1.必知必会的语音源码音识VGG网络(含代码)
2.LD3320语音识别模块:LDV7模块使用详解
3.唇语识别源代码
4.专栏精选实战:百度语音合成
必知必会的VGG网络(含代码)
牛津大学的视觉几何组设计的VGGNet,一种经典卷积神经网络架构,识别曾在年ILSVRC分类任务中获得第二名。库语现今,别源VGG依然广泛应用于图像识别、码库语音识别、语音源码音识卡密API源码机器翻译、识别机器人等领域。库语VGG包含层(VGG-)和层(VGG-),别源结构相似,码库由个卷积层和3个全连接层组成。语音源码音识与之前网络相比,识别VGG采用3*3卷积核替代7x7卷积核,库语2*3卷积核替代5*5卷积核,别源以减少参数,码库提升深度。
VGG-的结构图显示,包含conv(卷积层)、pool(池化层)和最后三个fc(全连接层)。VGG通过减少参数量,使得网络结构更加紧凑,从而提升模型的导入android项目源码性能。
VGG-采用五组卷积与三个全连接层,最后使用Softmax进行分类。每个卷积层的参数量通过公式计算得出。特征图计算公式为输出图像大小(O)等于(输入图像大小(I)+2*填充(P)-卷积核大小(K))/步长(S)+1。
VGG-的代码实现可以通过构建一个Layer类,通过循环添加每个层的顺序执行来实现。具体代码可在关注公众号CV算法恩仇录后,回复VGG源码获取。
了解更多关于VGG的细节,请参阅相关链接:《VGG网络细节》 shimo.im/docs/dPkpKKErv...、《VGG网络》 blog.csdn.net/weixin_...
深入理解VGG,可参考《一文读懂VGG》/s/vWuGW4iMD1MjVDZVCqH_FA。
LD语音识别模块:LDV7模块使用详解
LD语音识别模块:深入解析LDV7的实用指南 LD是一款专为非特定人语音控制设计的高效芯片,内置条指令,提供三种工作模式:普通、按键和口令。其中,口令模式是推荐选择,它有助于降低误触发的可能性。这款模块在家居智能控制领域大显身手,通过串口连接,索尼 蓝光 源码输出赋予设备语音操控的便捷性。 其识别原理基于拼音匹配,尽管有时可能会出现误识别,但通过增加“垃圾关键词”列表,我们可以有效地降低误识别率。在实际应用中,语音识别过程如下:关键词集成:首先,需要将定制的指令关键词添加至模块中,确保语音指令的精确匹配。
结果处理:当接收到一级口令,如“现在几点了”,系统会智能地播报当前时间。MCU收到识别结果后,会根据不同的指令代码执行相应动作,如VoiceCommandCode=1时打印指令。
JSON通信:MCU解析收到的JSON数据,解析出指令并执行相应的操作,确保指令的准确执行。
在硬件开发过程中,如需对LDV7模块进行固件更新,需按以下步骤操作:打开.hex文件,海思3519 源码选择正确的串口和型号,执行下载或编程操作,然后上电或复位进行测试。从六月开始,我们每月都会在公众号上分享DIY作品的进度,包括模块组合、功能点介绍、线路板设计和硬件搭建,最终在月底开源源码和PCB文件,让技术分享更深入。 作品的选取过程也十分互动,每月日开始投票,日截止,由读者留言中的热门选项决定下月的主题,这样的设置旨在激发创意并保持内容的连贯性。 如果您对嵌入式技术充满热情,别忘了加入我们的微信公众号“嵌入式从0到1”,分享您的探索心得,一起学习和成长。期待您的参与和互动!唇语识别源代码
唇语识别源代码的玄黄多空源码实现是一个相对复杂的过程,它涉及到计算机视觉、深度学习和自然语言处理等多个领域。下面我将详细解释唇语识别源代码的关键组成部分及其工作原理。 核心技术与模型 唇语识别的核心技术在于从视频中提取出说话者的口型变化,并将其映射到相应的文字或音素上。这通常通过深度学习模型来实现,如卷积神经网络(CNN)用于提取口型特征,循环神经网络(RNN)或Transformer模型用于处理时序信息并生成文本输出。这些模型需要大量的标记数据进行训练,以学习从口型到文本的映射关系。 数据预处理与特征提取 在源代码中,数据预处理是一个关键步骤。它包括对输入视频的预处理,如裁剪口型区域、归一化尺寸和颜色等,以减少背景和其他因素的干扰。接下来,通过特征提取技术,如使用CNN来捕捉口型的形状、纹理和动态变化,将这些特征转换为模型可以理解的数值形式。 模型训练与优化 模型训练是唇语识别源代码中的另一重要环节。