語音辨識程式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作

為了解決語音辨識程式的問題，作者柳若邊 這樣論述：

　　語音辨識已經逐漸進入人們的日常生活，語音辨識技術是涉及語言、電腦、數學等領域的交叉學科。 　　全書從語音辨識的基礎講起，並輔以翔實的案例，介紹包括C#、Perl、Python、Java等多種程式設計語言實作，開放程式碼語音辨識工具套件Kaldi的使用與程式碼分析，深度學習的開發環境搭建，旋積神經網路，以及語音辨識中常見的語言模型--N元模型和依存模型等，讓讀者快速瞭解語音辨識基礎，掌握開發語音辨識程式的演算法。 　　本書主要內容： 　　語音辨識技術 　　■ C# 開發語音辨識    　　■ Perl 開發語音辨識 　　■ Python 開發語音辨識    　　■ J

ava 開發語音辨識　　 　　■ 語音訊號處理　　    　　■ 深度學習 　　■ 語言模型    　　適合讀者群：需要具體實現語音辨識的程式設計師，或有一定機器學習或語音辨識基礎的從業者、學生、研究者閱讀參考。 本書特色 　　◎ 引領語音辨識技術升級 　　◎ 業界流行的Kaldi語音辨識技術實作  

語音辨識程式進入發燒排行的影片

應用 DNN-LSTM 學習框架於智慧平台即時 語言及文字辨識之研究

為了解決語音辨識程式的問題，作者劉天霖 這樣論述：

本文中使用深度神經網絡-長短期記憶(Deep Neural Network-Long-Short Term Memory, DNN-LSTM) 框架作為控制的指揮訓練者，對機器平台實施了語音控制訓練的評估。基於機器學習(Machine Learning)技能，將通過訓練後所建立的框架可嵌入到機器平台的原型中。也就是說，本文正在使用 DNN-LSTM 框架和自收集命令集，進行開發和實現的語音鑑別器模型。此外控制命令是在有限的學習環境下設計的，其中約束單聲道(Single Track , ST)和雙聲道(Double Track , DT)的語音收集，包括 4 個中文語音命令“前”、“後”、“左

”、“右”和 4 個英文指令”A”, “B”, “C”, “D”。語音收集了 8 個簡單的語音用於數據訓練，對準確比率的實驗在 3 個人訓練工作中進行，每個訓練工作分別為 400 、 1000 、 2500 、 5000次。只有含括三個參數是完整語音控制機器平台的性能評估的主導因素。在測試的過程中可以看出， DNN 模型在訓練步驟的過程中，使用丟棄(Dropout)調整比例後準確度可以從 0.3339 提升置 0.9696 ，丟失率(Loss Rate)也可以從 1.09984 降至 0.19298 ，由此可以得知丟棄(Dropout) 的比率亦主導了準確率和丟失率。經上述之語音模型訓練後。使

用 Ai2 (App Inventor 2) 開發可用於藍芽傳送指令的 APP ，並且透過藍芽裝置、 Arduino 、 樹莓派等裝置，可使用簡單指令在遠距離操控機器平台，讓機器平台做出前進、後退、左轉、右轉等動作。團隊未來之研究，可以將訓練和開發的語音命令集模型，上傳並嵌入機器平台微控制器，並且配合藍芽 APP ，作為遠距離語音遙控實測。

深度學習：語音識別技術實踐

為了解決語音辨識程式的問題，作者柳若邊 這樣論述：

語音辨識已經逐漸進入人們的日常生活。語音辨識技術是涉及語言、計算機、數學等領域的交叉學科。《深度學習：語音辨識技術實踐》介紹了包括C#、Perl、Python、Java在內的多種程式設計語言實踐，開源語音辨識工具包Kaldi的使用與代碼分析，深度學習的開發環境搭建，卷積神經網路，以及語音辨識中常見的語言模型——N元模型和依存模型等，讓讀者快速瞭解語音辨識基礎，掌握開發語音辨識程式的演算法。 《深度學習：語音辨識技術實踐》從語音辨識的基礎開始講起，並輔以翔實的案例，既適合需要具體實現語音辨識的程式師使用，也適合有一定機器學習或語音辨識基礎的學生、研究者或從業者閱讀。 柳若邊

