本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

  简介 之前参与过114对话系统的项目,中间搁置很久,现在把之前做过的内容整理一下,一是为自己回顾,二是也希望分享自己看的内容,中间也遇到一些问题,如果您可以提一些建议将不胜感激. 114查询主要分为4个任务,该对话系统希望通过构建神经网络学习模型,以实现将传统的需要接线员回复用户问题的方式,转换为可以实现机器自动回复用户问题的智能对话.由于拿到的是114电话录音数据,并没有标记好的文本,加上语音中有当地方言.特定字母数字在现有商用转录识别效果差等问题,所以需要自己实现语音识别的模块,以便后期

1.导入依赖库 SystemConfiguration.framework AudioToolbox.framework UIkit.framework AVFoundation.framework Foundation.framework libz.tbd Security.framework QuartzCore.framework CoreText.framework GLKit.framework OpenGLES.framework CoreLocation.framework CFN

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

讯飞语音云语音听写学习         这几天两个舍友都买了iPhone 6S,玩起了"Hey, Siri",我依旧对我的Nexus 5喊着"OK,Google".但种种原因,国内的"OK,Google"并不能展示出他的全部威力,于是上网搜索国内Android平台的语音助手,个人觉得评价最好的是讯飞的--灵犀语音助手.其实讯飞语音云平台早就注册过了,并下载了相应的SDK,只是没仔细研究.今天突然想好好学习一下,以方便以后集成到自己开发的APP中,

一.科大讯飞开放平台: http://www.xfyun.cn/ 注册.登录之后创建新应用. 因为本项目只实现了语音听写,所以在SDK下载中心勾选语音听写单项SDK就可以了 开发平台选择iOS,应用选择你要实现语音听写的应用,然后点击"下载SDK"按钮 程序中会用到Appid,程序中导入的SDK一定是要与这个应用相关联的SDK,下载下来的SDK压缩包就是以Appid结尾命名的. 二.项目配置 官方文档:http://www.xfyun.cn/doccenter/iOS 1.添加静态库

一.G.729协议简介G.729协议是由ITU-T的第15研究小组提出的,并在1996年3月通过的8Kbps的语音编码协议.G.729系列主要有以下几种:G.729—最基本的G.729标准协议,原始版G.729A—精简版的G.729,兼容原始版G.729,对G.729一些算法进行简单处理,相当于降低了算法的复杂度G.729B—加入了语音端点检测模块,在编码前对语音进行语音和静默音进行检测,然后分别对不同情况进行编码G.729AB—就是G.729A中加入语音端点检测模块,兼容G.729B,目前G.

主要实现步骤如下:1.确保已经和蓝牙耳机配对连接上.2.开启蓝牙信道AudioManager mAudioManager = (AudioManager)getSystemService(Context.AUDIO_SERVICE);mAudioManager.setBluetoothScoOn(true);mAudioManager.startBluetoothSco();3.开启语音识别4.退出时关闭蓝牙信道mAudioManager.setBluetoothScoOn(false);mAu

作者:桂. 时间:2017-05-31  17:43:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925355.html 前言 总结一下基本的有话帧检测(Voice activity detection, VAD)技术,基于神经网络的待后面梳理完神经网络的理论后再作整理. 一.双门限 这是一种Boosting的思路,即:两个弱分类器可以组合更强的分类器,依次类推,三.四门限其实都可.每一种门限对应一种判决准则. 基本的双门限:短时能量+短时过零率,其原理

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

1. 介绍 Jasper是一款基于树莓派的开源语音控制助理, 使用Python语言开发. Jasper工作原理主要是设备被动监听麦克风, 当收到唤醒关键字时进入主动监听模式, 此时收到语音指令后进行语音识别, 然后对得到的文本进行语义内容解析并处理, 然后将处理结果通过语音合成并输出给用户. 其中涉及到的技术包括声音的录制和播放; 语音识别(ASR/STT); 语义内容(NLU/NLP); 语音合成(TTS) 2. 音频系统 2.1 硬件 音频系统的硬件设备为声卡, 声卡通过DAC(数模转换)和

前奏,浑浑噩噩已经工作一年多,这一年多收获还是挺多的.逛园子应该有两年多了,工作后基本上是天天都会来园子逛逛,园子 里还是有很多牛人写了一些不错的博客,帮我解决很多问题.但是一直没写过博客,归根到底一个字“懒”,还有就是不知道该写 些什么... 今天把我最近研究讯飞语音东东,分享一下,不过有些还是前辈们提供的.之前公司让我做一个小的语音识别功能,一开始我就建议使用讯飞语音,个人觉得讯飞识别正确率还是可观的.可是老总说不能考 虑联网,还有就是钱的问题.想到微软自带语音识别引擎(基于win7).第一

#-*- coding: utf-8 -*- import os import wave from time import sleep import numpy as np SUCCESS = 0 FAIL = 1 # 需要添加录音互斥功能能,某些功能开启的时候录音暂时关闭 def ZCR(curFrame): # 过零率 tmp1 = curFrame[:-1] tmp2 = curFrame[1:] sings = (tmp1 * tmp2 <= 0) diffs = (tmp1 - tmp

1.账号准备工作 首先要有一个讯飞的账号啦,为后面申请APPID.APPKey等东西做准备.顺带一提:讯飞对不同认证类型用户开 放的SDK的使用次数是有不同的,详情如下图. 账号申请完成后,需要去你自己的控制台注册你的应用,同时也可以看到你的应用对应的 APPID 等属性,开通的功能,调用量剩余次数等信息. 本文介绍的是Android SDK的接入,这是Android SDK的下载地址,可以根据项目的具体需求具体分析. 2.SDK集成准备工作 如果参照官方文档中或者官方DEMO的做法,需要把对应

转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! 开篇废话: 这个项目准备分四部分介绍: 一:创建可旋转的"3D球":3D语音天气球(源码分享)--创建可旋转的3D球 二:通过天气服务,从网络获取时实天气信息并动态生成"3D球":3D语音天气球(源码分享)--通过天气服务动态创建3D球 三:Android语音服务和Unity的消息传递:3D语音天气球(源码分享)--在Unity中使用Android语音服务

一.概述 前面一个系列,我们对车牌识别的相关技术进行了研究,但是车牌识别相对来说还是比较简单的,后续本人会对人脸检测.人脸识别,人脸姿态估计和人眼识别做一定的学习和研究.其中人脸检测相对来说比较简单,譬如Dlib库中直接封装了现成的库函数 frontal_face_detector 供相关人员使用,但是Dlib的运行速率并不是很高,另外于仕琪老师的 libfaceDetection 库具有较高的识别率和相对较快的运行速度,具体可以从github 上获取 https://github.com/Sh

整体的流程分为以下几步: 读取原始数据(.mhd文件)——> 生成mask ——> 对数据预处理 ——> 执行检测 ——> 对检测结果进行分类 ——>可视化 懒一点,不贴代码了,直接截图吧,反正就是记录一下. 可视化结果图 现在整合的这个东西以后要放到网上去,检测结果还好,分类效果一般.

摘要: Web日志记录了网站被访问的情况,在Web安全的应用中,Web日志常被用来进行攻击事件的回溯和取证.Webshell大多由网页脚本语言编写,常被入侵者用作对网站服务器操作的后门程序,网站被植入Webshell就说明网站已被入侵.Webshell检测手段常见的有运行后门查杀工具,比如D盾,或者部署防护软硬件对网站流量和本地文件进行检查,代价较大且对网站的访问性能有影响.因此,结合作者这几年做服务器入侵分析的一点经验,总结几点基于Web日志的轻量级的Webshell检测思路,通过对服务器日志

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的