声学

语音识别|基于CNN+DFSMN（简化版：标量+无步长因子）的声学模型实现及代码开源（keras）

由于我主要研究问答系统，因此本博客仅更新NLP及问答相关内容，最近创了一个群，如果大家感兴趣可加q群号：376564367github:https://github.com/makeplanetoheaven/NlpModel/tree/master/SpeechRecognition/AcousticModel/dfsmn_v1背景知识FSMN和DFSMN系列模型的结构及其实现原理可参考如下两篇
东方佑·2020-08-17 03:01

音频相关概念讲解

如果在计算机加上相应的音频卡—就是我们经常说的声卡，我们可以把所有的声音录制下来，声音的声学特性如音的高低等都可以用计算机硬盘文件的方式储存下来。
洪水猛兽行·2020-08-16 22:19

傅里叶、拉普拉斯、Z变换

傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。
weixin_34258838·2020-08-16 09:36

傅里叶变换拉普拉斯变换的物理解释及区别

傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。
kevinhg·2020-08-16 06:09

北大中文核心期刊目录（2004年版）工业技术类

复合材料学报2.无机材料学报3.材料研究学报4.功能材料5.材料导报6.材料科学与工程7.摩擦学学报8.材料工程9.工程设计（改名为：工程设计学报）10.真空科学与技术学报11.振动工程学报12.应用声学
系统信息·2020-08-16 05:42

【计算机科学】【2015】语音识别、计算化学和自然语言文本处理中的深度学习问题

在语音识别领域，利用深度神经网络建立了一个更精确的声学模型。该模型使用R
梅花香——苦寒来·2020-08-16 03:43

ASR自动语音识别技术

语音识别是一个多学科交叉的领域，它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性，语音识别系统只能在一定的限制条件下获得
Joveing·2020-08-16 02:38

【声学特征】梅尔频率倒谱系数（MFCC）

参考文章：梅尔频率倒谱系数（MFCC）学习笔记、声学特征（二）MFCC特征原理。
Yngz_Miao·2020-08-16 00:26

利用卷积神经网络对座头鲸进行声学探测

最近，我们逐渐发现许多保护组织正在收集大量的声学数据，而且我们想知道是否有可能将我们开发的这些技术应
谷歌开发者_·2020-08-15 23:32

语音识别—声学模型训练（前向-后向算法）

声学模型训练（前向-后向算法）前文讲述了语音识别声学模型训练算法，主要基于Viterbi-EM算法来估计模型中参数，但是该方法对于计算语料中帧对应状态的弧号存在计算复杂度指数级增加的问题，为解决上述问题
Xwei1226·2020-08-15 22:58

语音识别—声学模型训练（Viterbi-EM）

Viterbi-EM语音识别训练方法前文刚研究过语音识别特征提取以及基于Viterbi的状态解码方法，现着手研究基于GMM-HMM的语音语音识别声学模型训练方法，其理论部分可参考本人前期所写的GMM-HMM
Xwei1226·2020-08-15 22:58

语音识别研究现状

2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（FeedForwardDeepNeuralNetwork）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率
Xwei1226·2020-08-15 22:58

语音识别中特征提取MFCC、FBANK、语谱图特征提取

作者微信：zw76859420好久没写博客了，今天更新一下使用Python提取声学模型的特征，一共三种特征，分别是MFCC、FABN
Xwei1226·2020-08-15 22:53

【计算机科学】【2014】用于自动语音识别ASR的深度神经网络声学模型

本文为加拿大多伦多大学（作者：Abdel-rahmanMohamed）的博士论文，共129页。自动语音识别（ASR）是信息时代的一项关键核心技术。ASR系统已经从孤立数字的区分发展到识别电话质量、自然语音，在各个领域有着越来越多的实际应用。尽管如此，语音识别仍然面临着严峻的挑战，需要在语音识别过程的几乎每个阶段进行重大改进。多年来，ASR的标准方法基本保持不变，它使用隐马尔可夫模型（HMM）对语音
梅花香——苦寒来·2020-08-15 21:11

