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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。...由于 pocketsphinx 没有提供 Linux 的二进制包,因此我们需要自己根据源码编译。...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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中文车牌识别系统

感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。...版本 开发者 版本 地址 android goldriver 1.4 linuxxx/EasyPR_Android linux Micooz 1.6 已跟EasyPR整合 ios zhoushiwei...train目录下文件的解释: 文件 解释 ann_train.cpp 训练二值化字符 annCh_train.hpp 训练中文灰度字符 svm_train.hpp 训练车牌判断 create_data.hpp...Contributors liuruoze:1.0-1.2,1.5版作者 海豚嘎嘎(车主之家):1.3版算法贡献者,提升了车牌定位与字符识别的准确率 Micooz:1.3-1.4版架构重构,linux

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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...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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    Python:字符中文判断及编码识别

    简介 python在执行代码过程是不知道这个字符是什么意思的、是否是中文,而是把所有代码翻译成二进制也就是000111这种形式,机器可以看懂的语言。  也就是在计算机中所有的字符都是有数字来表示的。...汉字也是有数字表示的,Unicdoe4E00~9FFF表示中文,所以如果一个字符的utf-8编码在这个区间内,就说明它是中文。...中文编码对应表 GBK UTF16 UTF8 汉字 D2BB 4E00 E4 B8 80 一 B6A1 4E01 E4 B8 81 丁 C6DF 4E03 E4 B8 83 七 CDF2 4E07 E4...判断字符包含中文: def is_not_en_word(self, word:str): ''' 判断一个词是否是非英文词,只要包含一个中文,就认为是非英文词汇 :param...else: return False def is_en_mail(self, mail_text:str): ''' 判断一个词是否是非英文词,只要包含一个中文

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    PPASR中文语音识别(入门级)

    PPASR语音识别(入门级) 本项目将分三个阶段分支,分别是入门级、进阶级和应用级分支,当前为入门级,随着级别的提升,识别准确率也随之提升,也更适合实际项目使用,敬请关注!...PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别,本项目最大的特点简单,在保证准确率不低的情况下,项目尽量做得浅显易懂,能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。...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。...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。...我们可以使用这个脚本使用模型进行预测,通过传递音频文件的路径进行识别

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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。...以下用字错误率CER来衡量模型的表现,CER = 编辑距离 / 句子长度,越低越好,大致可以理解为 1 - CER 就是识别准确率。...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。...infer_path.py,实时录音识别infer_record.py和提供HTTP接口识别infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为语言模型路径

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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。...以下用字错误率CER来衡量模型的表现,CER = 编辑距离 / 句子长度,越低越好,大致可以理解为 1 - CER 就是识别准确率。...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,实时录音识别infer_record.py和提供HTTP接口识别infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为语言模型路径...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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    识别精度创中文语音识别新高点

    素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说,“计算机视觉独角兽”的依图科技,公布了他们中文语音识别技术的最新突破,以及令人瞩目的产业布局。...智能语音竞争还未开始,依图要做世界最好的中文语音识别 万物互联,语音为先。 语音识别是AI理解世界最重要的组成部分,也是AI能听会说善理解的必要条件。...此次依图科技在语音识别技术方面的突破,不仅意味着依图首次涉足语音识别领域便已经跻身中文语音识别第一阵营,同时也说明语音识别在技术层面还有足够的进化空间,远远没有达到“超越人类”。...依图此次推出的中文语音识别算法,与业内原有领先者相比,不仅大幅提升了识别准确率,而且在单个算法模型上,有极为出色的多场景适用性表现。...一般认为,中文语音识别的字错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是语音识别的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。

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    Linux】查看进程识别

    引言 在Linux操作系统中,每个运行的进程都有一个唯一的标识符,即进程识别号(PID)。了解进程识别号对于系统管理和故障排查是至关重要的。...本文将深入探讨如何查看Linux中的进程识别号,以及了解PID在系统运行中的作用。 1....在Linux中,进程识别号的应用涉及到系统管理、故障排查以及进程间通信等多个方面,为系统管理员和开发人员提供了强大的工具,帮助其更好地理解和掌控系统的运行状态。...结论 进程识别号在Linux系统中扮演着关键的角色,它是唯一标识和管理每个运行中的进程的重要标识符。通过本文的介绍,你可以了解如何查看进程识别号以及在系统管理和故障排查中应用PID的重要性。...在日常的Linux系统操作和维护中,对进程识别号的深入了解将为你提供更多便利和掌握系统的能力。

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    OpenCV Python + Tesseract-OCR轻松实现中文识别

    Tesseract-OCR介绍 开源的OCR识别引擎,高版本识别基于LSTM,其整个处理流程如下: ?...=Output.STRING, timeout=0, ) 返回所有识别文字的Box框坐标,每一行为一个BOX信息输出 每行的前五个值分别是,识别的字符、BOX框的左上角与右下角坐标 识别 def...必输入的参数是image,其它可选 英文与数字识别 Tesseract-OCR默认支持英文与数字识别,有输入图像如下: ?...中文识别 默认情况下Tesseract-OCR不支持中文识别,需要下载中文识别的模型文件,然后放置到安装路径的tessdata目录下: C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata...其中chi_sim表示中文简体支持,eng表示英文支持! 以下图为例: ?

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