【语音助手】语音识别框架的简单介绍

文章目录

  • ASR 框架
    • 常见的ASR框架
    • 用于嵌入式领域的ASR框架
  • NLP 框架
    • 常用NLP框架
    • 用于嵌入式领域的NLP框架
  • TTS 框架
    • 常见的TTS 框架
    • 用于嵌入式领域的TTS 框架
  • 我的实际测试

在这里插入图片描述

  • ASR：语音识别（ASR）是一种将语音信号转换为文本的技术。
  • NLP：自然语言处理。
  • TTS：文本转语音。

ASR 框架

常见的ASR框架

语音识别（ASR）是一种将语音信号转换为文本的技术。有许多开源和商业的语音识别框架和工具可供选择。以下列举了一些常见的ASR框架：

  1. CMU Sphinx (PocketSphinx): CMU Sphinx 包括一系列的语音识别系统，其中 PocketSphinx 是一个轻量级的嵌入式ASR引擎，适用于移动设备和嵌入式系统。

  2. Kaldi: Kaldi 是一个流行的开源工具包，包括用于语音识别和语音建模的工具。它提供了许多用于研究和开发ASR系统的工具和库。

  3. Janus Recognition Toolkit: Janus Recognition Toolkit（JRTk）是另一个用于语音识别和语音处理的开源工具包，提供了各种ASR技术的实现。

  4. Mozilla DeepSpeech: DeepSpeech 是 Mozilla 开发的一个开源项目，提供了一个端到端的语音识别引擎，基于深度学习模型，其模型可以在多种语言中进行预训练。

  5. Google Cloud Speech-to-Text: Google Cloud Speech-to-Text（GCPST）是谷歌云平台提供的语音识别服务，提供了强大的自动语音识别能力，并与其他谷歌云服务集成。

  6. Microsoft Azure Speech Services: 微软 Azure 提供了语音识别服务，能够处理实时和批量语音转文本的需求，并提供了丰富的语音识别API。

  7. IBM Watson Speech to Text: IBM Watson 提供了语音转文本的服务，可以进行实时语音识别，支持多种语言和各种音频源。

  8. Baidu Deep Speech: 百度也开发了自己的深度学习语音识别技术，提供了类似于 Google DeepSpeech 的开源框架。

这些框架和服务支持不同的语音识别需求，并且有不同的特点和适用场景。在选择使用时，需要考虑输入语音信号的特点、所需的精度、实时性能要求以及部署环境等因素。

用于嵌入式领域的ASR框架

在嵌入式设备上使用的自动语音识别（ASR）需要考虑资源消耗较小、性能高效的框架。以下是一些适合嵌入式领域的 ASR 框架：

  1. PocketSphinx: PocketSphinx 是 CMU Sphinx 语音识别引擎的轻量级版本，它专为移动设备和嵌入式系统设计，具有较低的存储空间和计算资源需求。

  2. Kaldi: Kaldi 是一个开源的语音识别工具包，它提供了丰富的工具和库，可以在嵌入式设备上运行，支持离线的语音识别和模型推理。

  3. Rhino: Rhino 是由 Picovoice 开发的边缘端语音识别引擎，专门为嵌入式设备和边缘计算场景设计，能够在设备上执行本地的语音识别，而不需要互联网连接。

  4. Porcupine: Porcupine 也是由 Picovoice 开发的语音唤醒引擎，专为嵌入式设备和边缘计算环境设计，支持本地唤醒词识别，具有较低的计算资源需求。

  5. Snowboy: Snowboy 是一个跨平台的热词检测引擎，也可以在嵌入式设备上运行，支持自定义的唤醒词，并且需要的资源相对较少。

这些框架专注于在资源受限的嵌入式设备上运行，并提供了适用于边缘计算场景的语音识别能力。选择框架时需要根据设备的资源限制、识别精度需求以及部署环境等因素加以考虑。

NLP 框架

常用NLP框架

在自然语言处理（NLP）领域，有许多流行的框架和库，供开发人员用于文本处理、语言模型构建、实体识别、文本分类等任务。以下列举了一些常用的NLP框架和工具：

  1. NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK 是一个用于处理人类语言数据的Python库，提供了各种工具和资源，包括标记、词性标注、解析等等。它是一个教育和研究NLP领域的重要工具。