CNN-ASR

2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（FeedForwardDeepNeuralNetwork）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率
Xwei1226·2020-08-15 20:13

ASR-深度卷积神经网络之语音识别

这个程序是用的一个深度卷积神经网络来做的，整个程序分为以下几个模块，分别是声学模型和语言模型在这里主要说的声学模型的，就是将文字转化为拼音，至于将拼音转换为文字则属于语言模型的事情！
james2047·2020-08-15 20:02

手机语音通讯，3GPP 电话终端的声学特性要求

一、概述3GPPTS26.131和TS26.132分别针对窄带和宽带3G/4G通讯终端给出其的声学特性的性能要求及评估的测试方法。
睿辉声学·2020-08-15 17:04

回声消除AEC算法（含Matlab代码）

基于自适应滤波器的回声消除AEC算法（含Matlab代码）摘要自适应滤波器声学回波抵消AEC算法解析LMS算法NLMS算法VSNLMS算法APLMS算法LMS-Newton算法PFBLMS算法子带LMS
EthanLifeGreat·2020-08-15 17:11

Sonion与Valencell携手推广用于可听设备和听力健康市场的生物计量学

市场领先者联手加快面向健康、医疗、消费者设备快速增长市场的创新丹麦罗斯基勒和北卡罗莱纳州罗利--(美国商业资讯)--Sonion是微声学和微型机械技术以及可听设备和专科耳机解决方案的全球领先者，Valencell
sinat_41698914·2020-08-15 15:05

【AUDIO音频兴趣拓展】IOT产品声学结构设计_四、硬件性能测试

一、测试整机的硬件性能-密封性-自由场1.在自由场内，播放80dBSPL粉红噪声，正常录取每个mic的信号;2.分别堵上每个mic,重复1的操作；3.比较上面两次的录音结果；4.确定每个mic都能录取到信号，并且录取到的信号走势符合粉红噪声；5.在堵与不堵的情况下，两次录取的同一mic的信号差别应该>30dB,此情况下说明mic密封性比较好。二、测试整机的硬件性能-密封性-正常手持1.把手机放置在
一息尚存，从吾所好·2020-08-15 13:47

真无线耳机资料整理

被动式降噪也就是物理降噪，被动式降噪是指利用物理特性将外部噪声与耳朵隔绝开，主要通过耳机的头梁设计得紧一些、耳罩腔体进行声学优化、耳罩内部放上吸声材料……等等来实现耳机的物理隔音。
asd892776222·2020-08-15 13:25

语音识别（二）——基本框架, Microphone Array, 声源定位

基本框架语音识别系统主要有四部分组成：信号处理和特征提取、声学模型、语言模型（LanguageModel,LM）和解码器(Decoder)。
antkillerfarm·2020-08-15 13:21

Vodafone 移动终端声质量评价

Vodafone描述了终端语音质量评价的测试方法，给出了Vodafone网络下移动手持终端、免提式电话的声学测试步骤。除了电话测量中的标准参数外，测试还包括双讲性能及背景噪声传输性能等主观相关参数。
睿辉声学·2020-08-15 13:22

手机语音通讯测试（Mobile Phone Communication Test）

手机的语音通讯质量受声学设计及语音算法影响很大，例如麦克风和扬声器之间的耦合程度、降噪、回声抑制算法等。日常中影响语音通讯质量的因素除了手
睿辉声学·2020-08-15 13:22

性价比高的入耳式耳机，推荐你选这几款

一、NANK南卡A1降噪耳机双反馈麦克风，搭配创新双麦算法，通话更清晰，得益于Nank南卡团队成员在声学核心技术上十多年的经验积累，Nank南卡A1创新地采用双反馈麦克风的设
15031042132G·2020-08-15 12:10

