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3.利用TIMIT数据集做声纹识别，声纹识别声纹识别kaldi
语音怎么造句
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2、声纹识别声纹识别 有些学生倾向以语音学习语文，源码源码因此他们能够很好地掌握以音节为主的声纹识别声纹识别语文如英文和德文，而面对华文时却如临大敌。源码源码
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4、 习语音节优美，音律协调，或含蓄幽默，或严肃典雅，言简意赅，形象生动，妙趣横生，给人一种美的享受。
5、 阿伯到柜员机修改银行卡密码，塞进卡后听到语音指示：请输入密码！阿伯看了四周没有人，赶忙掩着嘴小声说：快，、啦！
6、 宽敞的教室，整洁的校园，音乐室、美术室、电脑房、语音室、健身房、劳作室、物理化学实验室、生物标本室、图书馆、spring源码下载学习运动场，一应俱全，规范化的幼儿园、小学、中学，家长们谁个不高兴！
7、 作家的这种赋予主要表现在：回到语言的原意中去，在语音上开掘情感要素，在词汇上推陈出新，在语法上不落窠臼等各个方面。
8、 它们不能变成语音，它们无法变成语言，一旦变成语言就不是它们了。它们是一片朦胧的温馨与寂寥，是一片成熟的希望与绝望。
9、 他的语音里含着恳求的意味，又温柔，又亲切。
、 普通话语音教学针对"中学教师"这一特殊教学对象，存在"因材施教"的实际需求。
、 布兴语的次要音节构词上是一个词头,语音上是一个弱化音节.
、 语音识别具有广阔的应用前景，已经在听写机、电话查询系统、家电控制等诸多领域获得到了充分的应用。
、 直到昨天，才有你摘机的语音邮件声音，和我离开的消息迫切要求答复。Karanbir报告还呼吁，并保留邮件没有收到您的回覆。
、 说话人识别，也称为声纹识别，是一种利用测试语音对说话人进行身份识别的认证技术。
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、 谷歌地图导航还支持语音控制，用户只需说出目的地名，导航就能自动启动。
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、 内有语音电子钟；PWM程序等五个c语言编写的源代码；为单片机原程序，也可用记事本等打开。
、 语音模块及跳线实现了交叉连接系统中的高密度连接.
、 另一方面，从集群系统服务器来的语音包在语音网关中经过相反的过程到达集群系统。
、 用户将能够对话筒用一种语言输入语音，然后话筒能用另一种语言的译音大声复读出来。
、 未经允许，任何人不准进入语音室。
、 铱星卫星提供了覆盖全球的卫星语音和数据通信解决方案。
、 大声朗读会让你感觉怪怪的，但是当你练习一段时间后，体验到了诗的抑扬顿挫的节奏、韵脚和语音，那种感受真是非同一般。
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、 由于语音本身包含着音质、音高、音长、音强四要素，所以无论是强烈还是细赋的感情，均可运用不同的语音手段表达出来。
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、 通俗歌曲歌词的修辞艺术表现在语音、词语、句式三个方面。食品溯源码申请
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、 我可以在他的语音信箱里留话吗?
、 学生跟读磁带,核对自己的语音、语调是否正确.
、 在年索契奥运会前，索契公共汽车站将装备几种语言的语音翻译机播报站名。
、 智能发报系统的核心部分是语音识别技术.
