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从近讲到远场,小米自研语音技术让用户“自由场景自由说”

为了在远场声音更准确的识别出目标语音,传统多通道阵列增强技术会使用空间滤波或语音分离算法,但这些算法引入了较多先验假设,在一些不符合假设的场景下,性能会明显下降。 另外,传统多通道阵列处理技术是由多个技术模块串联组成,多个麦克风的数据会被送入回声消除、降噪、去混响、寻向和波束形成等模块,几个模块单独进行优化,优化目标并不一致。 小米从2018年开始验证端到端语音唤醒和识别的思路,目标即从充满噪声、混响和回声的多个麦克风中直接学习语音特征,提升真实环境的识别率和稳定性。 第一,端上的计算量变小,较之前减少了50%,缩短了所有的计算路径和时长;其次,端上的存储量变小,在原有的基础上大幅减少,减轻了存储压力;最后,“多通道端到端语音技术”直接用一个网络的不同级去替代之前的多个模块 在语音识别大牛Daniel Povey加入小米后,小米的语音交互在原有的基础上更进一步。终于让多通道端到端语音方案性能超过了传统方案。

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Discord该出现在事件反应工具箱里吗?(IT)

例如,Discord的协作是流畅且无缝的,您可以在异步文本交换的同时进行语音通信。 它是免费且易于使用的,您可以在几秒钟内加入新成员。 Discord内的会话被组织为“服务器”,由可公开的或受邀请限制的用户组成的群组(您将如何在事件响应上下文中使用它),在事件响应的情景运行。 团队成员甚至可以访问Discord机器人,当服务器发生更改或更新时,该机器人会自动通知他们或其他人。 在程序中使用Discord 通信在服务器内部进行,服务器可以包含多个“通道”,这种方法非常灵活。 例如,在共享诸如代码,数据包捕获,样本或日志数据之类的工件之后,团队成员可以立即加入语音通道以讨论这些样本。 他们可以在工具建立私人聊天会话,以单独工作。 语音,文本和文件共享通道之间的切换可能比其他工具快得多。 当然,您需要利用组织强大功能解决的会议室障碍其实就是平台的安全性。可以信任Discord来促进如此重要的对话吗?

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    fNIRS在发育科学的应用

    本文首先概述fNIRS技术以及其如何在婴儿应用,然后回顾使用fNIRS得出的主要发现,这些发现对领域做出了独特的贡献。本文最后讨论当前的研究方向,并就如何优化fNIRS的使用提出建议。 (a&b)Otsuka等人使用的面孔、物体刺激, (c)光极模版,通道距离2cm,T3、T4分别位于通道11、12及通道23、24间; (d)实验的婴儿。 研究有两个主要发现:(1)与人类运动相比,右侧运动前皮层选择性对机器人有反应(无论动作是人类或机器人形式);(2)左侧颞叶皮层选择性对一致刺激(人-人/机器人-机器人)有反应,相较于不一致刺激(人-机器人 许多研究调查了3-7个月大的婴儿对语音、非语音声音(带有/不带有韵律的非语音发声、猴子发声、相位扰乱音、非语言环境音)的皮层反应。 与非语音声音相比,语音通常发现不同的神经激活模式,这是早起语言处理专门化的重要证据。然而,不同研究结果不一致,且由于实验程序、刺激材料的差异很难作出明确结论。

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    设备通过国标GB28181Ehome接入EasyCVR,视频无法打开的原因分析及解决

    EasyCVR平台支持多类型设备、多协议方式接入,包括市场主流标准协议国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif协议等,以及厂家私有协议,海康SDK、大华SDK、海康Ehome等。 我们在接到的用户咨询,反馈比较多的是:通过国标GB28181或者海康Ehome接入EasyCVR平台的通道,设备成功上线,且通道也注册成功,但是出现了无法播放的现象,不知道是什么原因。 查看SIP host的IP是否与本地IP显示一致,如果不一致请修改为一致,然后点击保存按钮。 EasyCVR视频融合云服务基于云边端一体化架构,具有强大的数据接入、处理及分发能力,平台支持海量视频汇聚管理,可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、语音对讲、集群、 EasyCVR目前已经在大量的线下场景中落地应用,智慧工厂、智慧工地、智慧安防、智慧校园、智慧水利等。