没有主动噪声控制？别再出去说你戴的是智能耳机！

作为低频降噪的王者技术，主动噪声控制(ANC)涉及声学、信号处理、电子学、人体工学等多个领域，研究历史超
KevinLeeee·2020-08-15 12:11

Praat脚本提取时长及共振峰并绘制声学元音图

[更新日期：2020年04月20日本站所有Praat脚本都不再提供更新，请大家移步https://github.com/feelins/Praat_Scripts下载最新的代码，可以采用gitclone到本地的方法(具体操作要熟悉github相关操作)，也可以点击页面的Cloneordownload，然后选择DownloadZip下载整个Praat脚本目录到本地直接打开使用。]具体的步骤不再多解释
不太会编程·2020-08-15 03:18

webrtc音频QOS方法三（回声的产生及抑制）

在实时音频会议通话中，产生回声的主要来源有两点：电学回声、声学回声。回波消除的算法也有两种：EC、AEC
CrystalShaw·2020-08-14 12:53

EQ——音频处理的利器

这些泛音都是基音频率的倍数，物理学中叫分音，电声学中叫谐波，音乐中则把它们称做泛音。可以说，泛音对音色的特性有着非常重要的
小紫色的花·2020-08-14 03:03

Tensorflow教程之语音识别

概述本人从事语音方面的开发工作，通过音频和代码实战tensorflow是最直接有效的学习方式，先从简单的语音识别和tensorflow代码开始来了解这个体系2、与传统语音识别的对比传统的语音识别是基于语音学的方法，通常包含拼写、声学和语音模型等单独组件
James_Bobo·2020-08-13 22:23

雷神CSDN文章列表

视音频编解码技术零基础学习方法原[总结]视频质量评价技术零基础学习方法原[总结]RTMP流媒体技术零基础学习方法原[总结]FFMPEG视音频编解码零基础学习方法转[投稿]Speex回声消除原理深度解析转[投稿]房间声学原理与
爱自在·2020-08-13 19:07

本周有声剧更新 | 《谜恋》《未来的初恋》《雅努斯之歌》《并非虚妄的牺牲》...

科幻世界有声剧是科幻世界联合成都万物声学制作的一档音频栏目，于2020年6月底在喜马拉雅平台正式上线，推出数日便取得了不俗的市场反馈：荣登喜马拉雅IT科技新品榜的第一位，评分更是高达9.
科幻世界·2020-08-13 00:00

Arduino开发板使用超声波传感器HC-SR04进行测距实验

它的工作过程不受太阳光或黑色材料的影响（虽然布料之类的声学软材料很难检测）。它配有超声波发射器和接收器模块。主要特征：●电源：+5VDC●静态电流：<2mA●工作电流：15mA●有
chen_mg·2020-08-12 16:41

Arduino开发板使用超声波传感器HC-SR04

它的工作过程不受太阳光或黑色材料的影响（虽然布料之类的声学软材料很难检测）。它配有超声波发射器和接收器模块。主要特征●电源：+5VDC●静态电流：<2mA●工作电流：15mA●有效角
成木木不能停止思考!·2020-08-12 16:37

麦克风阵列能干这么多事你知道吗？

也就是说由一定数目的声学传感器(一般是麦克风)组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。...
sunfoot001·2020-08-12 15:49

麦克风阵列技术入门（2）

声学领域，孔径可以表示一个将声信号转换为电信号的电声传感器（麦克风）或一个将电信号转换为声音号的设备（扬声器）。1.3.1.孔径函数考
liyuanbhu·2020-08-12 15:50

聊聊麦克风阵列

麦克风阵列就是由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。早在
方克明·2020-08-12 15:37

