需要全球化的产品或项目提供了全面支撑。...开放的社区生态该项目在持续迭代中拥有积极的开发者社区，尤其在中文语音合成方面提供了很多优化建议与模型分享，使得 Spark-TTS 在华语 TTS 领域得到广泛应用。...Piper侧重高性能边缘部署，模型较轻量化适合内存紧张环境，音质略逊于大型模型Spark-TTS注重中文合成，多发音人支持，插件化架构语音质量自然，配置灵活，更适合中文市场与其他同类项目相比，Spark-TTS...在中文 TTS 方面有明显优势，一是对中文文本切分、韵律处理的优化更到位，二是支持多风格、多音色定制，将个性化训练流程做得更简洁易用。

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    离线环境的中文语音识别 paddlepaddle 与 Speech_Recognition（Sphinx）实践

    toolkit 参考文献 简介 本文主要针对中文语音识别问题，选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。...语音识别基础 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。...目前大多数语音识别技术是基于统计模式的，从语音产生机理来看，语音识别可以分为语音层和语言层两部分。...pythonlibs/#pyaudio 需要下载安装两个库，pyaudio，PocketSphinx， 在安装完sphinx后默认只支持英文，在存放模型的路径下只有一个文件名为en-US，所以这里需要添加一个处理中文的模型...zh_cn.lm.bin命名为language-model.lm.bin zh_cn.dic中pronounciation-dictionary.dict 普通话识别效果测试 先说结论：效果太差 先用了一段 ，中文普通话

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    基于PaddlePaddle实现的DeepSpeech2端到端中文语音识模型

    DeepSpeech2中文语音识别 本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。...-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 数据准备 在download_data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和词汇表的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...支持中文数字转阿拉伯数字，将参数--to_an设置为True即可，默认为True。 python infer_path.py --wav_path=....支持中文数字转阿拉伯数字，将参数--to_an设置为True即可，默认为True。

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