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。
最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。 那么新版录音转文字助手，应该如何将语音转文字、语音翻译成中文呢？ 一、录音转文字 新版录音转文字助手，可以实现实时语音转文字、音频文件转文字以及先录音再转文字，可以最大程度上将各种情况下的录音文件转换成文字。 二、语音翻译 录音转文字助手新增了语音翻译功能，可以实现实时对话翻译，中文和英文之间的互译，操作简单，识别率几乎可以说是百分百了。 我们进入功能页之后，选择语音翻译，之后跳转的页面就是操作页了，可以看到中文、英文两个选项。我们点击中文，就是将实时说话内容翻译成英文，反之英文则是将实时说话内容翻译成中文。
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。
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。 下面我们具体看下什么是编辑距离，他是怎么计算得到的。 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
AI 科技评论按：2017 年 7 月 8 日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与中国香港中文大学（深圳）承办的全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）进入第二天。 语音助手时代 2011年，乔布斯临终前在iPhone4S中推出Siri，当时的技术还是很不成熟。2012年，中国的各个厂商纷纷效仿做语音助手。2014年，个别企业纷纷把语音助手团队解散。 人机对话评测介绍 最后讲一下人机对话评测，任何一项技术要想进步，特别依赖于它的目标，就是怎么评测这项技术，这项技术到底是前进还是后退了。在人机对话方面的评测比问答系统难。 以前我们也参加过美国的一些评测，现在有一些在参加日本NTCIR的评测。我们的理念是中国人的评测要由中国人引导。 我们主持了首届中文人机对话评测，由张伟男担任主席。 另外还有情感，对机器人说考试不及格，怎么分析是不是伤心的情绪，还有用户画像，回复质量，多样性，个性化等的研究。
“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。
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。
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。 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？ 人听了一句话在脑海里形成了一个印象，存在人脑的某一部位，无非就是时间、地点、人物、主题等，当然怎么存的咱不知道了。
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。
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。 五、应用与意义 基于上述技术研发的深思考 ideepwise 机器人可以在特定领域场景下达到近似于人一样流畅的交流，如图-3 用户问到：「上海明天的天气怎么样？」 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。
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”。
要知道，当时最先进的语音技术完全被Nuance等国际巨头垄断，而专家的认可就像甘露一般，给团队带来了极大的信心。 于是，一股「中文语音技术要由中国人做到全世界最好」的家国情怀和豪情壮志油然而生。 万万没想到的是，仅仅成立不到一年的团队就一举拿下了2006年Blizzard Challenge语音合成国际评测的第一名。 而由魏思主导的语音评测技术及系统，也首次通过了国家语委的认证。 2010年10月28日，刘聪等人潜心研究了三年的「讯飞语音云平台」在科大讯飞首场大型发布会上正式亮相，而这也意味着世界上第一个中文语音输入法诞生了。 时隔不到2年，科大讯飞在2012年初发布了基于深度神经网络的中文语音识别系统，成为业界首家将深度学习中文语音识别系统正式大规模上线应用的公司。 凭借着在深度学习、AI等技术领域的先发优势，讯飞的语音识别技术一直走在世界的前列。 这17年，研究院是怎么走的？
搜狗语音交互技术中心总经理王砚峰说道：“搜狗是去年十一月在业界首发机器同传，之后在近百场会议现场中演示过，「一边用中文演讲、一边同步显示英文翻译」无论是给讲者还是观众都带来了很大的视听震撼。” 机器同传表面上看来是把语音识别和机器翻译叠加起来达成的效果，其实这里面还涉及到很多技术难题，比如语音识别之后的文本后处理，而文本后处理不单单是常见的语句分割，还包括噪声去除，语气词去除等等。 王砚峰总经理告诉AI科技评论，「目前机器同传遇到的这些问题还不是一个非常成熟的问题，像如何保证语义完整性，怎么断句，怎么去除口语等问题，这些都不是一个统一标准，不是大家用一个深度学习模型就能解决好的。 搜狗语音交互技术中心总监陈伟告诉记者，「 NIST，IWSLT，WMT，这三大比赛是机器翻译界的顶级评测，过去几年这些比赛放出来的最大有效数据量（不包括完全公开的千万级联合国数据），其独有的数据量是在两百到三百万之间 目前英中文本翻译和同传赛道提交的结果的队伍已经有百多支。 第二，比赛报名除了来自于一些做机器翻译的学校研究组或者研究机构以外，还有来自于其它相似研究方向的选手，例如NLP机器翻译之外的研究方向。
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。
这两天，它们发布了一个全新的语音识别模型： Paraformer。 开发人员直言不讳：这是我们“杀手锏”级的作品。 语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景，它都可以hold住。 怎么做到的？ Paraformer：从自回归到非自回归 我们知道语音一直是人机交互重要研究领域。 而当前语音识别基础框架已从最初复杂的混合语音识别系统，演变为高效便捷的端到端语音识别系统。 效果SOTA，推理效率最高提10倍 最终，在学术界常用的中文识别评测任务AISHELL-1、AISHELL-2及WenetSpeech等测试集上， Paraformer-large模型均获得了最优效果。 在专业的第三方全网公共云中文语音识别评测SpeechIO TIOBE白盒测试中，Paraformer-large识别准确率超过98%，是目前公开测评中准确率最高的中文语音识别模型。
《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2篇。 “你是做什么行业的？” 比如： 能定国内的机票，没法定海外的机票； 买机票的同时，不能买出行相关的保险； 乘坐飞机相关的各种FAQ服务问题能不能答得上来； 行程单邮寄以及发票报销，解决得是否到位； 预约送机和接机的服务需求如何解决 故而内容展示的合理程度，也应该成为一个评测标准。 就算是复杂的内容，也需要做好信息处理，根据用户的情况，分层次分阶段，进行内容展示。 为了帮助大家理解，我举几个语音交互层面的例子。 你通过语音跟对方完成指路行为。注意，这是一个纯语音对话的场景。 问题1：命令列表是计算机语言，不具备亲和力，更好的表述应该是替换成你可以对我说： 而在后续实际的体验过程中，以及观察用户实际使用情况是： 当AI讲完，用户并不知道接下来该怎么办，卡顿在那里里发呆。
那么，中文和英文有着完全不同的语法结构，对它们的语义理解哪个可能最先突破呢？黄学东表示，从语音识别的角度来讲，中文识别更容易，中文只有四百个音节。 微软内部用同样的技术分别评测中英文，中文识别率要高一些。在所有语言里面，意大利文、西班牙文、中文，这三种语言，语音识别率比法文、英文之类要高，其中法文是最难的。 中国香港浸会大学对各大框架的性能评测，评测对比结果（每个mini-batch的运算时间，单位：秒）。 黄学东认为，关键是要把两者结合起来用深度学习方法和外部存储指导深入学习的训练，目前还没有学会怎么样有效地利用这些。 1992年研发的Sphinx-II在同年DARPA资助的语音基准评测中获得了最高的识别准确度，黄学东也因此于1992年获得了Allen Newell 优秀研究奖章。
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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