  2. SpaCy: SpaCy 是一个用于自然语言处理的现代化库，提供了高效的文本处理工具和预训练的模型，在命名实体识别（NER）、词性标注、依存句法分析等方面表现出色。

  3. Gensim: Gensim 是一个用于文本建模和处理的Python库，主要用于主题建模、文档相似度计算和文档索引。它也提供了词向量模型的实现。

  4. TensorFlow / TensorFlow Text: TensorFlow 是一个流行的开源机器学习框架，其 TensorFlow Text 模块提供了许多用于文本处理的工具和模型，如文本分类、语言模型、词嵌入等。

  5. PyTorch / PyTorch Text: PyTorch 是另一个领先的开源机器学习库， PyTorch Text 提供了各种NLP工具和模型的支持，也是研究和开发NLP模型的流行选择。

  6. Transformers (Hugging Face): Hugging Face 的 Transformers 库提供了预训练的语言模型（如BERT、GPT等）的实现，并提供了易用的API和各种模型的预训练权重。

  7. Stanford NLP: 斯坦福大学开发的自然语言处理工具提供了各种NLP功能的Java库，包括标记、命名实体识别、语法解析等。

  8. AllenNLP: AllenNLP 是一个用于自然语言处理研究的开源库，提供了模型训练和评估的工具以及大量预先构建的模型。

这只是一个小部分常用的NLP框架和工具，NLP领域的发展非常迅速，因此还有许多其他框架和库也非常流行。选择框架的时候，通常要根据具体的任务需求、语言偏好、硬件环境和开发经验等因素进行权衡。

