音素

我与我的师父

上周日是师父八十华诞，我们在妙音素食聚会，幸福西饼的慕斯蛋糕也来助兴，师父春风拂面，浅笑嫣然，浑身散发着青春活力，仿佛回到了青葱岁月，风度翩翩，气宇轩昂。
妙计菩提·2023-04-11 06:19

英语教学法 Top-down approach

传统的语言构建方法都是bottomup教学法,即先从小的单位入手,从音素到词根到单词到基本句构建再到长句和复合句,最后到语篇，此谓从局部到整体。
三叶_bb06·2023-04-09 03:05

一文读懂时下流行的英语启蒙法 “自然拼读”

可以理解成中文的拼音教学，即教授包括26个字母在内的44个音素，使学生掌握字母和读音之间的关系，逐渐形成见词能读、听词能写的能力。
辅睿英语·2023-04-08 12:22

互联网人不要错过这些神器

很多小伙伴在剪辑视频的过程中经常可以看到一些语音素材，经常刷视频的小伙伴也可以看到很多视频中经常出现一些AI合成的声音或者音效，这些配音可以给视频增添很多亮点！那么大家都是怎么将文字转语音的呢？
Miaogujiguji·2023-04-07 18:30

我偷了黄昏的酒

我偷了黄昏的酒，诚邀夕阳醉歌舞，歌宛转、舞蹁跹，清音素弦醉流年！愿一壶浊酒，醉了天涯归路。
下一页跳过·2023-04-07 06:45

英语学习笔记（6）——自然拼读VS国际音标之双元音

双元音Diphthong与上节所述的复合元音字母构成的单音(digraph)的区别在于，diphthong是两个元音在一起所发的音是两个元音音素组合在一起的，所以听上去有两个音，尽管这两个音并不是两个元音所单独发出的
百分百_25c6·2023-04-06 18:16

思维导图与英语学习

思维导图用于记单词，通过对音素，音标，语义分类整理，从而达到串联知识点，建立知识体系。此外，还可以用于基础句型，语法应用，汇总一本书，理解应用等等。
赵慧Nicole·2023-04-04 20:46

分级是不是必须要跟读？

第一：启蒙阶段，孩子如果没有足够量的语音输入，没有比较强的音素意识，他是很难做到准确
Jenny2011·2023-04-04 04:54

思维导图与英语学习

过程及思路问题、终点问题，对原有知识的运用有误，不能形成完整的知识体系；3、思维导图的优势：可以分析关键词、串联知识点、建立知识体系二、简单运用：1、快速记忆单词：发音、录音、分类、家族、橘子、时间间隔2、单个音素和单词
sunny_edfd·2023-03-30 08:10

少儿编程之Scratch中初识声音模块

声音素材及简单操作声音素材可以选择官方提供的声音，也可以上传声音文件或录制声音。Scratch提供的声音类积木包括：播放声音、调整音调（或左右平衡）、调整音量，大家去试试吧。
鲁巴少儿编程·2023-03-27 13:27

第二次见面会

情景対应的大量积累会形成良好的语感，为后期自主阅读打下坚实的基础；积累大量的听力辨音，孩子就很容易形成音素，辨音意识，这样就很容易从音素意识阶段过渡到自然拼读阶段。这种意识绝不是靠讲出来
依依_a4fc·2023-03-26 22:04

学习自然拼读，切忌“一刀切”2

7－8岁才开始接触自然拼读的孩子，大多已经学会26个字母的字母名和字母形，中文的母语优势非常明显，学会了一些简单的单词，但没有音素意识，不知道字母音，不会拼读。
灵儿·2023-03-26 12:40

藏在声音里的城市

音素全部从空间震荡的范围里全部提取，什么？你的大脑处理不了那么多的数据吗？那样不行的，至少那样是不行的。是不对的，非常不对的。无论他们与你是否有现实或者理念观念情绪的联系，你都不应该这么对待同类。
流亡的安徒生·2023-03-25 19:51

我应该去做这件反人性的事---阅读

也就是说，大脑能把视觉和语言的部分神经回路改造来作阅读，但必须经过大量针对性的音素训练和阅读练习。3、读书本身也不是获取最前
哪吒最爱小猪熊·2023-03-22 20:00

英文启蒙

1.要从每一个音素入手，让孩子掌握自然拼读的技巧与能力，才能真正达到见词能读，听词会写的本领。而非靠记忆整体认读了这些单词，再凭记忆去默写。这是传统学中文的方法，不适合学英文。
土妞·2023-03-22 16:05

