出现这种趋势的原因,首先是计算能力的不断提升,通用GPU等高计算能力设备的发展,使得训练更复杂、更强大的声学模型(Acoustic Model, AM)变得可能,高性能的嵌入式处理器的出现,使语音识别的终端应用变得可能。 声学模型是人工智能领域的几大基本模型之一,基于深度学习的声学模型发展对于人工智能的拓展和交互方式的延伸都有...
常用的声学特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)等。 -例如,在提取MFCC时,先对语音信号进行预加重、分帧、加窗等操作,然后进行快速傅里叶变换(FFT)得到频谱,再经过梅尔滤波器组滤波得到梅尔频谱,最后取对数并进行离散余弦变换(DCT)得到MFCC特征。这些特征可以在一定程度上反映语音的音高、音色等信息。 2.声学模型结构 -...
此外，还可以通过声学模型试验探讨轻质结构的墙体和楼板垫层的隔声性能。模型比例 根据用途确定模型的比例，并考虑经济性和实际可能性。模型比例值取得越大，测量的频带就越宽，所用电声元件和测量设备也易配置，但模型制作费用较大。模型比例值取得小，制作比较容易，但给测量工作带来很多困难。通常，音质试验用的模型可...
声学模型是一种数学模型,用来描述语音信号的声学特征。声学特征是对语音信号中的音频特征进行提取和表示,例如音频频率、能量、音调等。声学模型以大量已标注的语音数据为输入,通过机器学习算法来建立模型,并通过训练来不断优化模型的性能。 声学模型在语音识别中的作用 声学模型在语音识别中的作用主要有以下几个方面。
声学模型主要包含基于隐马尔科夫模型的声学模型和基于深度学习的声学模型，如循环神经网络和卷积神经网络等。基于隐马尔科夫模型的声学模型是传统语音识别技术中的核心部分。HMM 是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，即通过观察到的序列来推测隐藏的状态序列。在语音识别中，HMM用于...
1. 先前的语音合成的声学模型(如Tacotron,Tacotron2)有什么问题? 1.1 Tacotron的问题 图1:Tacotron模型图 Tacotron模型如图1所示, CBHG模块的去与留? Tacotron中使用了CBHG模块(包括编码器部分和解码器部分),虽然在实验中发现该模块可以一定程度上减轻过拟合问题,和减少合成语音中的发音错误,但是该模块本身比较复杂,能...
模型调整:根据评估结果对模型进行调整,如调整模型的超参数(如学习率、层数、神经元个数等)、增加或减少训练数据、改进模型架构等,以进一步提高模型的性能。 解码与应用。 解码:在实际应用中,将待识别的语音数据经过预处理后输入到训练好的声学模型中,模型会输出对应的语音单元的概率分布。然后使用解码算法,如维特比算...
语音识别建模对语音识别来说是不可或缺的一部分,因为不同的建模技术通常意味着不同的识别性能,所以这是各个语音识别团队重点优化的方向。也正是因为如此,语音识别的模型也层出不穷,其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等,在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型... ...
一、声学模型 声学模型是实现语音识别的关键之一,它主要用于将音频信号转换成文本形式。对于声学模型,最常见的方法是基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的方法。通过HMM进行音频信号的建模,可以有效地进行语音信号的解析,并且掌握更多的语音特征信息。 声学模型的基本原理是将一个语音信号按照一定规则进行划分,并...