deep-speech:使用来自Deepspeech的预训练模型将语音演示为文本

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deep-speech-main

audios

OSR_us_000_0030_8k.wav 733KB

OSR_us_000_0010_8k.wav 525KB

aspirin_dose.flac 21.27MB

woman1_wb.wav 220KB

models

deepspeech-0.9.3-models.scorer 134B

deepspeech-0.9.3-models.pbmm 134B

main.py 846B

audio_transcribe.py 3KB

test_perform.py 3KB

speech_recognition_google.py 463B

ibm.py 1KB

requirements.txt 116B

.gitignore 2KB

aws.py 663B

README.md 156B

.gitattributes 43B

# deep-speech Demo speech to text using pre trained model from deepspeech ## Windows problem with pyaudio ``` pip install pipwin pipwin install pyaudio ```

萤火虫小Q

2021-04-21

看着是调用的外部接口，比如Google的。对中文似乎也不行啊

tflite-speech-recognition：用于训练卷积神经网络以对单词进行分类并将模型使用TensorFlow Lite部署到Raspberry Pi的演示

TensorFlow Lite语音识别演示该项目演示了如何使用TensorFlow和Keras训练卷积神经网络（CNN）来识别唤醒词“停止”等。此外，它还包含另一个Python示例，该示例使用TensorFlow Lite在经过训练的模型上进行推理，以识别Raspberry Pi上的口头单词“停止”。可以在以下位置找到说明这些程序如何工作以及如何使用它们的完整文章：以下是随附的视频，解释

learning_invariances_in_speech_recognition:在这项工作中，我研究了语音命令任务的开发和深度学习模型的分析。最先进的技术使用卷积神经网络（CNN），因为它们具有学习与语音相关的表示的内在本质。特别是，我开发了在Google Speech Command Dataset上训练并在不同场景下经过测试的不同CNN。语音识别的主要问题在于不同人之间单词发音的差异

学习语音识别中的不变性抽象的在这项工作中，我研究了语音命令任务的开发和深度学习模型的分析。最先进的技术使用卷积神经网络（CNN），因为它们具有学习与语音相关的表示的内在本质。特别是，我开发了在Google Speech Command Dataset上训练并在不同场景下经过测试的不同CNN。语音识别的一个主要问题在于不同人群之间单词发音的差异：建立可变性不变模型的一种方法是增加扰动输入的

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