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    知识推理

    参考链接: 从列表移除满足Java给定谓词元素 目录   本体知识推理简介与任务分类  OWL本体语言  知识推理任务  OWL本体推理  ​ 实例化(materialization)的一个例子: 那么这里就出现了一个“不一致”。对“不一致”进行检测也是提升知识库质量的重要一环。  ,同时具有一阶逻辑形式   针对本体基于一阶查询进行重写   以Datalog语言为中间语言,首先重写SPARQL语言为Datalog,再将Datalog重写为SQL查询    查询重写举例  给定如下本体   原子,:Alice  变量,:x (斜体)  表达式,:[n + 4]  布尔测试,:{> 10}  约束的与、或、非操作   RHS   动作 (action)的序列,执行时依次执行    动作的种类如下:   ADD pattern   向WM中加入形如pattern的WME   REMOVE i   从WM移除当前规则第i个条件匹配的WME   MODIFY i (

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    微前端究竟是什么,可以带来什么收益

    包含通用模块的npm包作为共享资产,“每个人”拥有它,但在实践,这通常意味着没有人拥有它。它很快就会充满杂乱的风格不一致的代码,没有明确的约定或技术愿景。 ? 为了避免完全重写的风险,我们更加倾向于将旧的应用程序逐步地翻新,与此同时不受影响地继续为我们的客户提供新功能。 同样,微前端会促使您明确并慎重地了解数据和事件如何在应用程序的不同部分之间传递,这本是我们早就应该开始做的事情! 独立部署 与微服务一样,微前端的独立可部署性是关键。 无论您的前端代码在何处托管,每个微前端都应该有自己的连续交付通道,该通道可以构建、测试并将其一直部署到生产环境。我们应当能够在不考虑其他代码库或者是通道的情况下来部署每个微服务。 最后 欢迎关注「前端布道师」,回复「交流」加入前端交流群!

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    竹间智能翁嘉颀:人机交互技术探索 | AI 研习社 60 期猿桌会

    AI 科技评论按:随着语音识别 ASR 的进步,对话机器人从简单的指令式的语音助手,进化到关键词交互方式,人们能够使用较为完整的句子来表达意图,机器人从中截取关键词判断用户意图。 一个理想机器人是贴心的,是能够有情感、有记忆、懂你的,是能够陪伴你的。机器人应该避免攻击性的回答。 使用模板的机器人没有情商,也无法进行多轮对话。 尤其机器人回答的答案更要跟原本的对话主题相契合,不然就是答非所问文不对题。 ? 除了对话主题以外,句法句式,根据对话记忆下用户的属性,做出好的回答。 数据标注上必须非常严谨,尤其必须有专业的语言学家加入标准准则的设计,或是标注质量的把控。 建议任何一笔数据都有多个标注人员做到交叉审查,当几个标注人员意见不一致的时候,由语言学家 / 领域专家做最后的判定。不然垃圾的数据只会训练出垃圾的模型。

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    独家 | 人工智能的进步与在机器创造人类智能不同

    深度学习方法,再加上大量的训练数据集和前所未有的计算能力,已经在从语音识别到游戏等广泛的任务上取得了成功。人工智能方法建立了预测模型,通过计算密集型迭代过程,预测模型变得越来越精确。 首先是不一致性——你可以对同一个问题得到矛盾的答案。其次,GPT-3容易产生“幻觉”:当被问及1492年美国总统是谁时,它会很高兴地想出一个答案。第三,GPT-3是一种昂贵的训练和运行的模型。 尽管存在这些挑战,研究人员仍在研究GPT-3的多模态版本(DALL-E2),它可以根据自然语言请求创建逼真的图像。AI开发人员也在考虑如何在与物理世界交互的机器人中使用这些见解。 如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生,或在海外从事相关工作,或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。 点击文末“阅读原文”加入数据派团队~ 转载须知 如需转载,请在开篇显著位置注明作者和出处(转自:数据派ID:DatapiTHU),并在文章结尾放置数据派醒目二维码。

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    哈工大-腾讯联合实验室两篇长文被ACL 2020录用

