语音信号分类识别

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪

ajie1117·2025-03-21 16:17

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。

XianxinMao·2025-03-21 08:40

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

AI笔记——语音识别

摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。

Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别（SpeechEmotionRecognition,SER）是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。

鱼弦·2025-03-09 15:34

微信小程序毕业设计大全

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QQ1305637939·2025-03-03 00:39

python 实现信号高通、低通、带通滤波处理代码，并画出滤波后的时域频域图

FIR滤波器常用于语音信号的低通、带通和高通滤波，特别是在需要无失真、稳定的频率响应和易于设计的情况下。FIR高通、低通、带通滤波：高通滤波：保留高频信号，衰减低频信号。低通滤波：保留低频

luthane·2025-02-25 00:03

基于Python开发的海关报表自动识别系统的示例代码

以下是一个基于Python开发的海关报表自动识别系统的示例代码，该系统包含输入报表、预处理、分类识别、文本检测和生成报表的基本功能。

go5463158465·2025-02-22 01:31

ASR技术与Whisper引擎

一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition，中文叫做自动语音识别，是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。

Catformon·2025-02-17 01:38

WebP2P+自研回音消除：视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用

回音消除算法的核心在于从麦克风采集的混合信号中分离出原始语音信号和回声信号，并将回声信号从混合信号中移除。EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术：自适应滤波器：通过实时调整滤波器

Likeadust·2025-02-14 22:10

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

GaussianSpeech：音频驱动3DGS Avatar

为了捕捉人类头部的表达性和细节特征，包括皮肤皱褶和更细致的面部动作，文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合，以创建逼真且时间上连贯的运动序列。

AIGC探路者·2025-02-12 00:57

使用Python进行语音识别：将音频转为文字

语音识别是一项将语音信号转换为可理解的文本的技术。在Python中，我们可以使用一些库和工具来实现语音识别，并将音频转换为文本。本文将介绍如何使用Python进行语音识别的过程，并提供相应的源代码。

WmqApps·2025-02-08 18:52

音视频开发成长之路与音视频知识点总结

音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中，音视频发挥着越来越重要的作用，如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。

Linux服务器开发·2025-02-06 10:36

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。

王国平·2025-02-04 00:51

基于能量检测的语音信号端点检测 FPGA 实现

基于能量检测的语音信号端点检测FPGA实现介绍语音信号端点检测（VoiceActivityDetection,VAD）是语音处理中的一个重要步骤，用于确定语音信号的起始和结束点。

鱼弦·2025-02-02 13:42

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱（Mel-spectrogram），再通过声码器生成语音信号

爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。

无声远望·2025-01-25 17:36

傅里叶变换在语音识别中的关键作用

在语音识别中，傅里叶变换起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：一、时域到频域的转换语音信号的特点语音信号是一种时域信号，它随时间变化。

从零开始学习人工智能·2025-01-20 18:31

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

qq1744828575·2024-09-13 00:25

Python librosa模块介绍

librosa语音信号处理模块参考链接：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11561355.html

骚火棍·2024-09-07 12:15

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。

毕设宇航·2024-09-03 13:20

通俗易懂地解析G711编解码流程与实现(二）

目录G711编码的基础概念A律编码vs.μ律编码编解码的实际操作4.实际项目中的应用总结G711编码标准是一个专门用于语音信号压缩的技术。

Crazy learner·2024-09-03 09:25

【深度学习】embedding的简单理解

例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

【目标检测数据集】瓶子分类识别数据集1万张3类VOC+YOLO格式（玻璃瓶金属瓶塑料瓶数据集）

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：10106标注数量(xml文件个数)：10106标注数量(txt文件个数)：10106标注类别数：3标注类别名称:["glass-bottle","metal-bottle","plastic-bottle"]每个类别标

熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-30 01:00

深度学习笔记１：神经网络端到端学习笔记

这类问题的特点是，1)输入和输出都是序列（如连续值语音信号/特征、离散值的字符），2)序列长度都不固定，3)并且输入输出序列长度没有对应关系。

撒哈拉土狼·2024-02-26 11:24

wav2vec 2.0 语音特征提取器的使用方法

简单来说wav2vec2.0就是个语音信号特征提取器，基本上任何语音任务都可以用它来提取声音特征。当然也可以自己构建一些模型结构来提取声音特征，但是这个模型提供了几百上千小时语音的预训练模型岂不

idealmu·2024-02-23 22:13

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566原文出处：拓端数据部落公众号生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。近年来，GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域

