首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于CMU Sphinx的慢速语音识别

是一种基于开源语音识别引擎CMU Sphinx的技术,用于将慢速语音转换为文本。CMU Sphinx是一个流行的开源语音识别工具包,具有良好的可扩展性和灵活性。

慢速语音识别技术的优势在于其适用于对慢速语音进行准确识别,尤其适用于对长篇语音的处理。它可以应用于各种场景,如语音转写、语音指令识别、语音搜索等。

在云计算领域,腾讯云提供了一系列与语音识别相关的产品和服务,可以满足不同需求。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址:

  1. 语音识别(ASR):腾讯云的语音识别服务提供了高准确率的语音转文本功能,支持多种语言和场景,适用于语音转写、语音指令识别等应用场景。详细信息请参考:https://cloud.tencent.com/product/asr
  2. 语音合成(TTS):腾讯云的语音合成服务可以将文本转换为自然流畅的语音,支持多种语言和声音风格,适用于语音播报、语音助手等应用场景。详细信息请参考:https://cloud.tencent.com/product/tts
  3. 语音唤醒(Wake-up):腾讯云的语音唤醒服务可以实现通过语音唤醒设备,支持自定义唤醒词和多种唤醒模式,适用于智能音箱、智能家居等应用场景。详细信息请参考:https://cloud.tencent.com/product/wakeup
  4. 语音评测(ASR):腾讯云的语音评测服务可以对语音进行准确性、流利度等方面的评估,适用于语音教育、语音训练等应用场景。详细信息请参考:https://cloud.tencent.com/product/speech_evaluation

总结:基于CMU Sphinx的慢速语音识别是一种利用开源语音识别引擎CMU Sphinx进行慢速语音转文本的技术。腾讯云提供了一系列与语音识别相关的产品和服务,包括语音识别、语音合成、语音唤醒和语音评测等,可以满足不同应用场景的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

资源 | 横向对比5大开源语音识别工具包,CMU Sphinx最佳

作为深度学习研发团队一员,我们对于循环神经网络(RNN)和其他语音识别需要用到方法都有所涉及。在几年之前,业内最佳语音识别系统还是基于语音分析方法,包含发音、声学和语言模型。...开源免费语音识别工具包横向对比 本次分析基于 svds 开发者主观经验和开源社区已有消息。上表列出了目前大部分流行语音识别软件(但略微超出开源范畴)。...CMU Sphinx 也包含了其他几种编程语言,如 Java 和 C。 开发工作 在学术研究中,所有列出项目都包含它们来源。...社区 这里我们关注一下邮件、讨论群还有开发者团体情况。CMU Sphinx 在它 repos 上有着在线交流论坛和积极关注。...教程和例子 CMU Sphinx 教程非常具有可读性,易于学习,Kaldi 文档也很全面,但似乎更难理解。不过 Kaldi 内容覆盖了语音识别语音和深度学习方法。

2.8K60

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

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文本或命令技术。...语音识别本质上是一种模式识别的过程,未知语音模式与已知语音参考模式逐一进行比较,最佳匹配参考模式被作为识别结果。 语音识别的目的就是让机器赋予人听觉特性,听懂人说什么,并作出相应动作。...目前大多数语音识别技术是基于统计模式,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。...当今语音识别技术主流算法 主要有基于动态时间规整(DTW)算法、基于非参数模型矢量量化(VQ)方法、基于参数模型隐马尔可夫模型(HMM)方法、基于人工神经网络(ANN)和支持向量机等语音识别方法...语音识别系统模型通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于: 语音到音节概率计算 音节到字概率计算 整体流程图如下所示: 安装 Sphinx 说明:https://cmusphinx.github.io

8.5K10
  • 基于树莓派语音识别语音合成

    基于树莓派语音识别语音合成 摘要 语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人语音指令及文字内容技术...本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节音频。...材料: 树莓派3B+ ×1 USB声卡 ×1 麦克风 ×1 PC ×1 音视频线材若干 实现过程: 一、 百度云语音识别 python-SDK安装 为了能够调用百度云语音识别API接口,需要申请属于自己百度...,实现对本地语音文件识别。...百度在语音识别方面做出努力可见一斑,通过调整程序中参数,可以识别除普通话以外其他语言音频文件(如英语),而且准确度较高,尤其是短句识别甚高,在易混淆字音重复出现绕口令中,仅将其中一个“柳”字错误识别

    4K30

    横评:五款免费开源语音识别工具

    为此,我们对比了五款基于 HMM 和 N-gram 模型语音识别工具:CMU Sphinx,Kaldi,HTK,Julius 和 ISIP。...社区活跃度: 这一部分我们考察了上述五个工具邮件和社区讨论情况。 CMU Sphinx 论坛讨论热烈,回帖积极。...同时,HTK 文档还适用于实际产品设计和使用等场景。 Julius 专注于日语,其最新文档也是日语,但团队正在积极推动英文版发布。 以下链接提供了一些基于 Julius 语音识别样例。...CMU Sphinx 包括英语、法语、西班牙语和意大利语在内诸多可以直接使用模型,详情可以参考它说明文档。...未来我们将陆续推出关于 CMU Sphinx 具体应用和如何将神经网络应用于语音识别的更多文章,欢迎大家继续关注。 来源:kdnuggets