獵兔搜索團隊核心成員，曾供職于中國萬網、三星等多家業內知名公司，現任某教育培訓機構專業講師。獵兔搜索創立於2004年，專注于自然語言處理等人工智慧領域的技術開發與實現。在北京和上海等地均有獵兔培訓的學員，獵兔搜索出版的相關技術圖書讀者遍及全國各省(市、區)及海外華人圈。 第1章　語音辨識技術    1 1.1  總體結構    1 1.2  Linux基礎    2 1.3　安裝Micro編輯器    4 1.4  安裝Kaldi    5 1.5  yesno例子    6 1.5.1  數據準備    7 1.5.2  詞典準備    8 1.6  構建一個簡單的AS

R    12 1.7  Voxforge例子    21 1.8  數據準備    23 1.9  加權有限狀態轉換    34 1.9.1  FSA    35 1.9.2  FST    35 1.9.3  WFST    37 1.9.4  Kaldi對OpenFst的改進    38 1.10  語音辨識語料庫    39 1.10.1  TIMIT語料庫    39 1.10.2  LibriSpeech語料庫    40 1.10.3  中文語料庫    40 1.11  Linux shell腳本基礎    40 1.11.1  Bash    41 1.11.2  AWK  

 44 第2章　C#開發語音辨識    46 2.1  準備開發環境    46 2.2  計算卷積    47 2.3  記錄語音    48 2.4  讀入語音信號    52 2.5  離散傅裡葉變換    53 2.6  移除靜音    54 第3章　Perl開發語音辨識    58 3.1  變數    58 3.1.1  數字    58 3.1.2  字串    59 3.1.3  陣列    60 3.1.4  散列表    60 3.2  多維陣列    62 3.3  常量    62 3.4  操作符    63 3.5  控制流    66 3.6  檔與目錄  

 67 3.7  常式    68 3.8  執行命令    69 3.9  規則運算式    69 3.9.1  基本類型    69 3.9.2  規則運算式模式    70 3.10  命令列參數    72 第4章　Python開發語音辨識    73 4.1  Windows作業系統下安裝Python    73 4.2  Linux作業系統下安裝Python    75 4.3  選擇版本    76 4.4  開發環境    76 4.5  注釋    77 4.6  變數    77 4.6.1  數值    77 4.6.2  字串    79 4.7  陣列    80

4.8  列表    80 4.9  元組    80 4.10  字典    81 4.11  控制流    81 4.11.1  條件判斷    81 4.11.2  迴圈    82 4.12  模組    83 4.13  函數    84 4.14  讀寫文件    86 4.15  物件導向程式設計    87 4.16  命令列參數    88 4.17  資料庫    90 4.18  日誌記錄    90 4.19  異常處理    92 4.20  測試    92 4.21  語音活動檢測    93 4.22  使用numpy    93 第5章　Java開發語音辨

識    94 5.1  實現卷積    95 5.2  KaldiJava    96 5.2.1  使用Ant    97 5.2.2  使用Maven    99 5.2.3  使用Gradle    100 5.2.4  概率分佈函數    102 5.3  TensorFlow的Java介面    104 5.3.1  在Windows作業系統下使用TensorFlow    104 5.3.2  在Linux作業系統下使用TensorFlow    106 第6章　語音信號處理    109 6.1  使用FFmpeg    109 6.2  標注語音    110 6.3  時

間序列    112 6.4　端點檢測    113 6.5  動態時間規整    114 6.6  傅裡葉變換    117 6.6.1  離散傅裡葉變換    117 6.6.2  快速傅裡葉變換    120 6.7  MFCC特徵    124 6.8  說話者識別    125 6.9  解碼    125 第7章　深度學習    132 7.1  神經網路基礎    132 7.1.1  實現多層感知器    135 7.1.2  計算過程    143 7.2  卷積神經網路    150 7.3  搭建深度學習開發環境    156 7.3.1  使用Cygwin模擬環境  