    近几年,基于角色属性的对话生成任务被提出来,旨在通过在对话生成模型中加入显式的角色文本来解决属性一致性问题。 虽然现有的基于角色的对话生成模型在生成类似人类的回复上取得了成功,但是它们的单阶段解码框架很难避免生成不一致的角色词。在这项工作,我们提出了一个三阶段的对话生成框架。 该框架使用生成-删除-重写机制从生成的原型回复删除不一致的词语,然后进一步将其改写为属性信息一致的回复。我们通过人工评价和自动指标进行了评估。 研究方向包括句法语义分析、对话机器人、问答系统、阅读理解、情感分析、文本生成、社会预测等7个方面。 腾讯AI Lab强调研究与应用并重发展,基础研究关注机器学习、计算机视觉、语音识别及自然语言处理等四大方向,460多篇研究论文已覆盖国际顶级学术会议;技术应用聚焦在社交、游戏、内容与医疗AI四大领域,在微信

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    varnish 503 no backend connection – varnish健康检查

    10m;     .window = 10;     .threshold = 8;     .expected_response = 200; } 后端:nginx,php,yii框架,url重写 请求被转发到后端的 "/"上,经过yii路由,最后的请求地址为/site/index,也就是请求SiteController的actionIndex,在做项目的时候还没有加入SiteController ,所以后端给前端404,与.expected_response = 200不一致,当varnish重试几次以后就会判断后端为挂了。 所以建议在后端加一个varnish专用的检测文件, .probe= {     .url = "/varnishTest";     .timeout = 1s;     .interval = 为了防止用户直接访问到varnish专用的测试地址,可以在varnish请求中加入set req.http.FromVarnish = "yes";,也就是在header中加入一个变量,在PHP检测

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    多模态人机交互国际研究现状

    一方面,用户能够轻易识别3维物体的形态; 另一方面,3维的视角倾斜会使2维平面图形产生形变,使用户难以识别。因此,如何在3维环境中进行有效的可视化设计是大数据可视化交互领域的研究热点之一。 点是可视化的重要标记。在2维平面,通常可以采用点的位置、大小和颜色等视觉通道编码数据的不同属性。 这种数据交互方法将用户沉浸在数据,并在视觉感知外提供听觉、触觉等感知通道,提升用户的参与感与沉浸感,让用户感知在单一视觉通道上难以被发现的细节和模式。 在非视觉感知,听觉是最容易实现的感知通道。 为此,交互式的移动导航可以辅助用户移动到最佳的观察点,甚至同时规避空间感知不一致性带来的生理不适。 Kitayama等人(2003)提出了利用自然语音交互的口语现象和停顿进行噪音鲁棒的端点检测和免唤醒。Kobayashi和Fujie(2013)研究了人—机器人对话的副语言协议。

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    泛谈大数据 + AI 在征信行业的应用

    换句话说,AI可以查看消费者信用记录的某些数据点,计算他们即将偿还的概率;或者考虑那些过去12个月都没有还款(基于某些原因),但是在某一个数据点,他们偿还了所有的款项的人群。 是一个很大的概念,而ML则是AI的一个分支——》ML是AI的子集; 4、机器学习包括了ANN(人工神经网络),而ANN是深度学习的起源——》DL是ML的子集; 5、AI == ML + NLP、图像处理、人脸识别、语音识别 DNN:深度训练、分析用户信贷类数据,分析多个变量之间的交互; NLP:智能问答系统、智能机器人解决信贷者的疑问; 图象处理:扫描信贷者的证件; 人脸识别:人脸识别活体,和身份证做对比; 知识图谱:解决反欺诈问题 、不一致性验证、团伙欺诈等; 知识图谱应用举例如下: 1)不一致性验证 解释:张三、李四不同公司,但是同一个电话,这就是风险点,但是我们的实名认证没有包括这个信息; 解释:张三和李四是朋友关系,而且张三和借款人也是朋友关系 ,像机场快速通道、谈恋爱等,有点夸张了,也是某宝的主意)。

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    极限元温正棋:从前端信号处理到语音识别、对话、声纹情绪与合成,要打造智能交互闭环 | 镁客请讲