、 方法对例腭成形术后且腭咽闭合良好的患者进行语音训练。包括训练前后语音清晰度测试与评定。
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、 从语音方面考察吴城话与南昌话的主要差别是有学术价值的。
、 本发明涉及家电控制系统领域，特别是一种无线智能家电语音控制系统。
、 基础语音为孩子们提供了一把钥匙：他们学习单个字母的发音，然后学习这些字母组合在一起时如何发音。
、 同时，图书馆还收藏了大量的杂志，语音带，培训资料和视频资料可供销售和租贷。
、 目的比较不同语音输入法的异同，为进一步认识汉语病理性语言的音声特征提供参考。
、 它以北京语音为标准音，以北方方言为基础方言，以典范的现代白话文著作为语法规范。
、 上海外语音像出版社始终坚持正确的出版方向，在销售码洋、销售利润等经济指标上均走在全国同行业的前列。
语音识别怎么造句
1、本文为应用于旅馆房间预订领域的口语翻译系统建立了语音识别器。
2、最大互信息估计用于连接数字语音识别，识别率得到了提高。
3、声纹识别一般也称为说话人识别，是语音识别的一种。
4、语音识别具有广阔的应用前景，已经在听写机、电话查询系统、家电控制等诸多领域获得到了充分的应用。
5、由于战场使用环境的特殊性，环境噪声成为军事命令语音识别技术实用化的一个主要障碍。
6、这就是我们不能拥有无故障语音识别电脑的原因。
7、语音识别使客户关系管理简单起来。
8、语音识别系统利用神经网络完成的源代码,已经过测试.
9、如果无线连接的话，比如说，一个听障人士使用带语音识别软件的智能手机的隐形眼镜，就可以看说话者的语言转化成的字幕。
、语音端点检测的精确度直接影响语音识别的准确度.
、语音识别技术应用于汽车，可以使驾驶员用语音指令操纵车载设备，提高汽车驾驶的安全性和舒适性。
、而且，近几年来，音频处理技术发展迅速，语音识别技术已趋于成熟，对于大词汇量连续语音识别率很高。
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、提高汉语浊音基频实时提取精度是语音识别的关键技术之一。
、HTK主要用于语音识别研究，也用于语音合成、字符识别和DNA排列等研究。
、词边界检测误差是语音识别中产生错误的主要原因之一。
、新模型使语音识别率得到了改善。
、实验结果表明相似概率的引入有利于进一步提高语音识别率，同时发现大小为个码字的码本是不必要的。
、声纹识别是语音识别的一种，根据测试语音来辨别说话者的身份。
、语音识别技术经过半个世纪的发展，目前已日趋成熟，其在语音拨号系统、数字遥控、工业控制等领域都有了广泛的应用。
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、除了可以口述文本，你也可以用语音识别去操作电脑甚至是浏览英特网。
、辅助功能助手的示例包括屏幕阅读程序、语音识别系统和屏幕键盘。
、它有一个语音识别系统，语音拨号，并开放申请。
、为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，提出了一种基于升值法模糊聚类的异音混合共享模型。
、可以推广到语音识别、环境噪声监测和实验室测量等多种领域，应用前景广阔。
、语音识别部分由软件编程实现，通过串行口编程进行通信，控制单片机，它成功实现控制发光二极管和语音播放的目的。
、本文首先对语音指令识别系统作了整体介绍，介绍了个部分的主要功能，并简要比较了语音识别的基本方法。
、在语音识别中，为了得到分布共享的异音模型，先要知道与发音语境无关的音素模型。
、该专题一般由学生和教课人员共同商定，通常是选择一个学生感兴趣的方向，创建并测评一个语音识别系统。
、其中语音识别包含两个方向：声纹识别和语音内容识别。
、支持语音输入和声音命令。要使用语音识别功能，您需要安装微软拼音输入法。
、由于您的系统不支持，所选语言中的语音识别无法初始化。请安装相关的语言包，再试一次。
、相比之下，文本处理的硬件要求微不足道，并且可以在同一台计算机上运行，而不会影响语音识别处理的性能。
、大词表连续语音识别系统由多个组件构成，识别错误受多种因素的影响。
、文中阐述了语音合成与语音识别技术、语音处理系统，以及语音处理器在电子测量领域的应用。
、用自然语言理解方法研究语音识别后文本的检错纠错，将是提高语音识别性能的一个重要研究方向。
、说话人识别技术是语音识别技术的一种，共分为说话人确认和说话人辨认两种。
、维吾尔语是黏着性语言，利用丰富的词缀可以用同样的词干产生超大词汇，给维吾尔语语音识别的研究工作带来了很大困难。
、有了更高精度,语音识别技术更广泛地结合进最终用户的应用程序已为期不远了.
