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kaldi开发技术服务、kaldi语音识别开发服务、kaldi二次开发和kaldi源代码指导


kaldi开发技术服务、kaldi语音识别开发服务、kaldi二次开发和kaldi源代码指导是锐英源公司2020年新开发技术服务方向,经过多年语音识别大平台、语音识别教学平台和语音识别输入法平台的经验积累,通过和一批技术精湛的朋友互通有无优势互补,经历过大量英文网站的搜索理解和翻译,特此推出kaldi开发技术服务、kaldi语音识别开发服务、kaldi二次开发和kaldi源代码指导服务。

kaldi介绍

kaldi是当前最流行的语音识别开发开发平台,它接口灵活,支持模型扩展容易,阿里巴巴和小米都结合kaldi推出了自己的模型,kaldi的创始人现在在小米工作。

在多年的语音识别开发过程中,我比较了其它的开源语言识别平台,比如CMU,发现kaldi优势明显,比如:

1、纯C++开发,扩展容易。

2、支持代码丰富。

3、参与人员多,人气高,交流容易,核心团队人员交流积极。

4、可参考的模型范例多,脚本例子多。

锐英源Kaldi优势

1、对多种模型进行了训练。

2、对多种模型特征进行了在线识别使用。

3、配合模型调试对源代码进行了二次开发。

4、结合几个例子代码完成语言识别服务器的定制开发。

5、团队成员完成了声纹识别平台开发、蒙语识别平台开发和哈萨克语识别开发。

6、语言识别开源技术链接,欢迎点击考察

服务分类和价格

A、小型应用-适合爱好者

1、指导模型训练

2、指导模型特征结合代码使用

3、kaldi代码理解指导

4、kaldi资料整理

5、kaldi编译

6、kaldi数据准备

7、没有直接列出范围不会负责,请理解

8、收费:5千每年,前3位报名者3千每年

B、中型应用-适合单语言万人下并发产品开发者

1、A类范围

2、数据优化提升识别准确率

3、模型参数调优提升识别准确率

4、kaldi代码移植

5、高效识别服务器开发

6、没有直接列出范围不会负责,请理解

收费、8万每年,前3位报名者7万5千每年

C、大型应用-适合多语言结合地方语言万人及以上并发产品开发者

1、AB类范围

2、嵌入特定机制进行二次结果优化

3、多个语言模型的识别和结果生成

4、算法代码理解和指导

6、没有直接列出范围不会负责,请理解

收费、20万每年,前3位报名者18万每年

Kaldi开源心得

TransitionModel  
Kaldi Gstream编译问题  
Kaldi Gstream环境准备和模型准备  
kaldi的tool编译报sctx failed  

Kaldi开源英语

三音素聚类和决策树  
mkgraph时AddSelfLoops函数断言错误  
FST生成工具和常见错误
三音素的WER比单音素高  
使用GPU训练模型时出现内存不足
kaldi生成FST慢  
kaldi的mkgraph错误ERROR: FstHeader::Read: Bad FST header
kaldi timit中的fst  
不能打开libcuda.so、找不到libcuda.so、不能创建cuda上下文
online2-wav-nnet2-latgen-threaded高WER  
DNN结果略有不同
train_multisplice_accel2.sh内核崩溃  
online2-wav-nnet2-latgen-faster管道定制开发中参数优化
utterance帧太少不足以对齐  
train_multisplice_accel2参数优化
QR分解在nnet2训练中失败(交叉熵或判别式)  
虚拟机里配置GPU运行DNN   
单声道音素解码零权重问题  
words中的可选噪音  
dnn的10个最佳WER  
lattice-to-phone-lattice里是否有隐藏对齐?  
把Lattice切分为每个发声对应的子Lattice  
DNN训练中断电后从断电点恢复训练  
online-audio-server-decode-faster错误信息  
流模式在线解码  
DNN或GMM对开头静音解码错误  
DNN在线解码不用CMVN的原因  
DNN的层个数和命令参数  
GetLattice函数返回Lattice不相同  
Voxforge模型在线识别缓冲处理  
DNN训练错误  
怎样逐帧训练DNN  
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