伪师说

语音部分读完马上就分不清音素音节语素了硬着头皮读完一遍后，笔记比书还厚。当年，这并不是唯一一本死啃下来的同时看过的还有书加练习册一共八本《古代汉语》，从先秦到当代的文学史，语言学若干，美学若干，论
吴芊冉·2023-03-20 03:01

思维导图双证班线下课程，思维导图与英语课堂

二、简单运用1、快速记忆单词：发音、录音、分门别类、家族、句子、零碎时间2、单个音素与单词：3、五个元音音素与单词：aeiou4、音标，音素与单词三复杂运用1、基础句型
简言Aym66·2023-03-15 19:16

语言学概论

所谓严式标音，就是出现什么音素就记录什么音素，有什么伴随现象就记录什么伴随现象。y无论什么音素和什么伴随现象都不放过，也就是最忠实、最细致地记录语音的原貌。所以，严式标音又称为“音素标音。所
北方有佳树·2023-03-15 15:33

英语，爱“拼”才会赢

在孩子音素意识培养上，分别推荐了专业教材：《丽声瑞
我是Miss小冯·2023-03-10 09:07

三大冠词

如果单数可数名词前面有形容词，则这个形容词的第一个音素发音是辅音。比如：abook,auniversity,asmallan
一剪梅1031·2023-03-09 00:48

matlab计算后验概率,基于深度神经网络后验概率算法的口语发音评测方法与流程...

GOP方法依赖于两个过程，一个是强制对齐(ForcedAlignment，简称FA)，一个是自由音素(FreeP
小天1213·2023-02-06 09:33

FCPX 公共音频素材整理技巧(音乐、声音效果)，如何添加音频到 fcp 的声音效果里

前言#我们做视频剪辑时，肯定会用到大量的声音素材，包括一些背景音乐，专场音效等等，这些音频素材在多少视频里面都会需要到，整理这些音频素材就显的很重要，今天我们就来学习一下音频素材整理的方法音频素材整理#
水车·2023-02-06 06:51

重读R.Rabbinner数字语音信号处理—Chap2 The Speech Signal

这章主要讲一下Phoneticrepresentation以及productionofspeech如何表示语音phonemes音素，有限的集合，大部分语言来说，phoneme的数量大概在32-64之间。
锅锅Iris·2023-02-02 07:30

kaldi之librispeech脚本阅读

该脚本准备音素列表和聚类问题,下图是该语句执行结果silence_phones.txt是“静音”音素，包含各种噪声、笑声、咳嗽、填充停顿等（SILSPNNSNLAU）nonsilence.txt包含的是
小龙2018·2023-02-01 09:50

【语音识别】详解kaldi的数据和模型文件——librispeech

文章目录引言—语音识别ASR1.kaldi的编译流程2.librispeech示例引言—语音识别ASR参考博客.在基于GMM-HMM的传统语音识别里，比音素（phone）更小的单位是状态（state）。
weiquan fan·2023-02-01 08:49

ASR识别（自动语音识别）

简介asr的实现可分为pipeline或者end2end思路，其中主要区别在于声学模型的识别单元上：词模型字发音模型半音节模型音素模型模型识别单元大小(词发音模型、字发音模型、半音节模型或音素模型)对语音训练数据量大小
编程大乐趣·2023-01-31 08:50

Kaldi - thchs30

文章目录关于数据运行训练run.sh解读1、设置数据地址/下载数据2、数据准备thchs-30_data_prep.shword.txt词序列textphone.txt音素序列wav.scp语音语音ID
伊织code·2023-01-31 07:42

4张图盘点所有自然拼读字母组合！还有发音视频，实用好记！

第一阶段学习字母在单词中的发音，即音节和音素。比如b这个字母，字母音发/b/,但是字母名是/bi:/第二阶段熟悉简单的辅音-元音组合，比如cat,dog,map等简单的单词第三阶段熟悉
kenty003·2023-01-26 05:11

Neural Dubber: Dubbing for Videos According to Scripts

会议：2021NIPS单位：字节&清华交叉信息作者：ChenxuHu，wangyuxuanabstractmotivation：给影视剧配音，通过唇型得到音素时间，辅助TTS生成语音；通过人脸识别给spk-id
林林宋·2023-01-25 18:19

安装与使用Montreal Forced Aligner(MFA）

在开发语音合成系统时，使用到MontrealForcedAligner(MFA)用于获得话语和音素序列之间的对齐。记录一下在Windows系统上安装MFA的过程以及遇到的问题。
象牙塔♛·2023-01-25 07:41

李宏毅机器学习2022 HW2

语音音素分类，是一个41分类问题。给定前k个和后k个frame，来预测中间的一个label。直接运行代码训练，通过SimpleBaseline。
张十八员外·2023-01-23 11:08

语音识别-TDNN

普通神经网络识别音素在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假设要识别三个辅音"B","D",
Xwei1226·2023-01-11 11:25

