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基于深度学习的油井功图智能识别

基于深度学习的油井功图智能识别等相关问题

  • 2022-05-04
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语音识别基础:(一)语音是什么

从最起初的一声巨响,到梵音天籁,到耳旁的窃窃私语,到妈妈喊我回家吃饭,总离不开声音。声音是这个世界存在并运动着的证据。

  • 2022-05-04
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语音识别基础:(二)语音识别方法

语音识别的全称是自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR),说得多了, 就把“自动”省去了,认为“自动”是理所当然的了。语音识别属于序列转换技术,它将语音序列转换为文本序列。大体来说,这是一次搬运,是把一段话的表现形式从语音变成了文本,至于文本想要表达的深层含义(自然语言理解)、倾诉的感情(情感识别)、说话人的身份(说话人识别),就需要其他的技术来处理,所以语音应用开始时是分工明确的,但这显然不符合人类对语音的感知和理解,所以后来的技术也有了不同程度的整合和联合学习。 如何实现有效的语音识别,无非是,先确定问题,然后找个模型,最后训好它。

  • 2022-05-04
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语音识别基础:(四)前端处理

模型的训练由数据驱动,有些数据是必须要准备的。为了让机器学会将语音转换为文本,首先需要给它提供大量的例子,即语音及其对应的文本,这是原始素材,也最能反映学习目的。这些数据的符号化和结构化则需要一些人类先验知识,包括语言知识和数字信号处理相关手段。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(六)说话人自适应

故事发生在2018年10月,一位印度学者来实验室访问,做了一场关于“如何检测假冒说话人”的报告。这位仁兄讲得神采飞扬,底下的学生们却面面相觑,一头雾水。原因倒不是讲座的内容有多么高深,而是这位的英语实在太有特色了,标准高清孟买腔,且娴熟轻快,对我们这种习惯了English或是Chinglish的听众来说,实在是反应不过来。 人尚如此,遑论机器。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(七)噪声对抗与环境鲁棒性

我们常有这样的体验,本来好好的语音输入法,在办公室里基本不会有什么错误,但在大街上使用时就会感到性能明显下降;挺好的语音助手,平常屡试不爽,但在公交车上问个问题经常答非所问。这主要是因为实际应用场景中的声学环境非常复杂,这些复杂场景不可能在训练时被全部覆盖,因此形成识别场景与模型的不匹配,导致系统性能的急剧下降。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(八)小语种语音识别

世界上存在近7000种语言 [1],其中绝大部分是小语种,使用人数超过1亿人的也就10余种(见图 8.1)。在我国,汉语的使用人口最多,占总人口的90%以上,余下的70多种语言绝大部分是小语种,使用人数少,语音和语言资源有限。一般认为小语种是除联合国六种通用语言(汉语,英语,法语,俄语,西班牙语和阿拉伯语)以外的所有语言。本章将讨论小语种识别的若干关键技术。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(九)关键词识别与嵌入式应用

从一个小视频说起:受过良好“教育”的狗狗端坐在一份美食面前心潮澎湃着,当主人说出“三”这个数字时,它便可以大快朵颐了。于是主人开始“调戏”它,“一”、“二”、“三——十一”(都已经要低下头冲向食物了,结果主人只是拖长了音,于是晃了晃身子又回到原位)、“三——十三”(主人又拖长了音,箭在弦上,差点发射)...“三”(反应了一瞬间,后面没有声音了,终于可以开动了)。

  • 2022-05-04
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