    6.2K130

    基于PaddlePaddle语音识别模型

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀Doi技术团队学习经历 语音识别 本项目是基于...每一行数据包含该语音文件相对路径和该语音文件对应中文文本,要注意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。...lm wget https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zhidao_giga.klm 评估和预测 在训练结束之后,我们要使用这个脚本对模型进行超参数调整,提高语音识别性能...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python eval.py 项目部署 启动语音识别服务,使用Socket通讯。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python deploy/server.py 测试服务,执行下面这个程序调用语音识别服务。在控制台中,按下空格键,按住并开始讲话。

    1.4K20

    基于Pytorch实现语音情感识别

    项目介绍 本项目是基于Pytorch实现语音情感识别,效果一般,提供给大家参考学习。...源码地址:SpeechEmotionRecognition-Pytorch 项目使用 准备数据集,语音数据集放在dataset/audios,每个文件夹存放一种情感语音,例如dataset/audios...python export_model.py 预测语音文件。...python infer.py --audio_path=dataset/audios/angry/audio_0.wav 数据预处理 在语音情感识别中,我首先考虑语音数据预处理,按照声音分类做法...声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好效果,具体预处理方式如下,但是效果不佳,所以改成本项目使用预处理方式,这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起

    2K50

    基于Pytorch实现MASR中文语音识别

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现...MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端深度神经网络中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发。...Facebook在2016年提出Wav2letter,只使用卷积神经网络(CNN)实现语音识别。...自定义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文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...infer_path.py参数wav_path为语音识别音频路径。 infer_record.py参数record_time为录音时间。

    4K86

    基于Pytorch实现MASR中文语音识别

    MASR是一个基于端到端深度神经网络中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发。...Facebook在2016年提出Wav2letter,只使用卷积神经网络(CNN)实现语音识别。...自定义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相对路径和该语音文件对应中文文本,要注意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参数wav_path为语音识别音频路径。infer_record.py参数record_time为录音时间。

    3.4K30

    基于i.MX RT语音识别方案

    基于该方案能针对智能家居各种设备提供以下三种应用场景: 本地离线语音唤醒及语音控制。 本地唤醒,基于云端语音及语义识别的远程控制。 本地“Alexa”唤醒,基于云端AWS SDK语音助手服务。...为了能有一个更直观了解,我们提供了相关demo演示视频: 本地唤醒,基于云端识别的远程控制 如下图所示,在本地基于唤醒词语音识别,然后通过交互方式,把后面的语音输入传递到云端作进一步智能识别。...至于后面的语音控制识别,是基于关键字识别还是更智能化自然语言语义识别,则取决于后台第三方AI云服务商,作为终端智能模块,该方案更多是处理本地AI语音关键词识别。...本地"Alexa"唤醒 基于云端AWS语音助手服务 如下图所示,基于恩智浦低成本语音识别平台,还可以做低成本智能音箱和智能语音助手,根据产品定位和硬件具体配置,可以开发并集成AWS/AVS/...结束语 总体来说,基于恩智浦MCU智能语音识别方案,将会带给客户一个高性价比选择。在目前市场上基本都是基于MPU智能语音方案背景下,这绝对是一个创新型整体解决方案。

    2.7K10

    基于Kersa实现中文语音声纹识别

    前言本项目说是使用Keras,但使用都是Tensorflow下keras接口,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集训练,声纹对比,和声纹识别。...跟梅尔频谱同样很重要梅尔倒谱(MFCCs)更多用于语音识别中,对应API为librosa.feature.mfcc()。...所以在这里要输出是音频特征值,有了音频特征值就可以做声纹识别了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们特征数据,使用这个特征数据可以求他们对角余弦值,得到结果可以作为他们相识度。...首先必须要加载语音库中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,并使用录音到音频进行声纹识别,去匹配语音库中语音,获取用户信息。...通过这样方式,读者也可以修改成通过服务请求方式完成声纹识别,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过声纹登录时,把录音到语音发送到后端完成声纹识别,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语音注册

    2.7K20

    【python魅力】:教你如何用几行代码实现文本语音识别

    引言 语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类语音内容转换为相应文字和文字转换为语音。...一、运行效果 Python语音识别 二、文本转换为语音 2.1 使用pyttsx3 pyttsx3 是一个流行 Python 第三方库,用于实现文本到语音(TTS)转换。...CMU Sphinx 开源语音识别系统一个子集。...CMU Sphinx 由卡内基梅隆大学开发,是一个功能强大且灵活语音识别系统。PocketSphinx 特别适用于嵌入式系统和移动设备,因为它体积小、速度快,同时提供了相对较高识别准确率。...安装完 speech_recognition 之后是不支持中文,需要在 Sphinx 语音识别工具包里面下载对应普通话升学和语言模型 。

