这位童鞋，请你站起来读一遍以下绕口令： 刘奶奶找牛奶奶买牛奶，牛奶奶给刘奶奶拿牛奶，刘奶奶说牛奶奶的牛奶不如刘奶奶的。 面对“n”和“l”,50%的南方人被刷掉了。 ? 过去,中文口语评测高度依赖专业教师听后进行主观评估,成本高、费时费力。 现在，“AI教师“陪你学中文。 不是专家，胜似专家 智聆口语评测的语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上，可广泛应用于普通话教学业务中。 2 幼教发音启蒙 可针对幼教场景下的语言学习，针对字、词、句子等的发音情况进行语音评测。 ? 3 口语作业批改 可针对培训机构的课后朗读课文以及唐诗等，在学生提交的时候进行在线批改。 ? 欢迎体验中文口语评测 扫描下方小程序码，打开小程序“腾讯教育云”，可体验儿童和成人模式的单词和句子评测。
【新智元导读】 以语音起家的科大讯飞 2017年在计算机视觉上发力，接连获得自动驾驶领域权威评测集 Cityscapes 第一名和医学影像权威评测LUNA冠军两项突破，在视觉上展示出强大实力。 截至目前，Cityscapes评测吸引了超过40支队伍参赛，包括Google、中国香港中文大学等众多国内外优秀创新企业和顶尖学术机构。 Cityscapes评测集如何判定结果？ 此前，在接受新智元专访以及多个公开场合，科大讯飞执行总裁胡郁都表示，我们现在已经不能再把讯飞仅仅看成是一家语音技术的公司，它更多的是一家平台型的公司。 2016年，在新智元AI World 2016 世界人工智能大会和科大讯飞2016年度发布会上，科大讯飞宣布了讯飞以语音为切入口的、从感知智能到认知智能的发展策略。 科大讯飞的2017和2018的重点在哪 科大讯飞 2017年度发布会已经确定将于11月9日在北京国家会议中心举行。
为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。
作为AI语音识别技术，智聆口语评测是由腾讯云团队基于微信“智聆”的技术与应用基础，创新算法研发而成的语音评测产品。 ? 图：智聆口语评测小程序 可能有很多人对智聆感到陌生，事实上，它已经默默陪伴我们很久了——作为AI语音识别技术，智聆基于深度学习理论能够实现现场同传、语音实时转文字等多种功能。 “AI老师”专业评测——口语评测 单词读不准、句子不会读、语音语调听起来别扭......想要学好英语，除了多读多练之外，还需要自测自查，随时了解自己的发音问题。 除了在线教育机构，智聆口语评测的身影还出现在线下校园中，作为智慧课堂的辅助产品，智聆口语评测能够辅助老师完成口语教学，帮助孩子学习中文和启蒙英语学习，有效解决了过去只能依赖专业教师听后进行主观评估，成本高 “神器”彩蛋——中文发音测评 可能有同学已经发现了，除了英文测评，智聆还有中文测评。 很多小伙伴表示中文口语十级完全没问题，辣么，你可以教歪果仁学中文呀！ ? 歪果仁学汉语也是很hard。
“没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高，看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。” “ 有来头：解读智聆口语评测的“前世今生” 智聆口语评测是由腾讯云团队基于微信“智聆”的技术与应用基础，创新算法研发而成的语音评测产品。 智聆口语评测的语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上，可广泛应用于英语口语类教学业务中 “5”指五种评测模式 即通过单词、句子、段落、自由说、情景对话不同模式，重塑学习场景，深度渗透教、管、练 同时，针对不同的用户，推出四大应用场景：在口语能力测评场景里，快速了解学生英语口语评测，提供多维度的语音评测结果，方便课程安排；在在线绘本跟读中，针对少儿英文绘本的单词和句子跟读的情况进行语音评测；在课堂质量评估场景 << 滑动查看下一张图片 >> “ 口语学习：妈妈再也不用担心我的发音 除了在线教育机构，智聆口语评测的身影还出现在线下校园中，作为智慧课堂的辅助产品，智聆口语评测能够辅助老师完成口语教学，帮助孩子学习中文和启蒙英语学习
《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字，来自一位创业者，也是DuerOS开发者的投稿，老曹尽量不做变动和评价，尽量保持系列文章的原貌，这是第5篇，也是最后一篇。 评测语音技能的智能程度有4大维度： 如何评测语音技能的智能程度（1）——意图理解 如何评测语音技能的智能程度（2）——服务提供 如何评测语音技能的智能程度（3）——交互流畅 如何评测语音技能的智能程度（ 语音技能评测指标的选择和量化 这份清单花了笔者太多的时间，仍然有太多的问题值得讨论： 为什么是4个维度，而不是5个或者是3个？ 基于什么依据设置每个维度的重点和加分项？ ASR和TTS是基础服务，在未来就像AI领域水电煤一样，就跟选百度云还是阿里云一样，花钱买服务就能搞定，差距不会太大，故而不值得纳入评测范畴。 语音技能服务的上限和下限 除去调研和评测其他智能语音技能，这份清单的还可以用于服务的产品定位，以及作为清单来评价语音技能服务表现。
