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Any to Any 实时变声的实现与落地丨RTC Dev Meetup
前言 「语音处理」是实时互动领域中非常重要的一个场景，在「RTC Dev Meetup丨语音处理在实时互动领域的技术实践和应用」活动中，来自声网、微软和数美的技术专家，围绕该话题进行了相关分享。 本文基于声网音频体验算法专家冯建元在活动中分享内容整理。 关注公众号「声网开发者」，回复paddlespeech asr 使用教程
我试了一下paddlespeech里面用的模型效果很好，但是本身缺少方便使用的教程。所以还是写一下，并分享出来，让这个工具使用的人更多些。 安装 paddle框架安装 conda install paddlepaddle==2.3.0 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ 软件源安装 piMATLAB/Simulink电动车转弯制动abs模型asr转弯制动防抱死abs模型
MATLAB/Simulink电动车转弯制动abs模型asr转弯制动防抱死abs模型+asr模型+模糊控制算法+七自由度整车模型+纵向运动+侧向运动+横摆运动+四轮魔术公式+四轮转弯abs控制算法asr控制算法编号:6160641073373498ZMM00kaldi代码编译
1. kaldi源码编译 1.1 源码下载：git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git kaldi-trunk --origin golden 1.2第三篇 树莓派的串口通信和语音识别模块
目录 一、串口（UART） 二、 wiringPi提供的串口API 三、语音识别模块 1、阅读模块代码 ①代码阅读工具：Souces Insight4.0安装、激活、汉化等 ②语音识别（口令模式）源码框架（按main.c的顺序阅读） 2、修改代码 一、串口（UART） 全双工： 通信允许数据在两个方向上同时地双向传输。 半双初探语音识别ASR算法
摘要：语音转写文字ASR技术的基本概念与数学原理简介。 本文分享自华为云社区《新手语音入门（三）： 语音识别ASR算法初探 | 编码与解码 | 声学模型与语音模型 | 贝叶斯公式 | 音素》，作者：黄辣鸡 。 语音识别技术的发展已有数十年发展历史，大体来看可以分成传统的识别的方法和基于深度学习语音识别(ASR)论文优选：自监督学习Self-Supervised Learning for speech recognition with Intermediate layer supervisi
声明：平时看些文章做些笔记分享出来，文章中难免存在错误的地方，还望大家海涵。搜集一些资料，方便查阅学习：http://yqli.tech/page/speech.html。语音合成领域论文列表请访问http://yqli.tech/page/tts_paper.html，语音识别领域论文统计请访问http://yqli.tech/page/asr_paper.html。如《嵌入式 - 语音识别TWen-ASR-ONE开发笔记》第3章 TWen-ASR-ONE 多线程和消息队列
3.1 Scratch简介 在开始本章之前，需要介绍下TWen-ASR-ONE的用户开发语言-Scratch，Scratch是麻省理工学院开发的一款简易图形化编程工具主要是为青少年开发的一种编程工具，它图形化编程工具当中最广为人知的一种形式，所有人都可以在软件中创作自己的程序。 TWen-ASR-ON的开发者通Android使用百度语音识别api代码实现。
第一步 ① 创建平台应用 点击百度智能云进入，没有账号的可以先注册账号，这里默认都有账号了，然后登录。 然后左侧导航栏点击找到语音技术 然后会进入一个应用总览页面， 然后点击创建应用 立即创建 点击查看应用详情 这几个值都是等下项目中要用的，请注意，最好是复制粘贴，不要手打，上图中有详解ASR语音标注场景下的VAD语音端点检测丨曼孚科技
20世纪50年代，人类开启了对机器语音识别的探索历程。 60年后的2016年，在深度神经网络技术的帮助下，机器语音识别的准确率第一次达到了与人类相近的水准，智能语音产品进入大规模商业化应用阶段。 目前，语音识别技术已深入日常生活的方方面面，语音助手、智能音箱、智能客服等都是较为典型ASR语音转文字模型——项目落地
模型： PaddlePaddle-DeepSpeech 训练数据集： Aishell：178小时，16khz，16bit，400人录制，涉及智能家居、无人驾驶、工业生产等11个领域的中文语音库。 Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus：500小时，16khz，16bit，855人录制。安静的室内环境下，通过单个碳粒麦克风录取，文本选取网络聊天智能音箱控制ASR翱捷一款LPWAN的lora soc芯片带M4内核可兼任ASR6500/ASR6505/ASR6501
ASR6601 SoC是国内首颗支持LoRa的LPWAN SoC。ASR6601芯片中集成的超低功耗收发机，除了支持LoRa调制方式外，还可以支持FSK收发、MSK收发和BPSK发射等。在3.3V电源供电的情况下，通过高功率PA，最大可发射22dBM的输出功率。ASR6601与ASR650x系列有本质差异，ASR6501/02的MCU内核是CYPRESS,ASasreml-r 在Jupyter中构建好的R平台中执行后保存为makedown作为csdn的博客来源的一个试验
