【机器学习算法】11、高斯混合模型算法+语音识别项目实战(二)

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: 【机器学习算法】11、高斯混合模型算法+语音识别项目实战(二)

SKLearn实践(部分)


GMM函数

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主函数

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执行结果:

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汉语语音识别项目实践


项目目录


注册语音:

python speaker-recognition.py -t enroll -i  "./data_zh_1/*/"  -m model.out


语音识别结果:100%

python speaker-recognition.py -t predict  -i  "./data_zh_test_1/*/"  -m model.out

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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