Запитання з тегом «speech-recognition»

Хтось знає про фільтр для послаблення мовлення? Я пишу програмне забезпечення для розпізнавання мовлення і хотів би відфільтрувати все, крім людської мови. Сюди можна віднести фоновий шум, шум, що видається хитрим мікрофоном або навіть фоновою музикою. Я вже впровадив фільтр першого порядку, який компенсує відкат 6 дБ спектру потужності, але …

17 filters  audio  noise  speech-recognition 

Шукаючи відповіді на цю проблему, я знайшов цю дошку, тому вирішив перехрестити це моє питання із Stack Overflow. Я шукаю метод визначення схожості між звуковим сегментом і людським голосом, який виражається чисельно. Я шукав зовсім небагато, але те, що я знайшов поки що (докладно нижче), не дуже відповідає тому, що …

12 audio  algorithms  speech-recognition 

це питання, яке мене цікавить вже деякий час, головним чином тому, що я сам працюю над зниженням шуму для існуючої системи розпізнавання мовлення. Більшість робіт з техніки зменшення шуму, здається, зосереджені на тому, як зробити мовлення більш зрозумілим для людини або як поліпшити розпливчасті терміни, наприклад "якість мови". Я впевнений, …

10 noise  speech-recognition  speech-processing  noise-cancellation 

Розглянемо чотири наступні сигнали сигналу: signal1 = [4.1880 11.5270 55.8612 110.6730 146.2967 145.4113 104.1815 60.1679 14.3949 -53.7558 -72.6384 -88.0250 -98.4607] signal2 = [ -39.6966 44.8127 95.0896 145.4097 144.5878 95.5007 61.0545 47.2886 28.1277 -40.9720 -53.6246 -63.4821 -72.3029 -74.8313 -77.8124] signal3 = [-225.5691 -192.8458 -145.6628 151.0867 172.0412 172.5784 164.2109 160.3817 164.5383 171.8134 …

10 computer-vision  frequency-spectrum  autocorrelation  speech-recognition 

Моя проблема полягає в тому, що я не знаю енергії фонового шуму, тому я не можу просто обмежити енергію. Обробка проводиться в режимі реального часу, і у мене є близько 500 мсек для вирішення. В ідеалі, я хотів би, щоб тихі приголосні вважалися немовкою.

9 audio  speech-recognition 

Я намагаюся використовувати перетворення Хаффа для виявлення ребер і хотів би використовувати зображення градієнта як основу. Те , що я зробив до сих пір, враховуючи зображення Iрозміру [M,N]і її приватних похідних gx, gy, щоб обчислити кут градієнта в кожному пікселі , як thetas = atan(gy(x,y) ./ gx. Аналогічно обчислюю градієнтну …

9 image-processing  edge-detection  image-processing  computer-vision  image-registration  discrete-signals  noise  bpsk  snr  demodulation  bpsk  multipath  synchronization  timing  image-processing  filters  algorithms  edge-detection  sampling  demodulation  bpsk  synchronization  timing  fft  fourier-transform  delay  audio  speech-recognition  soft-question  discrete-signals  discrete-signals  autocorrelation  frequency  computer-vision