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语音识别(ASR)基础介绍第二篇——万金油特征MFCC

上一章提到了整个发声与拾音及存储的原理。但是在了解ASR的过程中,发现基本上遇到的资料都避不开MFCC特征。   整个ASR的处理流程大致可以分为下图: 左侧是经典的处理流程,右侧是近期流行的流程。发生的变化是,将语言模型以下的部分变成端到端的了。 我们将语言模型以下的部分统一看成是声学模型就好。  而MFCC主要用在左侧的处理流程中,即“特征处

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语音识别(ASR)基础介绍第三篇——经典做法及术语概念

上一章介绍了万金油特征MFCC,相当于数据的输入已经确定了。 本章尽可能的介绍经典asr做法。其中涉及到的各种概念和思考,了解了之后,和相关专业的人交流,大概就不再迷茫了:D 传统方法也可以按 声学模型 和 语言学模型 的方式来划分。 声学模型主要的职责是,把一段音频处理成类似拼音的形式, 然后交给语言模型来猜: 能够发这些音的单词,怎么组合起来更常见一些。然后找到最可能的组合,便是asr的结

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语音识别(ASR)基础介绍第四篇——当今流行做法与CTC

本篇开始,就进入到了asr当前的流行做法。 这里单独提到了CTC算法。  这个算法对当前asr使用deep learning的方法有重大影响。 总体感觉,写到本篇,工作量反而变得很小。因为进入deep learning时代后,神经网络模型基本都是那么几种,已经不再需要挨个详细介绍。而且看图就能理解的很明白。 所以本篇后半部分基本就是贴图了。。:D 一、CTC 在CTC之前,训练语料

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阿里云IoT联合ASR发布LoRa芯片系统解决方案 并获Semtech公司授权

9月20日,在2018·杭州云栖大会万物智联峰会上,阿里云IoT联合ASR(翱捷科技)共同发布了超小尺寸、采用超低功耗LoRa1262集成的单芯片 ASR6501,该芯片已获得Semtech公司LoRa芯片半导体知识产权(IP)授权。

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灵云语法识别

源码 GitHub 在线语法识别 SDK下载 灵云SDK下载 SDK集成 下载SDK以后,将jar和so导入工程 权限 封装 灵云配置类 package kong.

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HDOJ(HDU) 2093 考试排名(Arrays.sort排序、类的应用)

Problem Description C++编程考试使用的实时提交系统,具有即时获得成绩排名的特点。它的功能是怎么实现的呢? 我们做好了题目的解答,提交之后,要么“AC”,要么错误,不管怎样错法,总是给你记上一笔,表明你曾经有过一次错误提交,因而当你一旦提交该题“AC”后,就要与你算一算帐了,总共该题错误提交了几回。

排序 string class asr

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