library(asreml) example(asreml) asreml> dat <- data.frame(y=rnorm(20),x=seq(1,20)) asreml> ex.asr <- asreml(y ~ x, data=dat) ASReml: Thu Jan 05 20:13:46 2017 LogLik S2 DF wall cpu -11.0424 0.7404 18 20基于PyTorch的端到端神经自动语音识别(ASR)开源工具包ESPRESSO介绍
前言 来自美国和中国的研究人员发表了一篇题为ESPRESSO: A fast end-to-end neural speech recognition toolkit的文章。在论文中，研究人员介绍了一个开源的、模块化的、端到端的神经自动语音识别(ASR)工具包ESPRESSO。该工具包基于PyTorch库和FAIRSEQ，即神经机器翻译工具包。论文阅读：TRAINING ASR MODELS BY GENERATION OF CONTEXTUAL INFORMATION
(icassp2020)论文阅读：TRAINING ASR MODELS BY GENERATION OF CONTEXTUAL INFORMATION 下载链接：https://arxiv.org/abs/1910.12367 主要思想： 利用海量的弱监督数据和部分常规的标注数据进行e2e模型训练。【这里的弱监督数据主要指的是仅含有上下文相关文本的音频数据（E基于LD3320语音识别模块的智能照明系统
基于LD3320语音识别模块的智能照明系统 一、模块的使用 本次识别系统主要是使用了“全球鹰电子-LD3320+STC11”的模块作为核心模块，再加上以SSD1306的0.96寸OLED屏作为显示，普通LED灯做了照明的简易系统设置。 二、系统运行原理 因为LD3320语音识别模块内置了STC11系列单片机的浅谈语音技术（ASR/TTS/质检/声纹）
文章目录 1. 写在前面2. 语音合成 TTS(1) 基本概念(2) 效果评估方法(3) 音色与定制(4) 发音规则 3. 语音识别 ASR(1) 基本概念(2) ASR效果影响因素口音噪音专业术语VAD (3) 效果评估方法(4) ASR效果提升方案声学模型（AM）语言模型（LM） 4. 语音质检(1) 基本概念(2) 质检效果(3)基于类语言模型和令牌传递解码器的端到端上下文语音识别（论文翻译）
Title：END-TO-END CONTEXTUAL SPEECH RECOGNITION USING CLASS LANGUAGE MODELS AND A TOKEN PASSING DECODER 摘要： 自动语音识别（ASR）的端到端建模（E2E）将传统语音识别系统的所有组件融合到一个统一的模型中。尽管它简化了ASR系统，但在训练和测试数据不匹配时很难适应ASR项目实战-决策点
ASR项目实战-决策点 针对语音识别的产品，分别记录设计、开发过程中的决策点。 实时语音识别 对于实时语音识别来说，客户端和服务端之间实时交换语音数据和识别的结果。 客户端在启动识别时，即开始发送语音数据，期望在等待较短的时间后，即收到最初的识别结果。第一段语音数据和第一ASR项目实战-产品分析
ASR项目实战-产品分析 分析Google、讯飞、百度、阿里、QQ、搜狗等大厂的ASR服务，可以罗列出一款ASR服务所需要具备的能力。 产品分类 ASR云服务产品，从用户体验、时效性、音频时长，可以划分为如下几类： 实时短音频转写，可以用于支撑输入法、搜索、导航等场景。实时长音频转写，可以【AI模型测试】【语言转文字】ASR语音转文字自动化测试阶段性成果物
========================================================================================================== 写在前面： 从20201123接触ASR到现在，刚好1个月左右的时间，今天可以把ASR部分的内容写个完整的自动化测试总结贴，方便后续查阅。 1、最开始的需求是ASR中常用的语音特征之FBank和MFCC（原理 + Python实现）
ASR中常用的语音特征之FBank和MFCC（原理 + Python实现） 一步一步讲解和实现ASR中常用的语音特征——FBank和MFCC的提取，包括算法原理、代码和可视化等。 完整Jupyter Notebook链接：https://github.com/Magic-Bubble/SpeechProcessForMachineLearning/blob/master/speech_proJava深入学习30：CAS中的ABA问题以及解决方案
Java深入学习30：CAS中的ABA问题以及解决方案 什么是ABA问题 在CAS算法中，需要取出内存中某时刻的数据（由用户完成），在下一时刻比较并替换（由CPU完成，该操作是原子的）。这个时间差中，会导致数据的变化。 假设如下事件序列： 线程 1 从内存位置V中取出A。 线程 2 从位置V中取出A。百度语音识别如何集合到自己的项目中？（手把手教学）
百度语音识别集成到自己的项目中 如果之前集合到HelloWorld的项目还不会的话，请点击这个链接查看文章百度语音识别集成到HelloWorld项目按步骤操作，因为这个项目是基于HelloWorld项目集成而来。 项目界面比较简单，能实现功能就行了。 布局代码 <?xml version="1.0" encoding="第一次参加 CHiME-6 challenge 总结
第一次参加chime的自然场景多人对话远场语音识别评测 主要负责数据增强和音频信号处理 冲着高分去的，但由于最终的transcriptions包含了特殊symbol, 本来达到了既定目标，但修改之后最终结果并没有达到预期， 有几点记录一下： 1. GSS + ASR alignment是能稳定提升1.5%的识别率的