麦克风阵列入门

为什么使用麦克风阵列：麦克风按照指定要求排列后，加上相应的算法（排列+算法）就可以解决很多房间声学问题，比如声源定位、去混响、语音增强、盲源分离等。
志明_·2020-08-12 15:10

opencv-python：13_图像噪声（噪声的概念、椒盐噪声、高斯噪声、使用python给图像添加噪声）

图像噪声学习两种图像噪声，即椒盐噪声和高斯噪声。使用python实现给图像添加椒盐噪声和高斯噪声一、噪声的概念在噪声的概念中，通常采用信噪比（Signal-NoiseRate,SNR）衡量图像噪声。
余喵爱吃鱼·2020-08-12 12:12

语音识别方向的资料获取

1.总览：传统的模型为语言模型+声学模型，语言模型表示词之间的相互关系，声学模型表示音素和语音波形信号的对应，由于语音信号的多变性（长度，音调等变化），用GMM+HMM模型。
qq_33874667·2020-08-11 20:31

数据压缩（十三）——MPEG音频编码原理及编码器调试

文章目录一、MPEG音频编码原理1.1基本思想1.2心理声学模型（Psychoacousticmodel)1.2.1听觉阈值1.2.2频域掩蔽1.3临界频带（CriticalBand）1.4人耳听觉系统
weixin_41926958·2020-08-11 14:33

HTK yes/no识别

第二步：声学分析抽取yes和no的mfcc特征参数。保存在yn/mfcc下。
djyangmaowei·2020-08-10 16:16

Fletcher–Munson curves

上图是1933年贝尔实验室(BellLabs)的两位研究员:HarveyFletcher,W.A.Munson所研究出的心理声学相当重要的一个理论.实验内容大概是如此,首先先让测试者听到一个1kHz的SineWave
老雷blog·2020-08-10 09:11

深入分析Linux内核源代码-Linux 运行的硬件基础（上）

————零声学院我们知道，操作系统是一组软件的集合。但它和一般软件不同，因为它是充分挖掘硬件潜能的软件，也可以说，操作系统是横跨软件和硬件的桥梁。
lingshengxueyuan·2020-08-10 06:53

电话手表声学性能测试

在现在的生活中，电话手表机的应用已经越来越广泛。随着生活习惯的改变，人们已经不再习惯于经常掏出手机看看，而一个手表就能满足日常的通讯所需。从打电话，到软件聊天，到运动记录，手表能带给人许多便捷。孩子上学期间，家长也会给孩子配一块儿童手表，以便随时联系孩子。而今各大运营商并没有针对电话手表制定专门的测试标准，我们借鉴了手机免提的测试模式，对电话手表进行了有针对性的测试。测试方案电话手表主要分为几个方
睿辉声学·2020-08-09 16:53

语音信号之特性分析图(二)

语音信号的特性主要是指它的声学特性、语音信号的时域波形和频谱特性以及语音信号的统计特性等。
冬瓜子·2020-08-09 16:11

使用HTK语音工具包进行孤立词识别基础教程

B：声学分析，把wavform的声音文件转换为mfcc格式。C：模型定义，为词典里面的每一个
JamesJuZhang·2020-08-09 13:53

从按键音破解手机号码

记者上午电话联系到了此次事件的“破译者”南大学生刘靖康同学，主攻软件方向的他坦言，对声学原理并不很了解，他的灵感是来自热播动画片《名侦探柯南》中的类似情节。
iteye_4537·2020-08-09 08:45

语音信号处理-1-----语音信号预处理

（实在觉得书本上好多废话，就在括号内用自己理解的人话解释一下）语音基本声学特性：语音室发声器官发出的一种声波，具有一定音色音调，音强和音长，其中，音色：即音质，是一种声音区别另一种声音的基本特性；(你声音好不好听
zhangming0411·2020-08-09 04:12

语音识别基础（一）——语音信号的产生和特性

由于重心放在声学模型、算法上，所以这些知识并没有很深入的介绍，都是为了理解确实可以用GMM-HMM或深度学习方法来进行语音识别而服务的。估计写两到三篇，如有不当之处，还请各位大佬指正。
既往不恋未来不迎·2020-08-09 02:46
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