Julius is a lightweight open-source Speech Recognition Engine

"Julius" is a high-performance, small-footprint large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR) decoder software for speech-related researchers and developers. It is primarily written for C programming language.

The algorithm is based on 2-pass tree-trellis search, which fully incorporates major decoding techniques such as tree-organized lexicon, 1-best / word-pair context approximation, rank/score pruning, N-gram factoring, cross-word context dependency handling, enveloped beam search, Gaussian pruning, Gaussian selection, etc.

Julius main platforms are Linux and other Unix-based system, as well as Windows, Mac, Androids and other platforms.

Features

  • An open-source LVCSR software (BSD 3-clause license).
  • Real-time, hi-speed, accurate recognition based on 2-pass strategy.
  • Low memory requirement: less than 32MBytes required for work area (<64MBytes for 20k-word dictation with on-memory 3-gram LM).
  • Supports LM of N-gram with arbitrary N. Also supports rule-based grammar, and word list for isolated word recognition.
  • Language and unit-dependent: Any LM in ARPA standard format and AM in HTK ascii hmm definition format can be used.
  • Highly configurable: can set various search parameters. Also alternate decoding algorithm (1-best/word-pair approx., word trellis/word graph intermediates, etc.) can be chosen.
  • List of major supported features:
  • On-the-fly recognition for microphone and network input
  • GMM-based input rejection
  • Successive decoding, delimiting input by short pauses
  • N-best output
  • Word graph output
  • Forced alignment on word, phoneme, and state level
  • Confidence scoring
  • Server mode and control API
  • Many search parameters for tuning its performance
  • Character code conversion for result output.
  • (Rev. 4) Engine becomes Library and offers simple API
  • (Rev. 4) Long N-gram support
  • (Rev. 4) Run with forward / backward N-gram only
  • (Rev. 4) Confusion network output
  • (Rev. 4) Arbitrary multimodel decoding in a single thread.
  • (Rev. 4) Rapid isolated word recognition
  • (Rev. 4) User-defined LM function embedding
  • DNN-based decoding, using front-end module for frame-wise state probability calculation for flexibility.

Licenses

This code is made available under the modified BSD License (BSD-3-Clause License).

Resources




Read more

8 طرق لمساعدة كبار السن على إدارة مرض السكري

8 طرق لمساعدة كبار السن على إدارة مرض السكري

إذا كنت من كبار السن أو كنت مسؤولاً عن رعاية أحد كبار السن المصابين بمرض السكري في نيوجيرسي، فقد يكون من الصعب إدارة الحالة بشكل صحيح. لحسن الحظ، هناك العديد من الطرق التي يمكنك من خلالها الحصول على المساعدة والدعم. 1- قم بإجراء تغييرات غذائية إن تناول نظام غذائي متوازن

By Hazem Abbas
10 نصائح لإدارة مرض السكري لكبار السن

10 نصائح لإدارة مرض السكري لكبار السن

كبار السن لديهم خطر أكبر للإصابة بمضاعفات مرض السكري. تشير تقارير الجمعية الأمريكية للسكري إلى أن واحدا من كل أربعة أشخاص يبلغون من العمر 65 عاما أو أكثر مصابون بمرض السكري من النوع الأول أو النوع الثاني مقارنة بمن تقل أعمارهم عن 65 عاما. ومن ناحية أخرى، قد تشكل إدارة

By Hazem Abbas
10 فوائد للبرمجة للأطفال: لماذا نتعلم البرمجة في سن مبكرة؟

10 فوائد للبرمجة للأطفال: لماذا نتعلم البرمجة في سن مبكرة؟

البرمجة هي نشاط ممتع متعدد التخصصات يشرك العقل ويحمل الكثير من الفوائد الضخمة للأطفال. على سبيل المثال، هل تعلم أنه يدعم إبداعهم وتفكيرهم المنطقي بالإضافة إلى قدرتهم على التركيز؟ فيما يلي قائمتنا المختصرة التي تضم أهم 10 فوائد للبرمجة للأطفال، بناءً على تجربتنا التجريبية والنتائج العلمية المتاحة. في جميع أنحاء

By Hazem Abbas



Open-source Apps

9,500+

Medical Apps

500+

Lists

450+

Dev. Resources

900+