这个工作包括了三个部分，首先将里克的演讲通过语音识别得到文本，然后再通过统计机器翻译将英文文本翻译成中文，最后通过语音合成模拟里克的发音特点读出中文的翻译。 现在的深度学习的应用是先从计算机视觉开始，然后语音识别领域开始用，然后再到自然语言处理。 《赛先生》：大家一直诟病深度学习的可解释性，它像一个黑盒子一样，无法对评测结果做出解释？ 机器在对这种篇章建模，然后进行编码解码翻译的时候，目前并没有很好的手段，就连怎么评测，训练集在哪里都不清楚。所以目前，篇章级的翻译不行。 比如中文里有四川话、上海话等。因为语音识别在处理方言的时候，处理的不好，所以也影响到后面的机器翻译。 这就是我们所说的一种紧密结合——也许有一天就是语音直接到语音，中文的语音进去，英文的语音出来，中间也不一定非要经过一个文字的阶段。 《赛先生》：是否可能借鉴人脑的一些机理？
现实中的「巴别鱼」技术 —— 自动语音到语音翻译是指让机器自动完成从一种语言的语音信号到另一种语言的语音信号的翻译过程，比如下面展示的英语到中文翻译的 demo： 原始英文音频：(a great sense 目标法语音频：(A-t-il acheté ou emprunté le livre） 风格一致： 原始中文音频：（师父，我这就去和他比个高低！） 另外端到端翻译能够用于没有书写体系的语言的翻译，比如一些中文方言等。 目前，对于端到端语音到语音翻译的研究根据使用的中间声学特征的不同，分为基于连续特征的方法，以及基于离散单元的方法。 对语音到语音翻译的端到端评估也是最近流行的研究主题。评测一般包括两个方面，翻译的质量和合成音频的质量。通常来说，人工评估的方法更加可信。 字节跳动 AI Lab 火山翻译团队负责组织英中语音到语音翻译评测赛道，并且将提供训练数据和基线。
本文将带着大家从原理到实践了解语音识别效果评测的方方面面。语音识别，又称语音转录文本，是将语音识别成文本的技术。 因为英文语句中最小单位是词（Word），而中文最小单位是汉字（Character），因此在中文语音识别任务中，使用字错率（Character Error Rate， CER）来衡量 ASR 识别效果。 两者的计算方式相同，我们通常在中文领域，也会使用 WER 表示该指标。 图片第一栏，是评测服务选项，这里我们选择【语音识别】，最右侧的下拉框中包含两个语音识别接口：录音文件识别、实时语音识别；由于算法模型针对这两个业务场景，分别做了针对性优化，这里只需选择自己使用的接口即可 ，标注文件中数字，需要标识为中文大写形式，例如文本“小明考了98分”，需要标注为“小明考了九十八分”其他注意事项，参考页面：图片b.
他认为目前已进入 “语音助理战争下半场”，上半场由“Siri”发起，下半场“Alexa”领跑。 核心团队是国内最早一批人机交互领域的创业者，在AI软、硬件产品、开放平台打造以及场景落地工程化方面有丰富的经验：早在2011年底开发了国内首款中文语音助手—智能360（用户量达数千万）；2013年初推出国内第一家中文语义开发平台 中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学、科大讯飞股份有限公司、华为技术有限公司等承办的SMP2017中文人机对话技术评测（ECDT）大赛（被誉为NLP领域的“ImageNet”），覆盖国内主流自然语言处理研究机构 （公司），DeepBrain研发团队荣获“用户意图领域分类”（包括封闭式评测和开放式评测）大类评测企业界第一名，表明DeepBrain在理论探索方面实力也不容小觑。 ，和打造中文版Alexa 需要具备的能力匹配，这是大家比较看重的。
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OmuYXs6ganyDhPnYYTmbIQ NaturalSpeech模型合成语音在CMOS测试中首次达到真人语音水平 文本到语音合成（Text 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/92tAZtZmRIinvM1MQQwzOQ 中文语言能力评测基准「智源指数」问世：覆盖17种主流任务，19个代表性数据集，更全面、更均衡 12 中国人工智能学会理事长戴琼海，北京语言大学教授、国家语言文字工作委员会原副主任李宇明，清华大学教授、智源研究院自然语言处理重大研究方向首席科学家孙茂松，智源研究院副院长曹岗同国内NLP科学家和青年学者一起，重磅发布了机器中文语言能力评测基准 CUGE，取自Chinese LanguageUnderstanding andGeneration Evaluation的首字母缩写，代表着兼顾自然语言理解（NLU）与自然语言生成（NLG）两大任务体系的中文语言能力评测标准 再次提醒买显卡挖矿的选手们，“挖矿有风险，买卡需谨慎”。