 156 7.3.2  使用CMake    157 7.3.3  使用Keras    158 7.3.4  安裝TensorFlow    161 7.3.5  安裝TensorFlow的Docker容器    162 7.3.6  使用TensorFlow    164 7.3.7  一維卷積    208 7.3.8  二維卷積    210 7.3.9  擴張卷積    213 7.3.10  TensorFlow實現簡單的語音辨識    214 7.4  nnet3實現代碼    216 7.4.1  資料類型    217 7.4.2  基本資料結構    219 7.5  編

譯Kaldi    230 7.6  端到端深度學習    232 7.7  Dropout解決過度擬合問題    232 7.8  矩陣運算    235 第8章　語言模型    238 8.1  概率語言模型    238 8.1.1  一元模型    240 8.1.2  資料基礎    240 8.1.3  改進一元模型    249 8.1.4  二元詞典    251 8.1.5  完全二叉樹陣列    257 8.1.6  三元詞典    261 8.1.7  N元模型    262 8.1.8  生成語言模型    264 8.1.9  評估語言模型    265 8.1.1

0  平滑演算法    266 8.2  KenLM語言模型工具包    271 8.3  ARPA檔案格式    275 8.4  依存語言模型    278 前言 作為人工智慧技術的重要組成部分，語音辨識旨在研究電腦如何聽懂人的講話。來源於人工神經網路的深度學習促進了語音辨識技術的發展。本書從使用開源的語音辨識構建系統Kaldi開始講起，引導讀者親自實現語音辨識系統，使用了C#、Perl、Python、Java等多種程式設計工具。第1章介紹語音辨識的基本原理和Kaldi的基本使用方法，以及使用Kaldi開發語音辨識系統應用到的Linux shell腳本基礎；第2章介紹

使用C#開發語音辨識系統；第3章介紹Perl語言開發基礎；第4章介紹開發語音辨識系統所需要的Python基礎；第5章介紹使用Java開發語音辨識系統；第6章介紹傅裡葉變換、MFCC特徵等常用的語音信號處理方法；第7章介紹基本的神經網路和深度學習方法及訓練神經網路的反向傳播方法；第8章介紹語音辨識解碼階段用到的語言模型，以及語言模型工具包——KenLM。 本書適合需要具體實現語音辨識的程式師使用，對機器學習等相關領域的研究人員也有一定的參考價值。獵兔搜索技術團隊已經開發出以本書為基礎的專門培訓課程和商務軟體。 本書由柳若邊編著，羅剛、沙芸、張子憲、許想嬌、石天盈、張繼紅、羅庭亮、王全軍、劉宇

、張天津也參與了本書的部分編創工作。本書相關的參考軟體和代碼在讀者QQ群（378025857）的附件中可以找到。Kaldi及其底層依賴的軟體，其複雜程度已經超越了一個人所能掌握的程度。此外，一些具體的細節也可以在讀者QQ群討論。在此，感謝早期合著者、合作夥伴、員工、學員、讀者的支持，他們為本書的編創提供了良好的工作基礎。技術的融合與創新永無止境，就如同在玻璃容器中水培植物一樣，這是一個持久的工作。 編著者 2018年12月

陪伴機器人

為了解決語音辨識程式的問題，作者蘇品儒 這樣論述：

本論文旨在研製一款陪伴型機器人，此機器人可以由語者辨認情緒或判斷是否為緊急狀態，並做出不同反應撫慰使用者的情緒或通知身旁人員協助使用者。 機器人內部支撐和手部構造由3D Printer列印，將微處理器、喇叭和馬達固定在機器人上。 機器人以dsPIC30F4011為控制晶片，驅動馬達控制手部動作和利用喇叭撥放不同音樂安慰使用者，並利用藍芽傳送結果給手機APP。 語音情緒辨識採用Hilbert Huang Transform (HHT)分解訊號，將訊號分解成不同的模態函數，利用頻率能量分類情緒，整體辨識率為93.75%。 機器人藉由語音辨識辨認使用者是否說出救命。語音辨識採用Mel-Fr

equency Cepstral Coefficients取出39階特徵，並利用Dynamic Time Warping (DTW)分類是否為緊急狀態，最終辨識率為87.9%。