    不过,我们可以确定的是,语音交互已经成为了人们智能生活不可或缺的一个因素。 ? 选择极限元 他的初衷就是把研究转化为产品应用到市场 “我自己是中科院自动化所模式识别国家重点实验室的副研究员,就想把研究做成产品运用到市场上,这是我当初加入极限元的初衷。”极限元CEO温正棋表示。 此外,温正棋表示,在语音合成、语音识别等方面,极限元最初也与多家大型公司达成了合作,“腾讯、搜狗、奇虎360等”。 也就是说,在具体的案例机器人厂商只需提供一个配备了系统的机器人,而极限元则是将自身智能语音软件嵌入其中,以便厂商基于软件来搭建智能机器人语音交互能力。 而对于从事智能语音技术的创业者而言,如何在保证隐私、数据安全的前提下获得大量数据,是他们时刻都需要考虑的问题。

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    需要密切关注的六大人工智能机器学习领域

    人工智能在过去的十年里取得了令人叹为观止的进步,例如自动驾驶汽车、语音识别和语音合成。在此背景之下,人工智能这一话题越来越多地出现在同事和家人的闲谈之间,人工智能技术已经渗透到他们生活的角角落落。 应用:仿真时间序列的特征(例如,在强化学习规划任务);超分辨率图像;从二维图像复原三维结构;小规模标注数据集的泛化;预测视频的下一帧;生成自然语言的对话内容;艺术风格迁移;语音和音乐的合成 技术公司代表 Mohamed 和 Aäron van den Oord (Google DeepMind)等等 记忆网络 为了让人工智能系统像人类一样能够适应各式各样的环境,它们必须持续不断地掌握新技能,并且记住如何在未来的场景应用这些技能 应用:训练能够适应新环境的代理者;机器人手臂控制任务;自动驾驶车辆;时间序列预测(金融市场、视频预测);理解自然语言和预测下文。 当训练数据集较小时,过拟合、异常值干扰、训练集和测试集分布不一致等问题都会接踵而至。另一种方法是将在其它任务上训练好的模型迁移到新的任务,这种方法被称为是迁移学习。

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    田渊栋团队新作!首个「短篇小说」自动生成器问世,一口气能写7500字连贯故事|EMNLP 22

    OpenAI发布的聊天机器人ChatGPT着实是火出圈了,上知天文、下知地理,不仅理性、也有感性,写一篇800字的作文都不用打草稿的。 先后于2005年及2008年获得上海交通大学本硕学位,2013年获得美国卡耐基梅隆大学机器人研究所博士学位。 重写(Rewrite)模块 重写模块通过相关性评分、连贯性评分和简单的启发式过滤器的混合对连续性进行重新排序对人类重写进行模仿。 编辑(Edit)模块 最后编辑模块解决了检测(detecting)和纠正(correcting)长距离事实不一致的问题。 为了使该任务更具可操作性,研究人员把重点放在人物属性(年龄、职业、与其他人物的关系)的事实不一致上。 在高层次上,检测系统以「属性字典」的形式为每个角色维护一个紧凑的知识库。

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    强化用户体验!3个方法有效提升用户的控制感

    三者的关系永远是:原生模型≈内容呈现≈对象理解,如图: 三者偏差越大,其使用过程不确定性、预期&结果不一致的困惑和挫败感、以及由此带来的习得性无助就会越大,其控制感就越弱,反之则控制感越强。 类似的操作还有很多,Tmall的将商品加入购物车的动画,除了增加趣味性之外还通过过渡效果来保护用户的控制感。 3.2. 投诉卡顿 在一些视频网站,观看视频由于各种原因会出现视频卡顿的情况,所以“投诉卡顿”除了给用户一个宣泄的通道,还给了用户一个权利他人通道,以此来保护控制感。 b. chrome的书签功能 chrome在添加书签时,为用户做了实时保存功能,当你点击”加入书签chrome就会为你添加到默认书签文件夹(或上次的选择),无需在点击“完成”按钮。 那么如果在使用过程在可能出错误的场景下,给予引导提示或者正确告知,以避免习得性无助的产生也是在保护控制感。 :在语音聊天机器人中,由于机器人服务范围的限制,往往无法满足用户的问答。

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    清华大学黄民烈博士:如何让聊天机器人理解人类情感?

