37、英语学习与印地语语音识别的智能解决方案

于 2025-10-03 13:28:47 发布
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分类专栏： 物联网与传感器前沿探析 文章标签： English Master AMMU Dialogflow Google Assistant
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英语学习与印地语语音识别的智能解决方案

在当今数字化时代，智能技术在语言学习和语音识别领域发挥着重要作用。本文将介绍两款智能工具：英语学习聊天机器人“English Master AMMU”和用于印地语连续语音识别的基于卷积神经网络（CNN）的声学模型。

1. English Master AMMU：高级英语口语聊天机器人

English Master AMMU 是英语口语聊天机器人 AMMU 的高级版本，旨在帮助用户更自信地使用英语进行交流。

1.1 初始版本与设计
  • 初始版本 ：基于 Google Assistant，会先与用户进行友好对话，询问用户信息，让用户感到舒适，建立友好关系，之后提供小练习活动，增强用户说英语的信心。
  • 设计理念 ：被设计为友好的“导师”，与用户友好聊天，提供活动、练习和学习材料。使用 Integromat 工具进行外部 API 连接、数据存储集成以及 Google 表格集成，用于收集用户数据。
  • 代理结构 ：有两个代理和一个超级代理。第一个代理负责与用户进行友好对话，收集用户信息（如姓名、地点、爱好等）到 Google 表格进行分析，还包含练习活动和学习课程，有超过 20 个意图；第二个代理名为 Jokes，用于在用户要求时讲笑话，增进与用户的关系。
1.2 开发步骤
  1. 创建账户和代理 ：在 Dialogflow 中创建账户，创建第一个代理 Engli
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37、英语学习与印地语语音识别的技术突破
zzz56的博客
10-03 28
本文介绍了英语口语聊天机器人'英语大师AMMU'的设计、开发与部署过程，该系统通过友好对话和个性化学习活动提升用户英语能力，并利用Dialogflow与Integromat实现数据收集与集成。同时，研究了基于卷积神经网络（CNN）的印地语连续语音识别，探索不同激活函数与优化技术对资源有限数据集的影响，实验结果显示ELU与Rmsprop组合可达到最低14.56%的单词错误率。文章总结了两项技术的优势，并展望了未来在功能拓展、个性化学习及语音识别优化方向的发展潜力。
从印地语到英式口音，人工智能让语音生成告别“一口一个味“——孟买工程学院突破多语言情感语音合成
weixin_49122920的博客
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团队主要使用了三个数据集：来自Hugging Face Hub的"hindi_speech_male_5hr"数据集提供了印地语语音样本及其转录，"indian_accent_english"数据集用于训练印度口音，以及从Parler TTS开发者提供的expresso数据集中提取的"english_emotions"数据集用于情感建模。对于多语言训练，印地语和情感特征都进行了手动标记，包括"耳语"、"清晰发音"、"悲伤"、"默认"、"笑声"、"困惑"、"快乐"和"强调"等标签。比如可以用印地语说"?
【GitHub开源项目实战】 Whisper 开源语音识别系统深度实战解析：多语言转录、高鲁棒性与实时优化路径
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-18 2087
Whisper 是 OpenAI 发布的端到端多语言语音识别模型，具备出色的转录准确率和鲁棒性，支持 99 种语言识别及英译能力，广泛适用于教育、医疗、内容创作等多个领域。本文将围绕 Whisper 的架构设计、训练策略、模型版本与实际应用展开系统化实战剖析，特别聚焦于其在中文语音转写、实时转录（faster-whisper）与跨模态场景中的工程化部署路径。
19、语音情感识别与方言识别技术：应用与发展
uu89012的博客
07-03 39
本博文探讨了语音情感识别（SER）和阿萨姆语方言识别技术的应用与发展。SER技术通过分析学生语音情感，为教师提供学生辍学风险的早期预警，同时在呼叫中心、人机交互、医疗保健等领域具有广泛应用前景。阿萨姆语方言识别采用MFCC特征提取、K-means聚类和支持向量机分类技术，解决了方言众多地区的沟通问题，并总结了未来技术发展趋势，包括多模态融合、智能化应用、跨语言和文化应用以及个性化服务。
63、智能语音机器人与文本分类器的实现与应用
uu89012的博客
08-16 52
本文探讨了智能语音机器人与文本分类器的实现与应用，重点介绍了其基于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术的工作原理和流程。文章涵盖了数据收集与预处理、分类模型的选择与比较、系统设计与实现，并结合案例分析展示了其在学术咨询场景中的应用效果。最后，总结了当前系统的不足，并展望了未来发展方向，如多语言支持、情感识别和知识图谱融合等。
13、机器学习算法助力语言识别与午餐计划监控
h9j8k7l6m5n的博客
08-30 21
本文探讨了机器学习算法在语言识别与印度学校午餐计划实时监控中的应用。在语言识别方面，分析了多个系统对不同语言和说话人的分类性能，比较了MFCC、PLP、SDC等特征与SVM、LSTM、FFBPNN等模型的效果，指出混合特征和优化网络结构可提升准确率。在午餐计划监控方面，提出结合食物图像识别、学生人数统计与聊天机器人反馈机制的智能系统，以解决营养供给不足与管理不透明问题。研究表明，机器学习技术在提升公共服务效率与精度方面具有广阔前景。
PaddleSpeech多语言语音识别：支持全球主要语言的解决方案
gitblog_00346的博客
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在全球化背景下，跨语言沟通需求日益增长，多语言语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术成为突破语言壁垒的关键。企业面临三大核心痛点： - **数据碎片化**：不同语言的语音数据格式、标注标准差异显著，导致模型训练成本激增 - **性能不均衡**：主流ASR系统在资源丰富语言（如英语、中文）上表现优异，但在低资源语言上Word Error Rate（WER...
多语种语音识别新突破：使用Transformers微调Whisper模型，实现精准识别！
2401_84494441的博客
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本文提供了一个使用 Hugging Face 🤗 Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。Whisper 是一系列用于自动语音识别 (automatic speech recognition，ASR) 的预训练模型，它由来自于 OpenAI 的 Alec Radford 等人于2022 年 9 月发布。与。
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oo7890的博客
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SPECOM 2023是语音与计算机领域的国际盛会，作为第25届银禧会议，涵盖了自动语音识别、文本转语音合成、自然语言处理、资源匮乏语言技术、说话人识别、语音质量评估等多个研究方向。会议展示了前沿研究成果，包括工业语音与语言技术、资源匮乏语言的语音技术进展、语音分析与合成创新，以及说话人和语言识别的突破。SPECOM 2023为全球研究人员和从业者提供了交流与合作的平台，推动语音技术的发展与应用。
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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基于深度学习的印地语英语手写识别与翻译系统
通过深度学习模型，它能够识别并翻译手写的印地语和英语文本，并通过Web技术提供用户界面。这个系统展现了多种技术的综合应用，从数据处理到用户交互，再到模型训练和部署，都是IT行业内高度关注和积极研究的领域。
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