用于嵌入式领域的NLP框架

在嵌入式Linux平台上使用的自然语言处理（NLP）框架通常需要轻巧、高效，并且能够在资源受限的环境下运行。以下是一些适用于嵌入式Linux的NLP框架：

  1. SpaCy: SpaCy 是一个用于自然语言处理的现代化库，它可以用于在嵌入式系统上进行快速的NLP处理。它可以很好地与Python集成，并提供了许多不同的语言模型和工具。

  2. Gensim: Gensim 是一个用于文本建模和处理的Python库，它包含一些用于主题建模、文档相似度计算等任务的算法。Gensim 可以在嵌入式环境中使用，并且相对来说较为轻量级。

  3. NLTK: 自然语言工具包（NLTK）是另一个Python库，用于处理人类语言数据。它的功能包括标记、词性标注、解析和语言理解。尽管可能在性能上不如其他库，但可以在嵌入式系统中运行。

  4. FastText: 由Facebook开发的 FastText 是一个用于文本分类和学习词向量的库。它设计轻量，因此适合在资源受限的环境中运行。

  5. TensorFlow Lite: TensorFlow Lite 是 Google 提供的针对嵌入式系统的轻量级版本，支持进行自然语言处理和文本分类。虽然它更多用于机器学习任务，但可以很好地支持一些NLP功能。

这些框架在嵌入式系统上的可用性取决于诸如硬件资源、操作系统以及系统配置等多种因素。因此，在选择合适的NLP框架时，最好先了解具体的系统要求和限制。

TTS 框架

常见的TTS 框架

文本转语音（TTS）框架是用于将文本转换成语音的工具和库。以下是一些常见的TTS框架：

  1. Google Text-to-Speech: Google 提供了一套丰富的文本转语音API，其中包括多种语音合成引擎，支持多种语言和音色。

  2. Amazon Polly: 亚马逊的 Polly 服务提供了高质量的实时文本转语音功能，具有自然语感的合成语音以及多种不同的音色。

  3. Microsoft Azure Text-to-Speech: 微软 Azure 平台提供了文本转语音服务，支持多种语音合成引擎和多种语言。

  4. IBM Watson Text to Speech: IBM Watson 提供了高度可定制的文本转语音服务，支持多种语音合成音色以及发音风格。

  5. Mozilla TTS: Mozilla TTS 是一个开源的文本转语音框架，基于深度学习技术，提供了高质量、可定制的文本合成语音功能。

  6. OpenTTS: OpenTTS 是一个自由开源的文本转语音引擎，提供了一系列的模型和工具，支持多语言和音色。

  7. MaryTTS: MaryTTS 是另一个流行的开源TTS系统，它支持多种语言和提供了多种合成音色。

  8. Espeak: Espeak 是一个轻量级的开源文本转语音软件，适用于嵌入式设备和资源受限环境。

这些TTS框架和服务可以满足不同的需求，有的适合在云端部署，有的提供丰富的音色选择，有的适合定制和在本地部署。在选择使用TTS框架时，需要根据具体的需求考虑适用的场景、所需的音质和语音合成的自然程度等因素。

用于嵌入式领域的TTS 框架

对于嵌入式领域，一些轻量级和适合资源受限设备的文本转语音（TTS）框架包括：

  1. eSpeak: eSpeak 是一个轻量级的开源文本转语音软件，它是为了适用于嵌入式设备和资源受限环境而设计的，不需要大量的内存和处理器能力。

  2. MaryTTS: MaryTTS 是一个开源的TTS系统，可以在嵌入式环境中运行，通过定制配置，它的语音合成功能可以适应资源受限的设备。

  3. Pico TTS: Pico TTS 是一个适用于嵌入式设备和手机的轻量级TTS引擎，它具有小巧、快速和高效的特点，适合于资源有限的环境。

  4. Flite (Festival-Lite): Flite 是一个轻量级的TTS系统，是 Festival 语音合成系统的精简版本，它专注于提供在资源受限环境下高效的语音合成。

这些TTS框架专注于在嵌入式设备上提供合成语音的能力，它们通常具有小巧、低内存占用和低计算资源需求的特点。在选择TTS框架时，需要考虑设备的计算资源、存储空间以及所需的语音合成质量。

我的实际测试

ASR框架–Kaldi在嵌入式Linux上的应用：

芯片型号硬件描述结果
RV11264核，ARM-A7，2GB，RAM运行正常
RK35684核，ARM-A55，2GB，RAM运行正常
RK35664核，ARM-A55，2GB，RAM运行正常
RV1103G11核，ARM-A7，64MB，RAM失败
RV1106G21核，ARM-A7，128MB，RAM失败
RV1106G31核，ARM-A7，256MB，RAM-

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/417036.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

python tkinter 最简洁的计算器按钮排列

python tkinter 最简洁的计算器按钮排列

代码如下，只要再加上按键绑定事件函数，计算器既可使用了。 import tkinter as tk from tkinter.ttk import Separator,Buttonif __name__ __main__:Buttons [[%,CE,C,←],[1/x,x,√x,],[7, 8, 9, x],[4, 5, 6, -],[1, 2, 3, ],[, 0, ., ]]root tk.T…
阅读更多...
Elasticsearch各种高级文档操作3

Elasticsearch各种高级文档操作3

本文来记录几种Elasticsearch的文档操作 文章目录 初始化文档数据聚合查询文档概述对某个字段取最大值 max 示例对某个字段取最小值 min 示例对某个字段求和 sum 示例对某个字段取平均值 avg 示例对某个字段的值进行去重之后再取总数 示例 本文小结 初始化文档数据 在进行各种文…
阅读更多...
小周带你读论文-2之“草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整“Attention is all you need(2)

小周带你读论文-2之“草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整“Attention is all you need(2)

书接前文：小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attention is all you need(1) (qq.com) 上文书说到为什么我们要用casual-decoder架构，把Transformer的左边给省略了，于是得到下图这样的架构 上图是GPT-1的模…
阅读更多...
汽车微电机行业研究：预计2029年将达到188亿美元

