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浅谈深度学习在语音识别领域的应用

深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域,并对该领域产生了巨大的影响。在短短几年时间内,深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间,在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上,深度学习的文章呈现出逐年递增的趋势。在工业界,包括谷歌、苹果、微软、IBM、百度等在内的国内外大型IT公司提供的语音相关产品,比如谷歌的Google Now、苹果的Siri、微软的Xbox和Skype等,都是基于深度学习算法。

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Android使用webrtc实现检测用户是否在说话

我们在Android应用做语音识别的时候,一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话,就停止录音,并把录音发送到语音识别服务器,获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话,我们使用的是WebRTC架构的源代码中的vad代码实现的。 VAD算法全称是Voice Activity Detection,该算法的作用是检测是否是人的语音,使用范围极广,降噪,语音识别等领域都需要有vad检测。webrtc的vad检测原理是根据人声的频谱范围,把输入的频谱分成六个子带:80Hz——250Hz,250Hz——500Hz,500Hz——1K,1K——2K,2K——3K,3K——4K。分别计算这六个子带的能量。然后使用高斯模型的概率密度函数做运算,得出一个对数似然比函数。对数似然比分为全局和局部,全局是六个子带之加权之和,而局部是指每一个子带则是局部,所以语音判决会先判断子带,子带判断没有时会判断全局,只要有一个通过认为是语音。

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Android开发笔记(一百零八)智能语音

如今越来越多的app用到了语音播报功能,例如地图导航、天气预报、文字阅读、口语训练等等。语音技术主要分两块,一块是语音转文字,即语音识别;另一块是文字转语音,即语音合成。 对中文来说,和语音播报相关的一个技术是汉字转拼音,想想看,拼音本身就是音节拼读的标记,每个音节对应一段音频,那么一句的拼音便能用一连串的音频流合成而来。汉字转拼音的说明参见《Android开发笔记(八十三)多语言支持》。 语音合成通常也简称为TTS,即TextToSpeech(从文本到语言)。语音合成技术把文字智能地转化为自然语音流,当然为了避免机械合成的呆板和停顿感,语音引擎还得对语音流进行平滑处理,确保输出的语音音律流畅、感觉自然。

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