    51910

    基于python人脸识别考勤系统(语音播报)

    介绍: 本项目是大二寒假在家没事写,一直没有时间讲本项目分享出来,现在有时间了哈。那就让我简单将项目介绍一下吧。...好了废话不多说了,直接上图 初始化界面: [在这里插入图片描述] 可以看到所有的功能都展现在了左边功能栏中了 点击信息录入 [在这里插入图片描述] 在此处填写完必要个人信息之后,系统会对使用者面部进行特征提取...进行人脸签到: [在这里插入图片描述] 在签到完成之后,系统会普配到使用者姓名,同时将会以语音播报方式将信息播报出来,以是提示使用者签到已完成了 签到信息可视化 [在这里插入图片描述] 总结:简单介绍就到这里了...也可以通过github地址方式获取源代码:https://github.com/huzin1/we [image.png] 欢迎关注公众号:陶陶name

    1.9K50

    基于黑盒语音识别系统目标对抗样本

    在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络已经取得了一定成功,但是许多人已经证明,小对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。...而从个性化语音助手,如亚马逊 Alexa 和苹果公司 Siri ,到车载语音指挥技术,这类系统面临一个主要挑战是正确判断用户正在说什么和正确解释这些话意图,深度学习帮助这些系统更好理解用户,...在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络在语音转录应用已经取得了令人印象深刻进步。许多人已经证明,小对抗干扰就可以欺骗深层神经网络,使其错误地预测一个特定目标。...攻击策略: 基于梯度方法:FGSM 快速梯度法; 基于优化方法:使用精心设计原始输入来生成对抗样本; ▌以往研究 在先前研究工作中,Cisse 等人开发了一个通用攻击框架,用于在包括图像和音频在内各种模型中工作...在更复杂深度语音系统上困难在于试图将黑盒优化应用到一个深度分层、高度非线性解码器模型中。尽管如此,两种不同方法和动量突变结合为这项任务带来了新成功。

    1K30

    Interspeech 2019 | 基于多模态对齐语音情感识别

    在本篇论文中,滴滴提出基于多模态对齐语音情感识别的模型。在语音情感识别的公开数据集IEMOCAP取得了当前最好性能。...基于多模态语音情感识别的方法可以用于智能客服(如客服质检,机器人客服互动式语音应答),其中机器人客服质检主要是根据语音识别文本对客服和用户情绪进行分析,辅助质检,机器人客服互动式语音应答主要是根据语音识别文本对进线用户情绪进行分析...本文提出多模态对齐语音情感识别的模型,主要包括语音编码器模块,语音识别文本编码器模块,以及基于注意力机制多模态融合网络模块,具体模型结构图如上图。...语音编码器模块 我们首先获取语音低维度基于MFCC特征,然后用BiLSTM对音频基于帧进行高维特征表示。...语音识别文本编码器模块 我们首先预训练(Pretraining)来获取单词词向量(Word Embedding)表示,然后用BiLSTM对ASR识别文本基于单词进行高维特征表示。

    3.1K20

    基于黑盒语音识别系统目标对抗样本

    在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络已经取得了一定成功,但是许多人已经证明,小对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。...而从个性化语音助手,如亚马逊 Alexa 和苹果公司 Siri ,到车载语音指挥技术,这类系统面临一个主要挑战是正确判断用户正在说什么和正确解释这些话意图,深度学习帮助这些系统更好理解用户,...在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络在语音转录应用已经取得了令人印象深刻进步。许多人已经证明,小对抗干扰就可以欺骗深层神经网络,使其错误地预测一个特定目标。...攻击策略: 基于梯度方法:FGSM 快速梯度法; 基于优化方法:使用精心设计原始输入来生成对抗样本; ▌以往研究 在先前研究工作中,Cisse 等人开发了一个通用攻击框架,用于在包括图像和音频在内各种模型中工作...在更复杂深度语音系统上困难在于试图将黑盒优化应用到一个深度分层、高度非线性解码器模型中。尽管如此,两种不同方法和动量突变结合为这项任务带来了新成功。

    90420

    机器学习对抗性攻击

    表4 对抗性语音黑盒攻击结果[3] 白盒攻击(语音识别): 在白盒子攻击中,该团队对抗目标机器学习算法是开源CMU Sphinx speech recognition system[4]。...在整个系统中,CMU Sphinx首先将整段语音切分成一系列重叠帧(frame),然后对各帧使用Mel一Frequency Cepstrum(MFC)转换,将音频输入减少到更小一个维度空间,即图7中特征提取...然后,CMU Sphinx使用Gaussian Mixture Model(GMM)来计算特定音频到特定音素(phoneme)一个概率。...图7 CMU SPHINX SPEECH RECOGNITION SYSTEM模型[4] 在Tavish白盒攻击模型中,他分别提出了两个方法:1.simple approach 2.Improved...[4] P.Lamere,P.Kwork,W.Walker,E.Gouvea,R.Singh,B.Raj and P.Wolf,”Design of the CMU Sphinx一4 Decoder

    1.7K40
    领券