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基于STM32的嵌入式语音识别模块设计实现「建议收藏」

模块整体方案及架构 语音识别的基本原理如图1所示。语音识别包括两个阶段:训练和识别。不管是训练还是识别,都必须对输入语音预处理和特征提取。...现有的语音识别技术按照识别对象可以分为特定人识别非特定人识别。...特定人识别是指识别对象为专门的人,非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户,一般需要采集多个人的语音进行录音和训练,经过学习,达到较高的识别率。...语音识别技术在国内外的发展十分迅速。...本文的语音识别方案是以嵌入式微处理器为核心,外围加非特定人语音识别芯片及相关电路构成。语音识别芯片选用ICRoute公司的LD33 20芯片。

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    语音识别的相关知识

    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高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。...其中,孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词,如“开机”、“关机”等;连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音,如一个句子或一段话;连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音,但它并不识别全部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现...根据针对的发音人,可以把语音识别技术分为特定人语音识别非特定人语音识别,前者只能识别一个或几个人的语音,而后者则可以被任何人使用。...显然,非特定人语音识别系统更符合实际需要,但它要比针对特定人识别困难得多。 另外,根据语音设备和通道,可以分为桌面(PC)语音识别、电话语音识别和嵌入式设备(手机、PDA等)语音识别。...自然语音识别与指令式语音识别主要区别是词库大小及处理方式,指令语音所有处理都是本地进行,自然语音识别目前基本都是采用云处理方式,这样其语音库及处理能力是指令语音无法比拟的。

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    语音识别模型

    简介Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目,旨在实现语音识别、翻译和生成任务。...作为基于深度学习的语音识别模型,Whisper 具有高度的智能化和准确性,能够有效地转换语音输入为文本,并在多种语言之间进行翻译。...这种综合运用数据和先进技术的方式,使得 Whisper 提高了其在各种环境下的健壮性和准确性,能够实现更为精确、智能的语音识别和翻译,为用户提供更加出色的语音处理体验。...多任务Whisper 并不仅仅是预测给定音频的单词,虽然这是是语音识别的核心,但它还包含许多其他附加的功能组件,例如语言活动检测、说话人二值化和逆文本正态化。...包括以下几种:语音识别语音翻译口语识别语音活动检测这些任务的输出由模型预测的令牌序列表示,使得单个模型可以代替传统的语音处理管道中的多个组件,如下所示:应用安装openai-whisperopenai-whisper

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    智能语音机器人小知识(3)--什么是语音识别技术?

    与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用场景包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...语音识别技术1.png 历史 早在计算机发明之前,自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程,早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。...从Baum提出相关数学推理,经过Labiner等人的研究,卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的非特定人大词汇量连续语音识别系统Sphinx。...清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组,研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度,达到94.8%(不定长数字串)和96.8%(定长数字串)。...研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%,前三选识别率达99.96%;并且可以识别普通话与四川话两种语言,达到实用要求。

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    python语音识别

    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的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。...AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {     'vol': 5, }) # 识别正确返回语音二进制...接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。...(text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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    语音识别内容

    PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。...统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数...Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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    Linux下利用python实现语音识别详细教程

    Linux下python实现语音识别详细教程 语音识别工作原理简介 选择合适的python语音识别包 安装SpeechRecognition 识别器类 音频文件的使用 英文的语音识别 噪音对语音识别的影响...麦克风的使用 中文的语音识别 小范围中文识别 语音合成 语音识别工作原理简介 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。...早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。...选择合适的python语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。...如果使用的是基于 Debian的Linux(如 Ubuntu ),则可使用 apt 安装 PyAudio:sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio

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    什么是语音识别语音助手?

    前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然,更具人性化。

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    语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)

    上一篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说...整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。...要下载的很多,一些依赖: apt-get install -y libsndfile1 swig g++ gcc 其中在paddlehub教程中是libsndfile,但是目前已经找不到这个依赖了;然后有些linux...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的: import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k,格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH

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    语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)

    参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 上一篇paddlehub是一些预训练模型,paddlespeech也有,所以本篇就是更新...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型,支持语音识别语音合成,声音分类,声纹识别,标点恢复,语音翻译等多种功能,PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...相关依赖: gcc >= 4.8.5 paddlepaddle >= 2.3.1 python >= 3.7 linux(推荐), mac, windows pip install paddlepaddle...文档链接:语音识别 第一个语音识别的示例: >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...、:;) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。

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    什么是语音识别语音搜索?

    前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之一。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

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    Python实时语音识别

    最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。...目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。...由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。...语音识别 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,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。...语音识别API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别

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    01 语音识别概述

    语音识别概述 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...数据/语料库 英文数据 • TIMIT:音素识别,LDC版权 • WSJ:新闻播报,LDC版权 • Switchboard:电话对话,LDC版权 • Aurora4,鲁棒语音识别(WSJ加噪)(...Processing: A guide to theory, algorithm, and system development, Prentice Hall, 2011 • 韩继庆、张磊、郑铁然,《语音信号处理...》,清华大学出版社• 赵力,《语音信号处理》,机械工业出版社 • Lawrence Rabiner, Biing-Hwang Juang, Fundamentals of Speech Recognition...Deng, Automatic Speech Recognition - A Deep Learning Approach, Springer, 2014 • 俞栋、邓力著,俞凯、钱彦旻译,《解析深度学习:语音识别实践

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