基于Tensorflow的VCTK语音识别例子测试
语音识别是深度学习早先攻克的几个领域之一。传统的基于HMM等的语音识别精度一直比较受限。但是深度学习还是给语音识别的精度带来了一个飞跃性的提高。本文在网上找了段代码实现了下,感觉非常简单就可以复现。不过看了过程,也非常简单,主要有几步:(1) 下载VCTK数据集;(2) 对数据集,提取每个WAV文件的MFCC特征以及对应的语音文本标注语料。(3) 设置CTC的损失目
·
语音识别是深度学习早先攻克的几个领域之一。传统的基于HMM等的语音识别精度一直比较受限。但是深度学习还是给语音识别的精度带来了一个飞跃性的提高。本文在网上找了段代码实现了下,感觉非常简单就可以复现。
不过看了过程,也非常简单,主要有几步:
(1) 下载VCTK数据集;
(2) 对数据集,提取每个WAV文件的MFCC特征以及对应的语音文本标注语料。
(3) 设置CTC的损失目标函数。
(4) 进行训练。
这样训练完保存模型,则可以开始进行训练。
训练效果如图所示:
更多推荐
所有评论(0)