《语音识别技术及应用》 项目六 构建语音识别系统.pptx

语音识别

技术及应用;全书目录;;SpeechRecognition;能够编写程序，对大词汇量的语音数据进行处理。

能够使用连接时序分类模型构建端到端的语音识别系统。;;;;项目分析;项目准备;;6.1传统语音识别系统;6.1传统语音识别系统;6.1传统语音识别系统;6.1传统语音识别系统;6.1传统语音识别系统;6.1传统语音识别系统;6.1传统语音识别系统;6.1传统语音识别系统;课堂检测;课堂小结;;6.2端到端语音识别系统;6.2端到端语音识别系统;6.2端到端语音识别系统;6.2.1连接时序分类模型 1．连接时序分类模型的原理;6.2.1连接时序分类模型 1．连接时序分类模型的原理;6.2.1连接时序分类模型 1．连接时序分类模型的原理;6.2.1连接时序分类模型 2．连接时序分类模型的训练;6.2.1连接时序分类模型 2．连接时序分类模型的训练;6.2.1连接时序分类模型 2．连接时序分类模型的训练;6.2.1连接时序分类模型 2．连接时序分类模型的训练;6.2.1连接时序分类模型 2．连接时序分类模型的训练;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 3．连接时序分类模型的解码;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模?? 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.1连接时序分类模型 4．连接时序分类模型的编程实现;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.2注意力机制 1．注意力机制的基本原理;6.2.2注意力机制 2．注意力权重的编程实现;6.2.2注意力机制 2．注意力权重的编程实现;课堂检测;课堂小结;项目实施;项目实施;项目实施;项目实训;（1）启动JupyterNotebook，以Python3工作方式新建JupyterNotebook文档，并重命名为“item6-sx.ipynb”。

（2）语音数据准备。

①导入本实训需要的库和模块，并设置忽略警告。

②定义3个常量，分别表示空格、空格的索引值、字母“a”的ASCII码值减1。

③定义两个变量，分别表示语音文件的路径和标签文件的路径。

④使用SciPy库中的wavfil