汽车微电机行业研究：预计2029年将达到188亿美元

微电机行业是技术密集型行业，其起源于欧洲的德国、瑞士等国家，发展于日本。随着改革开放，中国作为发展中国家，承接了德国、日本等发达国家的汽车微电机产业转移，技术扩散逐步向我国转移。 微特电机广泛应用于信息处理设…
阅读更多...
Kafka-消费者-KafkaConsumer分析-PartitionAssignor

Kafka-消费者-KafkaConsumer分析-PartitionAssignor

Leader消费者在收到JoinGroupResponse后，会按照其中指定的分区分配策略进行分区分配，每个分区分配策略就是一个PartitionAssignor接口的实现。图是PartitionAssignor的继承结构及其中的组件。 PartitionAssignor接口中定义了Assignment和Subscription两个…
阅读更多...
tx2开发板升级JetPack至最新

tx2开发板升级JetPack至最新

最近一个项目用到了tx2, 上面的jetpack太老了需要更新，很久没和开发板打交道了，记录一下。中间没怎么截图，所以可能文字居多。 准备工作 Ubuntu 18.04的机器，避免有坑，不要使用虚拟机，一定要是物理机&…
阅读更多...
C++无锁队列的原理与实现

C++无锁队列的原理与实现

目录 1.无锁队列原理 1.1.队列操作模型 1.2.无锁队列简介 1.3.CAS操作 2.无锁队列方案 2.1.boost方案 2.2.ConcurrentQueue 2.3.Disruptor 3.无锁队列实现 3.1.环形缓冲区 3.2.单生产者单消费者 3.3.多生产者单消费者 3.4.RingBuffer实现 3.5.LockFreeQueue实现 …
阅读更多...
金蝶云星空表单插件获取单据体数据

金蝶云星空表单插件获取单据体数据

文章目录 金蝶云星空表单插件获取单据体数据 金蝶云星空表单插件获取单据体数据 使用标识报错 var thisEntry this.View.Model.DataObject["FEntity"] as DynamicObjectCollection;应该使用实体属性 var thisEntry this.View.Model.DataObject["BillEntry&q…
阅读更多...
Miracast手机高清投屏到电视(免费)

Miracast手机高清投屏到电视(免费)

版权声明 本文原创作者：谷哥的小弟作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl Miracast概述 Miracast是一种无线显示标准，它允许支持Miracast的设备之间通过Wi-Fi直接共享音频和视频内容，实现屏幕镜像或扩展显示。这意味着你可以…
阅读更多...
博达V900远程透传模块与台达PLC远程上下载程序，远程在线调试程序

博达V900远程透传模块与台达PLC远程上下载程序，远程在线调试程序

准备工作 一台可联网操作的电脑一台单网口的远程透传网关及博达远程透传配置工具网线一条，用于实现网络连接和连接PLC一台台达PLC及其编程软件WPLSoft一张4G卡或WIFI天线实现通讯(使用4G联网则插入4G SIM卡，WIFI联网则将WIFI天线插入USB口） …
阅读更多...
mysql原理--事务的隔离级别与 MVCC

mysql原理--事务的隔离级别与 MVCC

1.事前准备 为了故事的顺利发展，我们需要创建一个表： CREATE TABLE hero (number INT,name VARCHAR(100),country varchar(100),PRIMARY KEY (number) ) EngineInnoDB CHARSETutf8;然后向这个表里插入一条数据：INSERT INTO hero VALUES(1, 刘…
阅读更多...
【Qt5】QString的成员函数chop

【Qt5】QString的成员函数chop

2024年1月19日&#xff0c;周五下午 QString 的 chop 方法用于从字符串的末尾移除指定数量的字符。这个方法会修改原始字符串&#xff0c;并返回 void。 下面是一个简单的示例&#xff1a; #include <QString> #include <QDebug>int main() {QString originalStr…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023