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总结~音节=>单词---如何划分音节及音节的类型
参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1667812287459301608&wfr=spider&for=pc 大家好，今天我们一起来学习下音节的相关内容，本文涉及到了音节的定义，如何划分音节，音节的类型，重点讲述了重读闭音节，请各位记得收藏，做好笔记啦！ 首先，我们一起看下上图中单词音节的划分初探语音识别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基于混合模型的语音降噪效果提升
上篇文章（基于混合模型的语音降噪实践）实践了基于混合模型的算法来做语音降噪，有了一定的降噪效果。本篇说说怎么样来提升降噪效果。 算法里会算每个音素的高斯模型参数，也会建一个音素分类的神经网络模型。这些都是依赖于音素对齐的，音素对齐做的越好，每个音素的高斯模型越准确，音素《语言学纲要》试题库
绪论、第一章、第二章 一、名词解释 1．语言学 2．语言 5．文言文 6．符号 7．符号形式 8．符号的任意性 9．语言符号 10．组合关系 11．聚合关系 二、填空 1．__________、________ 、________________ 具有悠久的历史文化传统，是语言学的三大发源地。 2．__________ 是我国古代的书面语，用它写成的语音降噪论文“A Hybrid Approach for Speech Enhancement Using MoG Model and Neural Network Phoneme Classifie
最近认真的研读了这篇关于降噪的论文。它是一种利用混合模型降噪的方法，即既利用了生成模型（MoG高斯模型），也利用了判别模型（神经网络NN模型）。本文根据自己的理解对原理做了梳理。 论文是基于“Speech Enhancement Using a Mixture-Maximum Model”提出的MixMAX模型的。假设噪声是加Task6 拓展阅读：语音识别基础知识介绍
1. 语音识别基础与发展 1.1 语言识别基础 语音识别全称为“自动语音识别”，Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题，给定输入序列O={O1,…,On}，寻找最可能的词序列W={W1,…,Wm}，即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。AIBigKaldi（十七）| Kaldi的DNN模型（源码解析）
本文来自公众号“AI大道理” 单音素模型词错误率为50.58%，三音子模型词错误率为36.03%，lda-mllt模型词错误率为32.12%，说话人自适应模型词错误率为28.41%，quick模型词错误率为27.94%。 可见quick模型识别率继续有了一定的提高。 能否继续优化模型？又要从哪些方面入手进行优化呢《Exploring Cross-lingual Singing Voice Synthesis Using Speech Data》论文阅读
任务 歌唱合成的目的是给定乐谱和旋律， 合成歌唱音频。歌唱合成系统能够通过训练目标说话人相关的同一语言下的歌唱/语音数据来构建。 目前大多数的歌唱合成系统只支持一种语言，给定说话人的语音数据（同一语言）来合成歌唱声音。如Tacotron2 GST模型加入speaker embedding， pitchAIBigKaldi（十五）| Kaldi的说话人自适应模型（源码解析）
本文来自公众号“AI大道理”。 单音素模型词错误率为50.58%，三音子模型词错误率为36.03%，lda-mllt模型词错误率为32.12%。 可见lda-mllt模型识别率继续有了一定的提高。 能否继续优化模型？又要从哪些方面入手进行优化呢？ 说话人自适应技术将继续改善现有模型。 以kaldi的th语音识别
目录 背景基本概念一般流程预处理常用方法声学模型（一）多样性问题（二）语音识别任务的指标 语言模型解码器工作原理（一）分析声音（二）提取特征（三）识别音素和状态（声学模型）识别文字（语言模型+ 解码器） 深度学习方法发展基于transfomer的语音识别模型 语音数据集 背景 语音识别 ( Automat李宏毅深度学习笔记-为什么要深度？
问题：越深越好？ 层数越多，参数越多，model比较复杂，数据又多的话，本来误差就越小，这为什么归因于”深“呢？ 矮胖结构 v.s. 高瘦结构 真正要比较”深“和”浅“的model的时候，要让它们的参数一样多。 “浅”的model就会是一个矮胖的model，“深”的model就会是一个瘦高的model 选择两个参数基于输出分布的小尺寸DNN学习准则
Interspeech 2014 Learning Small-Size DNN with Output-Distribution-Based Criteria 简述为了减小离线模型（比如用于嵌入式设备）的大小，可以减小每个隐层的节点数或者减小输出层的目标节点数。减小每个隐层的节点数教师模型（L）与学生模型（S）之间的KL散度为： 训练流程为： 使用带转录数L309 单音节词读音规则（一）-辅音字母发音规则
1 字母和音素不是一一对应的 2单词读音规则知识结构全图 二 15个发音不变化的辅音字母：字母发音和音素一致 b / b / by d / d / dog f / f / fish h / h / hi k / k / keyl / l / Look m / m / Move n / n / nose p / p / pat