语音识别

使用pretrained深度学习模型进行语音命令识别流媒体音频。

火车一个深度学习模型,检测音频语音命令的存在。

分类数字使用机器和深度学习口语技巧。在这个例子中,您执行分类使用小波时间散射与支持向量机(SVM)和短期记忆(LSTM)网络。万博1manbetx你也应用贝叶斯优化来确定合适的hyperparameters改善LSTM网络的准确性。此外,该示例演示了一个方法使用卷积神经网络(CNN)和mel-frequency声谱图。

执行批处理和流媒体的语音活动检测(VAD)在低信噪比环境下使用pretrained深度学习模型。

训练BiLSTM网络进行语音活动检测(VAD)在低信噪比环境下。

实现一个简单的语音情感识别系统使用BiLSTM网络。

识别关键字在嘈杂的演讲中使用深度学习网络。特别是,示例使用双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率cepstral系数(MFCC)。

检测存在的语音命令使用仿真软件音频万博1manbetx^®模型。

使用pretrained深度学习模型仿真软件来识别关键字在演讲。万博1manbetx