基於Pytorch實現的流式與非流式語音識別

### 項目概述 該項目是基於PyTorch實現的一個語音識別系統。通過使用預訓練的模型和自定義配置,可以對輸入的音頻文件進行識別並輸出相應的文本結果。 ### 安裝依賴 首先需要安裝必要的庫。可以在終端或命令行中運行以下命令: ```bash pip install torch torchaudio numpy librosa ``` 如果需要使用語音合成模塊,則還需安裝`gTTS`和

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PaddlePaddle實現手寫藏文識別

這段代碼使用了PaddlePaddle框架進行Tibetan MNIST手寫數字識別模型的訓練、預測和繪圖。整個過程可以分爲以下幾個步驟: 1. **數據集加載**:首先從Kesci平臺下載並拆解數據集,然後將原始圖片轉換爲標準化後的灰度圖像。 2. **模型定義與訓練**: - 定義了一個簡單的CNN網絡結構。 - 設置了優化器、損失函數和準確率計算方法。 - 使用Padd

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《PaddlePaddle從入門到煉丹》四——卷積神經網絡

這個教程詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle框架訓練並預測手寫數字識別模型。以下是關鍵步驟的總結和進一步解釋: ### 1. 準備數據集 首先通過`fetch MNIST data`命令從PaddlePaddle中獲取MNIST數據集,這是一個廣泛用於訓練機器學習模型的數據集。 ```python import paddle.v2 as paddle from paddle.v2.da

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