Android平台上Vosk离线语音识别准确性问题
创始人
2024-10-09 13:34:03
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- 确认语言模型和音频数据质量是否良好，可以尝试更换其他语言模型和音频数据进行测试。
- 调整模型的超参数，包括深度学习模型的层数、神经元个数等，以及语言模型的权重和经验剪枝策略。
- 尝试使用更高阶的模型，例如卷积神经网络、循环神经网络或Transformer等等，可以提高识别准确性。
- 对音频数据进行预处理，如数据增强、噪声过滤、语音端点检测等方法，以去除干扰和提高识别效果。
- 使用语音增强技术，如声学模型噪声抑制、神经网络声学增强等，能够进一步优化离线语音识别的准确性。
- 优化计算性能，如减少内存占用、加速计算等方法，可以提高识别速度和准确性。
示例代码：
// 调整语言模型的超参数 model.setLayers(5); model.setNeurons(512); model.setLMWeight(0.1); model.setPruningThreshold(0.3);
// 尝试使用更高阶的模型 model = new ConvolutionalNeuralNetwork(5, 512, 0.1, 0.3);
// 对音频数据进行预处理 audioData = audioData.filterNoise(); audioData = audioData.applyEndpointDetection();
// 使用声学模型噪声抑制 audioData = audioData.applySpeechEnhancement(model);
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