通过使用大量的唇语视频和对应的文本数据,模型能够学习如何根据口型变化预测出正确的文本。训练过程中,需要选择合适的损失函数和优化算法,以确保模型能够准确、高效地学习。此外,为了防止过拟合,还可以采用正则化技术,如dropout和权重衰减。 推理与后处理 在模型训练完成后,就可以将其用于实际的唇语识别任务中。推理阶段包括接收新的唇语视频输入,通过模型生成对应的文本预测。为了提高识别的准确性,还可以进行后处理操作,如使用语言模型对生成的文本进行校正,或者结合音频信息(如果可用)来进一步提升识别效果。 总的来说,唇语识别源代码的实现是一个多步骤、跨学科的工程,它要求深入理解计算机视觉、深度学习和自然语言处理等领域的知识。通过精心设计和优化各个环节,我们可以开发出高效、准确的唇语识别系统,为语音识别在噪音环境或静音场景下的应用提供有力支持。专栏精选实战:百度语音合成
本文节选自大话Unity公众号技术专栏《大话Unity》,未经允许不可转载。
大话Unity公众号回复语音识别获取源码工程。
大话Unity,让你快人几步。你好,我是大智。
大智:“昨天我们实战了语音识别,在人工智能的语音领域,还有很大一块是语音合成,也就是Text to Speech,文字转语音。” 小新:“是不是就是我们经常听到的siri或者智能音箱那种声音?” 大智:“没错,那些声音都是用语音合成的技术合成音频文件,然后播放出来的。” 小新:“我们今天就来搞这个?” 大智:“对,这就开始”
首先做些准备工作,和昨天的语音识别的流程很像,大致如下:
语音识别
大智:“看完文档了没?” 小新:“看完了” 大智:“那我们就开始了。”
语音合成主要有两个过程:1. 鉴权认证:从百度获取一个令牌(token),请求的时候需要携带这个令牌,否则视为非法请求;2. 在Unity中请求语音合成接口。
第一步鉴权认证我们昨天已经实现了,可以拿来直接用。我们直接进入第二步,在Unity中请求语音合成接口。
REST API
小新:“我在文档中看到了这个词REST API,API我懂,就是应用程序接口嘛,这个REST是什么?休息接口么?” 大智:“哎嘿,什么休息接口!这个是Web开发中的一个技术,你不懂正常,我来简单解释一下。”
REST ( REpresentational State Transfer ),State Transfer 为 "状态传输" 或 "状态转移 ",Representational 中文有人翻译为"表征"、"具象",合起来就是 "表征状态传输" 或 "具象状态传输" 或 "表述性状态转移",不过,一般文章或技术文件都比较不会使用翻译后的中文来撰写,而是直接引用 REST 或 RESTful 来代表,因为 REST 一整个观念,想要只用六个中文字来完整表达真有难度。
REST 本身是设计风格而不是标准。REST 谈论一件非常重要的事,如何正确地使用Web*标准*,例如,HTTP 和 URI。想要了解 REST 最好的方式就是思索与了解*Web*及其工作方式。如果你设计的应用程序能符合 REST 原则 (REST principles),这些符合 REST 原则的 REST 服务可称为 "RESTful web service" 也称 "RESTful Web API"。"-ful" 字尾强调它们的设计完全符合 REST 论文里的建议内容。
如果你不需要做Web开发,了解到这就够了,否则建议你了解下REST的具体原则,RESTful的Web接口目前非常流程。
请求语音合成
百度语音合成支持两种方式请求:- POST方式;- GET方式
百度文档中推荐使用POST方式,但是由于Unity的WebRequest类中,获取音频的现成接口是使用Get方法,所以我们下面的代码还是使用Get方法去获取。
上面的代码写好以后,设置好APIKey和SecretKey就可以合成语音出来了。
大智:“我们这两天通过实战学习了UnityWebRequest的具体用法,在请求Http时,结合接口说明,一般实现起来还是很容易的。”
思考题
大智:“上面的语音合成中很有多参数可以设置,试试不同的参数看看有什么效果吧!” 小新:“好嘞!” 大智:“收获别忘了分享出来!也别忘了分享给你学Unity的朋友,也许能够帮到他。”
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