    在这个名为 ECM(Emotional Chatting Machine:情绪化聊天机器人)、基于深度学习的情感对话模型,团队首次将情感因素引入了基于深度学习的生成模型。 因此,团队着手研究如何让计算机通过文字方式表达情绪,也是希望能在人机对话系统中加入感知情绪的成分,能从语言和情感两个维度上生成恰当的回复。 比如当你问小冰,它的性别是什么时,这个回答是前后不一致的。」 除此之外,还需要考虑用户的背景和对话扮演的角色,甚至多方面综合的感知信息语音、语调、姿态和表情等。「目前我们所做的研究还只是从文字上来判断。 从 Demo 上看,这款机器人能够清楚地理解各种上下文的指代,「这道菜」、「刚刚那个鱼」等语句,且不会被临时的其它提问所打断。

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    【金融客服AI新玩法】语言学运用、LSTM+DSSM算法、多模态情感交互

    何在构建技术壁垒的同时开发更多的商业场景,是创业公司能够脱颖而出关键。 三大痛点:传统NLP方法对意图和语意理解不足、缺少深度学习训练模型数据、无法精确感知用户情绪 通常意义上的智能客服系统有语音客服、文字客服两大形态,其核心技术主要由语音识别、自然语言处理、语音合成组成( 智能客服系统框架(图据恒生研究院) 对于智能客服机器人而言,语义理解与意图识别决定了对话机器人的回答准确率。随着深度学习在自然语言处理的运用,训练数据的质量也成为了智能客服开发的关键。 通过找到人机对话隐藏的信息状态并加入到计算,并结合内外部的多模态设计,即文本+emoji+照片+表情包+文本长度等,与外部的多模态,即加入面部表情识别+语音情绪识别+提供的标签(比如性格,星座,爱好 目前,竹间智能的收入主要来源于对话机器人应用,智能客服、导购机器人、企业助手、个人助理、语义理解、情感情绪分析等,并有望靠自身业务在2018年实现全年的收支平衡。

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    专访思必驰初敏:离开微软、放弃阿里,一个语音交互的“实用主义者”

    去年 8 月,初敏在外界一片惊讶声离开阿里加入思必驰,任北京研发院院长。她用一年时间,迅速将北京研发院团队扩充至 50 人,组建了一支从基础研究到应用落地的研发团队。 实际上,早在 2014 年前后,这个领域就涌现出了大批创业公司,“在线客服”、“智能客服机器人”、“工单系统”均是该时期的新名词,发展到当前阶段,环信、小能、容联七陌、快商通等几家厂商的模式与口碑已逐渐被客户认同 从行业趋势看,大家都在想怎么获取屏,纯语音交互是有问题的,多模态交互成为必然。” 但她同样指出,如果不需要屏,那么就得思考如何在语音交互过程调整,反过来对交互的能力要求会更高。 但这远远不够,在此前媒体采访,初敏谈到了选择加入思必驰的初衷,“思必驰是比较坚定的做语音交互的公司,他们真的认为语音交互很重要,目标就是要做好交互技术,再以平台的形式对外开放,让本身不是这个领域的公司也具备语音交互能力 2017 年 9 月,在宣布初敏加入的同时,思必驰还发布了 DUI开放平台。作为一个全链路定制化开放式语音对话平台,开发者可从唤醒词、语音识别、语义理解到对话管理、输出以及 TTS 实行定制。

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    GB28181SSRC的使用和语音广播流程浅析

    ​今天主要聊聊GB28181,SSRC的作用,从我们之前跟第三方厂商的对接来看,好多厂商对SSRC的处理,并不符合规范。 举个典型的操作:语音广播时带的SSRC和发送RTP包时的SSRC并不一致,然后厂商一开始给出来的结论是,不一致也不影响使用,实则按照规范来看,SSRC还是至关重要的,想想看,如果SSRC不重要的话,SDP 如果接入端,不对SSRC做判断,假设有多台设备向Android端GB28181设备接入设备(执法记录仪、智能头盔等)发送语音广播RTP包,如何过滤哪个设备发过来的数据? "); } else { btnGB28181AudioBroadcast.setText("GB28181语音广播呼叫"); audio_attr.getEncodingName(), 2, audio_attr.getClockRate()); // 如果是PCMA, SDK会默认填 采样率8000, 通道

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