Exponenta Banner
exponenta event banner

Сегментация

Обнаружение и изоляция речи и других звуков

Обнаружение речи и других звуков и определение времени их начала и окончания. Для потоковых приложений используйте детектор речевой активности (VAD) для вывода вероятности присутствия речи в данном кадре. Можно также использовать функцию «Транскрипция речи в текст» для создания меток слов, выровненных по времени, для речевых сигналов.

Приложения

АудиомаркировщикОпределение и визуализация меток «земля-истина»

Объекты

voiceActivityDetectorОбнаружение наличия речи в звуковом сигнале

Функции

detectSpeechОбнаружение границ речи в аудиосигнале
classifySoundКлассификация звуков в звуковом сигнале

Блоки

Детектор речевой активностиОбнаружение наличия речи в звуковом сигнале

Характерные примеры

Cocktail Party Source Separation Using Deep Learning Networks

Разделение источников коктейльных партий с использованием сетей глубокого обучения

Выделение речевого сигнала с помощью сети глубокого обучения.

Открыть сценарий в реальном времени
Keyword Spotting in Noise Using MFCC and LSTM Networks

Определение ключевых слов в шуме с использованием сетей MFCC и LSTM

Определение ключевого слова в шумной речи с помощью сети глубокого обучения. В частности, в примере используется сеть двунаправленной долговременной памяти (BiLSTM) и кепстральные коэффициенты частоты (MFCC).

Открыть сценарий в реальном времени
Voice Activity Detection in Noise Using Deep Learning

Обнаружение голосовой активности в шуме с помощью глубокого обучения

Обнаружение областей речи в среде с низким уровнем сигнала к шуму с помощью глубокого обучения. В примере используется набор данных речевых команд для обучения сети двунаправленной долговременной памяти (BiLSTM) обнаружению речевой активности.

Открыть сценарий в реальном времени

Документация по панели инструментов Audio

Поддержка