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、科大讯飞语音识别系统,其原理是将文本文字转成*声语音朗读的TTS语音库,在中文语音识别上,是目前世界上最好的、最逼真的。
、谢志健抱着姑且一试的心态对着手机语音识别系统说“爸爸”,手机竟真的拨出联系上了当事人的父亲,辗转通知到正在外面找手机的失主陈姓医生。
、而国内的不少互联网信息企业如百度,腾讯,搜狐的搜狗拼音,安科大的讯飞科技等也先后搞过语音识别系统,开发过相应的语音输入软件。
、海量文本语料做基础,同时对文本库进行实时更新,提升语音识别的效率和质量。
利用TIMIT数据集做声纹识别，kaldi
更新（）：
附上本人源码
同步上传了一份更为详细的pdf教程
对于使用kaldi进行声纹识别的新手来说，由于timit数据集规模较小，训练速度快，便于观察中间过程，因此适合用于学习和实践。
本人刚开始接触声纹识别，对kaldi的入门有一定难度。在参考aishell v1和清华大学cslt的代码基础上，我将所学知识应用于timit数据集。（如有问题和建议，请随时交流！）
调整语音文件分布，转换格式：从网上下载到的TIMIT，原始文件分布如下。这里的SPK，如“FAKS0”、“MDAB0”等名称。借鉴AISHELL.v1中的文件分布，我们只需获取TRAIN和TEST两个文件夹，将TRAIN和TEST目录下DR里的说话人文件分别放在一个目录下，可以手动改为
为了方便观察中间过程和结果，我们最好修改一下文件名和wav名，删除一些不用的文件。可以调用modify_name.py
最后的文件分布为
这就是我们需要的数据文件分布
格式转换（这一步很关键）：因为timit中的wav不是RIFF格式，在提取MFCC时会报错（如：“expected RIFF or RIFX, got NIST”），所以要用kaldi自带的功能（sph2pipe）将wav全部转换一下
准备工作都做完了，接下来就可以开始训练模型了！如果你比较了解kaldi的训练和测试流程，可以直接执行./run.sh（如果机器配置较低，防止内存溢出，你需要修改一些参数，如njob、thread、process等）。由于timit数据量较小，所以整体时间也很快。最终，你可以看到基于ivector的余弦、lda和PLDA三种评估结果，结果同样放在scores文件下。
本人当时跑的结果：使用了个高斯分量，ivector维度为，lda测试时降维到（这些参数都可以在run.sh中直接设置，其他中间过程参数一般在local、sid、utils和steps目录下的文件中设置）
测试集中，3个语音进行注册（enroll），7个语音进行验证（eval），共有人
数据准备：参考了aishell.v1的方式
声纹识别只需要spk2utt、utt2spk和wav.scp三种文件。这些文件表示了“说话人-语音文件集”、“语音文件-说话人”、“语音文件-文件路径”的映射。
模型训练：参考了aishell.v1的方式
特征提取：Mfcc和vad参数都可以在conf文件中修改。
接下来将测试集中的特征数据拆分为“注册集”和“验证集”：其中$trials文件很重要，它是关于“说话人-语音文件-是否匹配”的映射。如果其中一行的语音文件来自这个说话人，则是否匹配为“target”；如果语音文件不来自这个说话人，则为“nontarget”。
I-vector训练：先训练一个对角协方差混合高斯，基于此，再训练一个全协方差混合高斯，它就是UBM模型；然后再训练一个I-vector模型。
测试I-vector特征提取：分别对训练集、注册集和验证集提取各自的I-vector。
评估：使用了清华大学的方式
可视化：最后使用matlab工具包{ DETware_v2.1}进行可视化
