Публикации по теме 'speech-recognition'


Отслеживание ваших данных в слоях Tensorflow
Недавно я экспериментировал с машинным обучением, чтобы решить проблему распознавания голоса. Во время обучения меня заинтересовало, как мои входные данные преобразуются на этапе CNN процесса вывода, это может быть интересно и вам. Наслаждаться. Модель Я следил за отличной статьей Дэвида Швертфегера об обработке аудио с помощью Tensorflow и пытался воспроизвести ее с помощью Tensorflow JS. Как легко обрабатывать звук на графическом процессоре с помощью..
Как преобразовать речь в текст в Python
В этом уроке мы узнаем, как преобразовать речь или аудиофайл в текстовый формат. Эта очень интересная тема использовалась по-разному, например, в бизнесе, создании контента, ботах и ​​многом другом. Библиотека распознавания речи — важная библиотека, которую следует обсуждать всякий раз, когда мы рассматриваем преобразование речи в текст. Python поддерживает множество механизмов распознавания речи и API, включая Google Speech Engine, Google Cloud Speech API, IBM Speech to Text и многие..
Применение технологии распознавания речи при нарушениях речи: анализ и…
Введение: Технология распознавания речи (SRT) — это программное обеспечение, которое широко используется в большинстве «умных» устройств. Появление Siri от Apple вызвало ажиотаж вокруг этого предприятия и познакомило пользователей с этой технологией на кончиках пальцев. SRT улавливает высказывания говорящего и переводит их в осмысленный текст (1). Siri, Cortana и Google Now — все это основные формы технологий этого типа, но также могут быть реализованы более эффективные решения в..
Автоматизированные подходы к распознаванию речи и проблемы
Эта статья призвана дать представление об автоматическом распознавании речи с учетом возможностей, типов подходов, ограничений и мер. «Способность распознавать речь так же, как это делают люди, является постоянной проблемой, поскольку человеческая речь, особенно во время спонтанного разговора, чрезвычайно сложна. Также трудно определить человеческую производительность, поскольку люди также различаются по своей способности понимать речь других. Когда мы сравниваем автоматическое..
ML: работа с аудиоданными
Фон В машинном обучении инженерам приходится иметь дело с различными данными, начиная от числовых, категориальных, изображений, видео, речи и т. д. В этой статье основное внимание будет уделено аудиоданным, используемым в таких действиях, как распознавание речи, преобразование речи в текст, преобразование текста в - речь, звуковая классификация и т. д. Действия, связанные с этими данными, включают, но не ограничиваются: захват аудио сохранение захваченного аудио воспроизведение..
Требуется ли языковой параметр при распознавании речи для преобразования человеческой речи в текст?
Разговаривая с моим другом о машинном обучении, он сказал мне, что для преобразования человеческой речи в текст не требуется знать язык. Итак, в этом посте я реализовал некоторый тест, чтобы подтвердить, что Цель Имея единый мир на латинице языке, мне нужно получить текст или строку. Этот процесс называется транскрипцией для людей или преобразованием речи в текст для гиков. Услуги транскрипции Таких сервисов в интернете очень много. Они широко используются для телевизионных..
Увеличение данных для аудио
Увеличение данных Хотя архитектура модели настройки и гиперпараметры являются успешным фактором построения прекрасной модели, специалист по анализу данных также должен сосредоточиться на данных. Какую бы удивительную модель вы ни построили, мусор на входе, мусор на выходе (GIGO) . Интуитивно понятно, что нехватка данных - одна из распространенных проблем в реальной проблеме науки о данных. Увеличение данных помогает генерировать синтетические данные из существующего набора данных,..