Сегментация

Обнаружьте и изолируйте речь и другие звуки

Обнаружьте речь и другие звуки и найдите их времена начала и конца. Для потоковой передачи приложений используйте речевой детектор действия (VAD), чтобы вывести вероятность, что речь присутствует в данной системе координат. Можно также использовать Запись Речи в тексте, чтобы создать выровненные временем метки слова для речевых сигналов.

Приложения

Audio LabelerЗадайте и визуализируйте метки основной истины

Объекты

voiceActivityDetectorОбнаружьте присутствие речи в звуковом сигнале

Функции

detectSpeechОбнаружьте контуры речи в звуковом сигнале
classifySoundКлассифицируйте звуки на звуковой сигнал

Блоки

Voice Activity DetectorОбнаружьте присутствие речи в звуковом сигнале

Рекомендуемые примеры

Cocktail Party Source Separation Using Deep Learning Networks

Исходное разделение приема Используя нейронные сети для глубокого обучения

Изолируйте речевой сигнал использование нейронной сети для глубокого обучения.

Скрипт Open Live Script
Keyword Spotting in Noise Using MFCC and LSTM Networks

Определение ключевого слова в шуме Используя MFCC и сети LSTM

Идентифицируйте ключевое слово в шумной речи с помощью нейронной сети для глубокого обучения. В частности, пример использует сеть Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) и частоту mel cepstral коэффициенты (MFCC).

Скрипт Open Live Script
Voice Activity Detection in Noise Using Deep Learning

Речевое обнаружение действия в шуме Используя глубокое обучение

Обнаружьте области речи в низкой среде сигнала к шуму с помощью глубокого обучения. Пример использует Речевой Набор данных Команд, чтобы обучить сеть Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) обнаруживать речевое действие.

Скрипт Open Live Script

Документация Audio Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте