智能座舱算法基础之语音识别篇
1)基于GMM-HMM的声学模型HMM是一种统计分析模型,它是在马尔可夫链的基础上发展起来的,用来描述双重随机过程。HMM的理论基础在1970年前后由Baum等人建立,随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人应用到语音识别中,L.R.Rabiner和S.Young等人进一步推动了HMM的应用和发展。HMM有算法成熟、效率高、易于训练等优点,自20世纪80...
语音识别技术概述
例如,第一个“非特定人连续语音识别系统”是当时还在卡耐基梅隆大学读书的李开复研发的SPHINX系统,其核心框架就是GMM-HMM框架,其中GMM(Gaussianmixturemodel,高斯混合模型)用来对语音的观察概率进行建模,HMM则对语音的时序进行建模。20世纪80年代后期,深度神经网络(deepneuralnetwork,DNN)的前身——人工神经网络(art...
潮科技行业入门指南 | 深度学习理论与实战:提高篇(4)——基于HMM...
上式中()P(W)就是语言模型,而(|)P(X|W)就是声学模型,通常会包括发音模型,HMM-GMM模型,当然也可以用DNN来替代GMM变成HMM-DNN模型。图:语音单元的层次结构连续语音识别简介前面介绍的HMM和GMM可以用来做孤立词的识别,比如识别0-9十个数字,每个数字对应一个3状态的HMM,发射概率可以是GMM模型。通过训练数...
端到端英语发音检错在作业帮的应用
L2-ARCTIC是由第一语言分别为印地语、韩语、普通话、西班牙语、阿拉伯语和越南语的非英语母语人士录制的英语句子朗读数据,包含音频、提示文本和标注,标注了音频中增读、漏读和错读的音素。发音检错与诊断任务的评价指标主要有:虚警率:实际发音正确的音素中,被检测为发音错误的比例;召回率:实际发音错误的音素中,被...
英语听力 | 古希腊女诗人莎孚
Student:Hmm…yeah,Idoagreeactually.Sohowdoesourknowledgegetbetterovertime?Priest:Let’sthinkaboutthistogether.Imaginethatallyourlife,allyou’veeverseenareredapples.You’dprobablybelievethatallapplesareredbecauseyou’veneverseenanythingthat...
BLSTM-RNN、Deep Voice、Tacotron…你都掌握了吗?一文总结语音...
将相应的HMM状态的平均值和协方差送入参数生成模块,以生成具有动态信息的平滑语音参数轨迹(www.e993.com)2024年9月22日。在基于DNN的TTS中,通过将DNN的预测输出特征设定为所有训练数据中输出特征的均值向量和预先计算的(全局)方差,语音特征生成模块可以生成满足静态和动态特征统计的语音参数特征的平滑轨迹,而发声/非发声标志由DNN预测的经验阈值决定...
Science给的英文写作指南:非母语人士,如何用英语写出漂亮的科学...
如何开始完成一篇英文论文写作?大多数学生都是先写出中文,然后用翻译软件“润色”。近日,布里斯托大学的博士生YunheTong在“Science职业栏目”发文表示,这种方式或许可行,但不长久。在文中,YunheTong表示,他从14岁开始学英文,每天背单词,看阅读,做完形填空应付考试...但即使如此努力,当硕士期间撰写第一篇英文论文...
Facebook AI 研究院在无监督语音识别上取得新突破,wav2vec-U性能...
TIMIT和Librispeech可以用来测试AI模型的英语语音识别性能,其拥有大量可广泛使用的标记数据集。然而,无监督语音识别对于几乎没有标签数据的语言的意义更大。因此,研究人员在其他语言上尝试了wav2vec-U,在斯瓦希里语、鞑靼语和吉尔吉斯语等语言上都得到了较低的识别错误率。FAIR还对wav2vec-U进行了其他语言的训练。
标贝科技CTO李秀林:标贝语音合成技术升级,赋予AI语音更强表现力
为了满足不同客户群体需求,标贝科技在音色和场景丰富度上持续发力。基于海量语音数据的优势,标贝科技对音色库进行充分扩容,推出可以支持男女老幼多音色,中文、英文、中英混读、小语种等多语种的TTS2.0解决方案,可以根据用户个性化需求定制,满足多场景业务需求。
应用、算法、芯片,“三位一体”浅析语音识别
在DNN-HMM或者CNN/RNN-HMM模型中,DNN/CNN/RNN与HMM是分开优化的,但是语音识别本质上是一个序列识别问题,如果模型中的所有组件都能够联合优化,很可能会获取更好的识别准确度,这一点从语音识别的数学表达式也可以看出(利用贝叶斯准则变化之后的表达式),因而端到端的处理方式亦被引入到语音识别系统中。