系统学习机器学习之神经网络（十一） --TDNN

普通神经网络识别音素在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假设要识别三个辅音"B","D",
lbaihao·2023-01-04 15:03

TDNN时延神经网络

普通神经网络识别音素在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假设要识别三个辅音"B","D",
davidie·2023-01-04 15:02

Machine Learning HW2

分类任务（Classfication）：使用预提取的MFCC特征,进行帧级音素（phoneme）分类。
秀得水乱流·2023-01-02 11:41

声纹识别之xvector

原文中主要使用TDNN来识别音素，在识别"B","D","G"三个浊音中得到98.5%的准确率，高于HMM的93.
NonDay·2023-01-02 07:51

梅尔倒谱系数matlab,科学网—声学信号处理基础最佳入门（译）：（一）梅尔频率倒谱系数(MFCC) - 洪峰的博文...

如果我们能够准确地知晓该形状，我们就能准确地表示其产生的音素(phoneme)。声道的形状以短时功率谱的包络的形式表现出来，而MFCC的作用就是是准确表示
weixin_39572794·2023-01-01 10:31

GMM-HMM语音识别原理详解 - 全文

怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？3.GMM+HMM大法解决语音识别3.1识别3.2训练3.2.1TrainingtheparamsofGMM3.2.2Trainingth
编程大乐趣·2022-12-30 15:55

语音识别-声学模型（GMM-HMM）

~~~声学模型的目的是将经MFCC提取的所有帧的特征向量转化为有序的音素输出。概述如下：我们都知道HMM模型里面有隐含状态概念。
机器灵·2022-12-30 15:25

【语音识别】基于GMM-HMM的语音识别系统

核心：训练和解码目录：基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统a.训练（前向后向训练/Viterbi训练）b.解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统a.音素/词典b.训练c.解码基于三
Algorismus·2022-12-30 15:24

kaldi thchs30使用自己的数据和字典训练tdnn模型

一、生成语言模型1、需要准备lexicon.txt声学字典；words.txt语料：lexicon.txt字典删除所有的音素即是；phones.txt语料：lexicon.txt字典删除所有的单词即是；
wyw0000·2022-12-29 20:57

TDNN时延神经网络---TDNN-F

普通神经网络识别音素在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假
zx超·2022-12-29 20:27

端到端的语音识别

用于声学模型的建模以及解码过程,以MFCC为例，通过分帧、逐帧加窗、预加重、FFT计算功率谱、生成MelBanks计算滤波输出、Log求倒谱、DCT离散余弦变换得到MFCC特征;声学模型,通常通过对词，音节、音素等基本的声学单元进行建模
908的男同学·2022-12-29 20:18

一、语音合成与自回归模型

一、语音合成与自回归模型1语音合成流程在上述流程中，文本由TTS前端转化为音素，随后音素序列通过声学模型转化为Mel频谱，将Mel频谱输入到声码器中，最后由声码器将其转换为语音。
Aaaaaki·2022-12-29 15:27

人工智能之语音识别

，口语对话与语音信号中语言提取的不同：（1）上下文猜测（2）肢体语言传达信息fare|fairmale|mail语音识别的主要过程语音识别流程分帧：把一段语音分成若干小段状态：把每一帧识别作为一个状态音素
小段学长·2022-12-28 00:48

LSTM实现语音识别

内容目录欢迎下载小的demo，关注GitHub：GitHub下载环境准备RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介绍声学特征提取声学特征转换成音素(声学模型)音素转文本(语言模型+解码)语音
Justdoforever·2022-12-23 05:14

语音识别--CTC算法

举例来说，在语音识别中，我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应，这是训练时的一个很天然的想法。
醒了的追梦人·2022-12-17 23:16

【深度学习】语音识别之CTC算法原理解释与公式推导

不搞语音识别得人开这个论文确实有点费劲，结合上图，思考一下语音识别的场景，输入是一段录音，输出是识别的音素，输入的语音文件的长度和输出的音素个数之间没有一一对应关系，通常将语音文件「分片」之后，会出现多对一的关系
JIN_嫣熙·2022-12-17 23:46

ANN：DNN结构演进History—LSTM_NN

语音识别的基元为音素、音节，字母和句子模式是在时间轴上的变长序列；Action的基元为Pose，action的识别为pose的时间序列模式。
alppkk4545·2022-12-14 14:34

kaldi HMM-GMM全部训练脚本分解

目录train_mono.shtrain_deltas.shtrain_lda_mllt.shtrain_sat.shtrain_mono.sh单音素训练脚本：//初始化，[topofeats]->[0
weixin_30446613·2022-12-08 08:03
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