谷歌的工程师们经常被问到这么个问题： 怎么上手用深度学习做语音识别或其它音频识别，比如关键词或指令？ 虽然，现在出现了些很优秀的开源语音识别系统，比如Kaldi，就能把神经网络作为其中的一个模块。但其高度复杂性，让它们并不适合作为解决简单任务的指南。更重要的是，对于新手而言，免费、可公开获取的数据集并不多，经过预处理的、或适合于简单的关键词检测的也很少。 为解决这些问题，谷歌的TensorFlow和AIY团队创建了SpeechCommandsDataset，即ldquo；语音命令数据集rdquo；，并基于它向TensorFlow添加训练和推理的示例代码。 谷歌在今日宣布开源该数据集。 对30个命令短语，该数据集有65000次的长约一秒钟的发音。这来自数千个不同的人向AIY网站提交的贡献。它以CreativeCommonsBY4。0许可发布，随着新贡献的添加，该数据集在未来会不断扩大。 建立这个数据集的目的，是帮助大家为应用创建基础但有用的语音交互，比如ldquo；Yesrdquo；、ldquo；Nordquo；、数字、方向等词语。谷歌也已经将开发这一数据集的基础设施开源，并希望看到更多人借此创建更多版本的数据集，尤其是针对冷门语言和应用。 下载预建的TensorFlow安卓演示APP，打开ldquo；TFSpeechrdquo；，就能体验谷歌基于该数据集开发的识别模型。另外，你可以通过TensorFlow。org的音频识别tutorial学习怎么开发你自己的模型。
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