笔者使用中文普通话进行了一轮评测，识别效果超出我的预期。除了PC端使用场景有限，识别效果仍不够完善，最大的问题是：得访问外国网站。下面是一个简单评测。 如果不访问外国网站，别说语音搜索，访问Google也会经常出现大家熟悉的界面。 评测总结： Google语音搜索对于中文用户来说具备可用性。 语音输入除了声音转换为文字外，搜索引擎更需要从自然语言精准理解用户需求，并以知识图谱的形式反馈个性化的结果。从评测看，Google表现优秀。 其身在墙外，但对中文语音和语义识别能力，超出预期。 期待Google语音搜索接下来有两个进展。 第一是突破大墙封锁；第二是与Google Now结合，与移动设备包括智能手机、平板和GoogleGlass等结合，并继续提升对自然语言尤其是中文及方言的理解能力和抗噪能力等，进而推动语音这一全新的人机交互方式的普及
2018 机器阅读理解技术竞赛提供了一个基于真实场景的大规模中文阅读理解百度数据集，共包含来自百度搜索的 30 万个来自真实用户的问题，对中文阅读理解系统提出了很大的挑战。 另外希望昆特正式服早日上线'，'南方公园一听就是垃圾游戏，大家千万别买'，'应用吧活动，去领取'，'活动截止：2100-01-01'，'要不是川普赢了，也不至于这么跳票'，'昆特牌还没公测啊，我都以为大家已经玩了好久了 五、最小风险训练 通常的 RC 系统是以提高标准答案概率作为训练的目标，但实际评测的标准是 ROUGE。最小风险训练是拿评测的标准作为训练的目标，需要对每个片段都计算损失函数，所以优化的时间比较长。 赋予 AI 语音交互能力。 另一个是一款带有学习功能的第三方语音助手 APP「布点语音」，已经在各大安卓商店上线，目前已经可以覆盖 300+APP，支持 12000+ 语音技能。
找到这些东西之后，然后分析这些话术出现在哪些技能里面，分布在哪个环节上，问题就自然暴露出来了。 二、是什么导致任务未完成 用户使用AI助手，就是为了完成任务的。 很容易形成一个数据漏斗，看看问题主要集中出现在哪。 先解决有无结果的问题，然后才有条件去讨论结果优劣。 案例一（买飞机票时，用户切换技能后下单） 用户在买飞机票的时候，我们发现相当一部分用户会（担心延误）查看天气，这个是用户的购买决策依据，所以这个就给了我们启发，不要让用户问，在查询机票的时候，就直接一并显示天气情况了 案例二（买电影票时，用户口语习惯） 买电影票刚刚上线那段时间，发现大量用户在填充电影名词槽那里卡住了。 长期使用对话log分析后台，就能够加深用户使用的真实理解，我才能够写出《如何评测语音助手的智能程度（1）意图理解》这类受各位内行认同的文章。 ?
1.NLP相关学科 语言学 信息论 生物学 计算机科学 数学 等等...... 2.相关术语 中文信息处理 中文语言处理 计算语言学 自然语言理解 智能化人机接口 3.知识内容 3.1基础 音位学-> 形态学->词汇学->句法学->语义学->语用学 举例 语音输入：delete file x 音位学处理：dilet'#fail#eks 形态学处理："delete" "file" "x" 词汇学处理 ： 语义分析处理：delete-file('x') 语用分析阶段：特定情境下具有不用含义 3.2应用 3.3资源 语料库：北大人民日报语料库、《现代汉语语法信息词典》、概念层次网络等等 知网 3.4评测 评测方法 评测对象 评测量度 4.发展概况 从汉字信息处理到汉语信息处理 从单机信息处理到网络信息处理 5.中文特征 汉语是大字符集的意音文字 汉语词与词之间没有空格 汉语的同义词、同音词较多 汉语没有形态变化 汉语的语法研究尚未规范化 6.中文语言处理发展的主要困难 研究力量分散 缺乏规范 科学的评测机制尚未建立 7.基础理论 7.1主要课题 概率论与统计理论 统计机器学习理论 认知科学理论 人工智能基本理论
都说NLP麻烦，那么究竟麻烦在哪里呢？ 有人可能从技术角度分析，是词法分析，句法分析，语义分析，情感分析，上下文理解，指代关系等等等等，我们先忘记这些专业范畴的概念，来看看下面的一些例子。 以中文的博大精深，分分钟都可以教自然语言处理做人。 在实际的业务中，从业务后台翻出用户使用具体产品的对话log来看，用户的表达中，经常会出现下面的内容，常常让机器人并不知道如何接话，卡顿在那里。 “XSWL” “Duck不必” “给我康康你们的处理进度” “这个老妹儿长的太上头了” NLP难在哪？这里简单做一下提炼。 1、语言是人类思维/知识/想法的有损表达。 ———————————————— 二、如何评测机器人的智能程度？ 笔者早年间研究各种各样的智能语音助手，以培养自己的业务敏锐度。 我们可以做一个简单的练习，例如在买电影票的场景，从需求到下单至少需要4个核心槽位。A电影名，B电影院，C场次，D几张票。
