¿Qué lenguaje de programación es más útil cuando investigo en un sistema de reconocimiento de voz?

Para la investigación, MATLAB y GNU Octave es el lenguaje más conveniente. Tienen muchas funciones útiles para usar en la función Álgebra lineal. Le permitirá hacer su experimento y demostración muy rápidamente. En comparación con MATLAB, GNU Octave es un proyecto de código abierto y no necesita pagar dinero por ello.

Pero si desea crear un producto para empresas, creo que C ++ será una buena opción. También tiene algunas bibliotecas para Álgebra lineal. Primero puede usar MATLAB o GNU Octave para verificar rápidamente si su algoritmo o idea funciona bien o no. Después de que vea que está bien, puede usar C ++ para implementar el algoritmo y usarlo en su producto real.

Python es probablemente tu mejor apuesta.

Muchos laboratorios de investigación todavía usan MatLab (la herramienta de elección de Hinton):
Página en toronto.edu

Mi amigo en http://wit.ai me dijo que su sistema fue construido en Clojure.

En términos generales, quédate con Python si es posible.

Asegúrese de pagar: gwtaylor / theano-rnn

El reconocimiento de voz generalmente requiere una gran cantidad de datos para ser procesados, mientras que matlab es excelente para la creación de prototipos, explorar y comprender los algoritmos ASR y sus problemas, no proporciona la potencia de procesamiento para sistemas ASR a escala real. Python proporciona algunas de las características del lenguaje M y es más rápido y fácil de depurar. A pesar de eso, todavía falta el poder de cómputo requerido. La mayoría de los kits de herramientas ASR funcionan con c ++ (Kaldi, HTK, Alize, FANN), mientras que Sphinx y LIUM funcionan en Java. Sinceramente consideraría adoptar uno de estos marcos y desarrollar en su cima usando C ++.

Pitón.
Los bucles internos se ejecutan en C (algunos de ellos incluso en GPU, incluidas las redes neuronales), por lo que son muy rápidos.
Y es un lenguaje de programación de propósito general, por lo que puede hacer más cosas que en Matlab.

Si bien MATLAB es un sistema de álgebra muy bueno, se queda corto como lenguaje de programación.

Quédate con Python.

Python funciona.

Utilicé scikit-learn una vez para ejecutar muestras de datos para entrenar neuronas.

La mayoría de la comunidad de investigación está migrando gradualmente de MATLAB a Python. Python es el futuro.

Pero, si necesita una de las “cajas de herramientas” de MATLAB, probablemente sea mejor que se quede con MATLAB, porque no hay nada equivalente disponible (todavía, en general) en Python.

De lo contrario, mi consejo es usar Python (y Numpy, y tal vez SciPy). Python es un lenguaje mucho mejor. Y gratis, y de código abierto, y muy popular en la comunidad de investigación.

¿Eres bueno con la programación?
-sí – phyton
-no -matlab

¿Quieres un código rápido?
-sí de hecho – phyton
-no, no tanto – matlab

Python es probablemente el mejor en términos de soluciones existentes, soluciones fácilmente disponibles.

En general, no reinvente la rueda a menos que realmente tenga que hacerlo.