该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取,构建用于孤立词语言识别的声学模型。
2025-04-23 18:55:52 110.56MB 语音识别 lstm
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LM80C彩色计算机-基于Z80的自制计算机 这是LM80C彩色计算机的官方仓库,该计算机是基于Leonardo Miliani自2019年以来完全开发的基于Z80 CPU的8位家用计算机。 在这里,您可以找到原理图,代码和其他内容,可用来复制该项目并构建自己的自制计算机,以“回溯过去美好的8位系统”。 项目主页: 标签:z80,zilog,自制软件,8位,计算机,lm80c,ctc,pio,sio,tms9918a,ay-3-8910,ym2149f 入门 概述 LM80C是一款基于Zilog Z80 CPU构建的8位家用计算机,具有视频和音频功能。 这是一个独立的系统,这要归功于其集成的键盘,无需主机即可使用它,而主机通常在其他类似项目中用作输入/输出设备。 使用LM80C BASIC,您可以编写自己的游戏,程序等等。 楷模 实际上,有两种型号的计算机: LM80C彩色计算机和L
2023-12-07 21:54:22 43.81MB 8-bit
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CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC-附件资源
2023-03-07 11:04:53 106B
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这是博客基于CRNN+CTC电表数字识别数据集部分样本,可供学习参考,内含训练集和测试集,标签都已经打好。
2022-10-24 16:09:00 6.11MB 机器学习 数字识别 CNN CTC
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CTC细分 CTC分段可用于查找大型音频文件中的发音对齐方式。 该存储库包含ctc-segmentation python软件包。 该算法的说明位于 本文中使用的代码存储在 安装 随着pip : pip install ctc-segmentation 使用您最喜欢的AUR帮助程序从Arch Linux AUR中以python-ctc-segmentation-git 。 来自来源: git clone https://github.com/lumaku/ctc-segmentation cd ctc-segmentation cythonize -3 ctc_segmentation/ctc_segmentation_dyn.pyx python setup.py build python setup.py install --optimize=1 --skip-build
2022-06-10 09:04:53 197KB Python
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语音识别 Tensorflow CTC 声学模型训练源代码 ,代码解析在https://blog.csdn.net/u012361418,希望能帮到初入语音识别的同学,欢迎大家提出宝贵的建议,大家一起学习,功能进步。
2022-05-12 16:31:38 23KB CTC TENSORFLOW ASR
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基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CN
2022-05-11 09:10:05 574KB 人工智能 计算机视觉
CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程,详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型,dict.txt为统计的字典。 test.ipnb用于测试模型性能。 数据集使用的是清华的数据集,下载后放在项目同级目录即可运行
2022-05-05 21:28:36 796.43MB CNN+CTC_tutorial
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2022零跑CTC技术发布会PPT.pdf
2022-04-28 16:06:39 2.23MB 文档资料
CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC-附件资源
2022-04-22 15:31:14 23B
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