·2024-02-19 18:13

分数阶信号系统

姓名：贺文琪学号：19021210758【嵌牛导读】通信中的脉冲噪声没有二阶以上阶次的统计量，图像与语音信号常表现出分形特征，某些系统具有分数阶微积分性质等。

时光无声_f622·2024-02-13 02:05

基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类，模型平均得分为0.98左右（附代码和数据集）

垃圾邮件分类识别是一种常见的文本分类任务，旨在将收件箱中的邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。

代码讲故事·2024-02-11 18:04

自然语言处理（NLP）——使用Rasa创建聊天机器人

这个系统可以接受语音信号作为输入，输出文本响应，并且它包括以下几个主要部分：1.2.1自动语音识别（ASR）这个部分的任务是将

思诺学长·2024-02-08 11:46

MATLAB语音去噪系统

本文具体的研究内容如下：（1）首先介绍了语音信号去噪的基本理论，并对常见的去噪算法进行了介绍，如傅里叶算法、短时傅里叶算法、小波算法。（

天亮有惊喜·2024-02-06 17:47

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（2）语音识别

二、关键技术信号处理和特征提取：语音信号是一种复杂的时

giszz·2024-02-05 08:46

举例说明自然语言处理（NLP）技术

语音识别：将语音信号转换为文本，例如将语音命令转换为文字指令。命名实体识别：从文本中识别出特定的实体，如人名、地名和组织名。情感分析：分析文本中的情感倾向，如判断一段文字是正面的、负面的还是中性的。

做一个AC梦·2024-02-04 04:26

ICA：独立成分分析

另一个假设是信号的非高斯性,现实世界的许多信号,诸如绝大多数的语音信号和图像信号即是服从非高斯分布的这个假设的可应用性,带来了独立成分分析的重要特征,即实际信号的统计特性仅用普通的基于二阶统计量方法是不能反映的

try_trying_try·2024-02-03 14:16

嵌入式人工智能实验方向

2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

操作系统复习总结——文件管理

博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：但愿每次回忆，对生活都不感到负疚。

是dream·2024-02-02 08:35

频谱细化-----CZT算法介绍及MATLAB实现

也许不需要计算整个单位圆上Z变换的取样，如对于窄带信号，只需要对信号所在的一段频带进行分析，这时希望频谱的采样集中在这一频带内，以获得较高的分辨率，而频带以外的部分可不考虑，或者对其他围线上的Z变换取样感兴趣，例如语音信号处理中

YHCANDOU·2024-02-01 08:47

python+keras如何自行简单搭建一个神经网路实现水果分类识别

1.引言本文利用机器学习keras框架搭建简单的网络，通过训练实现对水果的自动识别和分类。首先，我们采集了苹果、香蕉、葡萄、橙子和梨等五种水果的图像，并对其进行分类。随后，我们按照7:3的比例将图像分割为训练集和测试集，并对每张图片及其类别进行编码处理。然后，我们使用keras框架搭建神经网络进行训练，以实现对水果的自动识别。最后也有相关的指标分析。现在已经可以用很多成熟的神经网路结构很简单地去做

deleteeee·2024-01-30 08:24

文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面

一、介绍文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”,“财经类”,“房产类”,“家居类”,“教育类”,“科技类”,“时尚类”,“时政类”,“游戏类”,“娱乐类”），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django框架开发网页端可视化界面平台。实现用户输入一段文本识别其所属的种类

　子午·2024-01-28 11:12

【Matlab】音频信号分析及FIR滤波处理——凯泽(Kaiser)窗

一、前言1.1课题内容：利用麦克风采集语音信号（人的声音、或乐器声乐），人为加上环境噪声(窄带)分析上述声音信号的频谱，比较两种情况下的差异根据信号的频谱分布，选取合适的滤波器指标（频率指标、衰减指标）

翻过月亮.·2024-01-28 06:23

【Matlab】音频信号分析及IIR滤波处理——巴特沃斯(Butterworth)