中文在实际口语发音时，存在一系列复杂的的变调规则，如一／不变调，上声变调等。这类规则的处理不当会导致合成的语音与平时发音习惯不符，听来怪异。 3、韵律异常。 在合成语音过程中引入背景噪声、字词间隔不顺畅。 二、客观评测 针对前后端可能存在的问题，本评测方法选择如下语料和指标对TTS系统做客观评测。 ，准备测试语料，包括语料文本，待检查词汇，标准发音等，合成语音后人工评测发音准确率。 三、主观评测 1、MOS评测 国际上对语音自然度的评测，一般是使用MOS评测，邀请听音人对被测系统输出语音打分衡量。 目前我们的评测是培训众测用户做为听音人，流程大致如下： （1）双方语音音量归一化； （2）语音字词发音准确性校验； （3）生成众测问卷，语音顺序交叉打乱； （4）众测用户培训，试听自然人声和较差合成音锚定打分标准
2022年11月9日，OPPO语音语义研究部融智团队提出的中文预训练大模型CHAOS ，在中文自然语言理解测评基准CLUE上登顶，以30亿参量同时刷新了CLUE总排行榜、CLUE分类任务排行榜和CLUE 同期，在业界首个大规模中文多模态评测基准MUGE上，该团队自主训练的中文多模态预训练模型也在综合“图文检索、看图说话、文本到图像生成”三个赛道的总成绩上位列总榜第一名。 OPPO 中文预训练大模型CHAOS登顶CLUE OPPO中文多模态预训练模型登顶MUGE CLUE (Chinese Language Understanding Evaluation) 是中文自然语言理解最权威测评榜单之一 MUGE（Multimodal Understanding and Generation Evaluation）是业界首个大规模中文多模态评测基准，由达摩院联合浙江大学、阿里云天池平台联合发布，中国计算机学会计算机视觉专委会 “融合多种智能，研发统一的基础模型”是OPPO语音语义研究部融智团队的目标，也是“融智”二字的含义。
腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商，为开发者提供语音转文字服务的最佳体验，具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 ASR 服务种类和性能指标如下： ASR服务类型 指标 录音识别 24小时转码时长 一句话识别 最大并发数、可用性 实时语音识别 并发路数、尾包延迟、VAD时延、首字时延 以上是模型评测报告的指标。 其他特性 除上述功能外，平台还支持如下特性： 评测机型上，支持指定多种GPU配置机型 场景上，支持金融、视频、医疗等场景模型评测 方言与语种上，除中文外，支持上海话、粤语、英语、日语等 支持公有云与私有化模型统一交付 支持 CPU 模型评测 ---- 腾讯云语音识别ASR提供业界非常具有性价比的语音识别服务，超高识别准确率，适用多场景 点击了解更多 实时语音识别 对不限时长的实时音频流进行识别，识别结果自动断句 一句话识别 对一分钟之内的短音频文件进行识别；可应用于语音输入法、语音消息转文字、语音搜索等场景。
而中文的人机交互，像其他自然语言处理技术一样，受中文的特性所限，相对英文的人机交互难度更大，技术上也稍微有所差距。所以，现阶段要使人机交互达到人们实用的基本满意程度，就需要有所限制。 近期召开的第六届全国社会媒体处理大会（The Sixth China National Conference on Social Media Processing, SMP）针对中文人机对话技术进行了评测 本届中文人机对话技术评测由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，评测内容包含两类任务，任务一——用户意图领域分类（包括封闭式评测和开放式评测），任务二——特定域任务型人机对话在线评测。 而在集成了语音识别的人机交互系统中，还有语音识别错误、环境噪音、错误停顿等造成问题。在实际的应用中这种语音识别的错误有时是非常严重的，甚至会导致整个交互无法继续。 SMP2017-ECDT（人机对话技术评测）由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学、科大讯飞股份有限公司承办，华为公司赞助。
腾讯云智聆口语评测（SOE）是腾讯云推出的中英文口语评测产品，支持从儿童到成人全年龄覆盖的语音评测，支持单词（词语），句子等多种模式，支持发音准确度（GOP），流利度，完整度，重音准确度等全方位打分机制，专家打分相似度 95% 以上。
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