语音辨认开源代码,技能、运用与未来

其他 2024-12-24 6

1. SpeechBrain 简介：SpeechBrain 是一个依据 PyTorch 的开源、万能的对话人工智能东西包，适用于开发语音辨认、说话人辨认、语音增强、语音别离、言语辨认和言语翻译等最先进的语音技能。特色：支撑多种语音处理使命，依据 PyTorch 构建使其易于运用和扩展。

2. ASRT 简介：ASRT 是一个依据深度学习的语音辨认东西，由 AI 柠檬博主从 2016 年起开发的开源项目。其基线辨认准确率可达 85%，在某些条件下可到达 95%。特色：支撑中文语音辨认，具有高辨认准确率。

3. Whisper 简介：由 OpenAI 开源的 Whisper 神经网络，其英文语音辨识才能已到达人类水准，并支撑其他 98 种言语的主动语音辨识。特色：支撑多种言语的转录和翻译使命，具有较高的准确率和鲁棒性。

4. PaddleSpeech 简介：依据飞桨（PaddlePaddle）的开源语音辨认东西，支撑多种语音辨认使命。特色：运用 PaddlePaddle 结构，易于布置和运用。

5. WeNet 简介：一个依据 PyTorch 的端到端语音辨认东西，支撑多种语音辨认使命。特色：运用 PyTorch 结构，支撑多种语音辨认使命，具有高辨认准确率。

6. SenseVoice 简介：由阿里巴巴团队开源的语音转文字项目，支撑中文语音辨认，具有较高的辨认准确率和速度。特色：对中文支撑杰出，推理速度快，具有高精度辨认才能。

7. MASR 简介：一个依据端到端深度神经网络的中文普通话语音辨认东西，供给预练习模型，具有高辨认率。特色：直接运用该项目进行语音辨认，不需要 GPU，辨认率高。

这些项目涵盖了多种语音辨认使命和言语支撑，可以依据你的详细需求挑选适宜的东西。

语音辨认（Automatic Speech Recognition，ASR）是指将人类的语音信号转换为计算机可以了解和处理的文本信息的技能。它首要绵亘以下几个过程：

信号收集：经过麦克风等设备收集语音信号。

预处理：对收集到的语音信号进行降噪、增强等处理。

特征提取：从预处理后的语音信号中提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

模型练习：运用很多标示数据对模型进行练习，使其可以辨认语音。

解码：将辨认出的特征序列转换为对应的文本信息。

CMU Sphinx：由卡内基梅隆大学开发，是一个依据计算的语音辨认系统，支撑多种言语。

OpenSMILE：一个开源的音频特征提取库，用于提取语音信号中的情感、说话人、言语等特征。

Kaldi：一个开源的语音辨认东西包，支撑多种语音辨认算法和言语。

pyannote.audio：一个依据Python的音频处理和语音辨认库，支撑多种音频处理和语音辨认使命。

智能帮手：如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、百度的度秘等，经过语音辨认技能完成与用户的天然交互。

智能家居：如智能音箱、智能电视等，经过语音辨认技能完成语音操控，进步用户体会。

在线教育：如在线语音课程、智能语音评测等，经过语音辨认技能完成个性化教育和智能评测。

医疗健康：如语音帮手、语音病历等，经过语音辨认技能进步医疗工作效率，下降医疗本钱。

模型轻量化：为了习惯移动设备和嵌入式设备，语音辨认模型将朝着轻量化的方向开展。

多言语支撑：跟着全球化的推动，语音辨认开源代码将支撑更多言语，满意不同区域的需求。

个性化定制：经过用户数据的堆集和剖析，语音辨认系统将完成个性化定制，进步用户体会。

跨范畴交融：语音辨认技能将与天然言语处理、计算机视觉等其他人工智能技能进行交融，完成更智能的运用场景。