语音的语谱图实现,用于语音转换语谱图,用CNN网络进行分类识别
语音的语谱图实现,用于语音转换语谱图,用CNN网络进行分类识别
CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程,详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型,dict.txt为统计的字典。
本科生处于学习目的原创代码,下载即可使用,有不懂的先看README.md,可以私聊我
1.领域:matlab,语音MFCC特征提取,CNN深度学习训练实现语音识别 2.内容:语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别+matlab操作视频 3.用处:用于语音MFCC特征提取,CNN深度学习训练实现语音识别算法...
该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言...
总结目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。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...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,它在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都有广泛应用。CNN的核心设计理念源于对生物视觉...
那时候的卷积层和 pooling 层是交替出现的,并且卷积核的规模是比较大的,CNN 的层数也并不多,主要是用来对特征进行加工和处理,使其能更好的被用于 DNN
用MATLAB实现神经网络对语音分类 对4类不同乐曲进行分类
目的:使用CNN卷积神经网络实现语音识别 步骤:(1)预处理。 首尾端的静音切除,降低对后续步骤造成的干扰,然后进行声音分帧,把声音切开成帧,,各帧之间一般是有交叠。 (2)特征提取。运用的算法为倒谱系数...
基于Keras的CNN-1D-RNN-CTC语音识别系统设计源码,该项目包含31个文件,主要文件类型有26个python源文件,以及1个gitignore文件用于版本控制。此外,还包括1个LICENSE许可文件,1个Markdown文档用于项目说明,以及1...
自动语音识别模型,包括cnn+ctc模型和gru+ctc模型。使用tensorflow1.+和keras进行模型训练。实现中文语音识别。
基于CNN神经网络语音识别程序设计
语音情感识别代码,结合1D-CNN与GRU在语音增强的CASIA数据集实现语音情感识别,并利用注意力机制进行模型优化 语音情感识别代码,结合1D-CNN与GRU在语音增强的CASIA数据集实现语音情感识别,并利用注意力机制进行...
matlab_语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别_源码
本项目着手实现了一个基于卷积神经网络的人脸识别签到系统,该系统能够进行人脸的采集,并将不同人脸对应的学号(工号)姓名信息存储于数据库,利用CNN卷积神经网络对人脸进行训练;人脸签到模块能实时识别当前人脸...
Keras 基于LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别项目源码 环境: Python 3.8 Keras & TensorFlow 2 Preprocess 首先需要提取数据集中音频的特征并保存到本地。Opensmile 提取的特征会被保存在 .csv 文件中,...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,它在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都有广泛应用。CNN的核心设计理念源于对生物视觉...
模型提取固定长度、符合语序的语音片段,形成时间线上的有序语谱图,通过CNN提取特征序列,经过奖惩函数对特征序列组合进行连续测量。实验结果表明,CSR-CNN算法在连续—片段说话人识别领域取得了比GMM-HMM更好的...
MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明,现在已经停止更新了,而且有很多功能也不太能够支持,具体的请大家自习看一看Git中的README。deepLearnToolbox-master是一个深度学习...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,它在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都有广泛应用。CNN的核心设计理念源于对生物视觉...
2.系统为用Flask搭建网页框架的语音识别系统界面; 对于提到的语音情感识别方法平台为基于Windows操作系统的个人主机,深度学习框架采用的是tensorflow和Keras,其中TensorFlow作为Keras的后端。具体配置如下python...
增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型cnn_ctc_am.py,与GRU相比,对网络结构进行了稍加改造。 完全使用DFCNN框架搭建声学模型,稍加改动,将部分卷积层改为inception,使用时频图作为输入,cnn_...
该项目专注于孟加拉语语音识别的开发,并且作为该过程的一个子部分,对卷积神经网络进行了训练,以从语音输入中识别孟加拉语数字。 作为数字识别系统的实际实现,已经针对数字图书馆接收柜台设计了一个简单的界面。 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,它在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都有广泛应用。CNN的核心设计理念源于对生物视觉...
本文介绍了卷积神经网络(CNN)的基本原理和结构,并通过一个简单的实例展示了如何使用Python和TensorFlow库搭建CNN模型,对CIFAR-10数据集进行图像分类和识别。你可以在此基础上尝试不同的模型结构、优化方法和数据...