选自arXiv 机器之心编译 编辑：杜伟 当今世界上有 7000 多种语言，其中只有大约 100 种具有机器翻译系统，那其他语言怎么办呢？谷歌正在为这些小众语言创建通用的机器翻译系统。...第一，通过用于语言识别的半监督预训练以及数据驱动的过滤技术，为 1500 + 语言创建了干净、web 挖掘的数据集。...第二，通过用于 100 多种高资源语言的、利用监督并行数据训练的大规模多语言模型以及适用于其他 1000+ 语言的单语言数据集，为服务水平低下的语言创建了切实有效的机器翻译模型。...创建一个 1000-language 的 web 文本数据集 本章详细介绍了研究者在为 1500 + 语言爬取单语言文本数据集的过程中采用的方法。...章节目录如下： 为长尾语言构建机器翻译模型 对于从 web 挖掘的单语言数据，下一个挑战是从数量有限的单语言训练数据中创建高质量的通用机器翻译模型。
语音识别系统的基本构成 语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。...一个连续语音识别系统大致可分为五个部分：预处理模块、声学特征提取，声学模型训练，语言模型训练和解码器。...，并进行语音信号的端点检测（找出语音信号的始末）、语音分帧（近似认为在10-30ms内是语音信号是短时平稳的，将语音信号分割为一段一段进行分析）以及预加重（提升高频部分）等处理。...（3）声学模型训练 声学模型是识别系统的底层模型，是语音识别系统中最关键的部分。声学模型表示一种语言的发音声音，可以通过训练来识别某个特定用户的语音模式和发音环境的特征。...（4）语言模型训练 语音识别中的语言模型主要解决两个问题，一是如何使用数学模型来描述语音中词的语音结构；二是如何结合给定的语言结构和模式识别器形成识别算法。
最后，我们将问题分解为三个独立的部分：识别多种语言，理解多种语言，以及为 Google Assistant 用户优化多语言识别。...但是，即使借助于全自动语音识别系统，定义一个自动口语语言识别的计算框架也是很有挑战性的。...理解多种语言 要同时理解一种以上的语言，需要并行地运行多个进程，每个进程都会产生增量结果，这样智能助理不仅可以识别查询所使用的语言，还可以解析查询以创建可操作的命令。...为任何一对支持的语言实现这个功能都是一项挑战，因为智能助理需要执行与单语环境时相同的工作，但现在还必须另外启用 LangID。这不仅是一个语言识别系统，而是相当于两个单语言识别系统。...Google Assistant 使用的多语言语音识别系统与标准单语语音识别系统的示意图。排序算法用于从两个单语语音识别器中选择最佳的识别假设，利用了用户的相关信息和增量的 langID 结果。
语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。...解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。...从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。...中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室...研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。
这些模型不仅可以利用声学模型和通用语言模型（例如标准的语音识别系统）提供的信息，还可以使用用户周围的环境中的POI信息点的信息，更好地估计用户想要的单词序列。...自动语音识别系统同城由两个主要部分组成： 一个声学模型，用于捕捉语音的声学特征和语言学单位序列之间的关系，如语音和单词之间的关系 一个语言模型（LM），它决定了某个特定的单词序列出现在一种特定的语言中的先验概率...在运行时，查找地理位置的计算复杂度为O(1)。 算法 Siri 的自动语音识别系统使用了一种基于加权有限状态机（WFST）的解码器，该解码器由 Paulik 首次提出[3]。...为了提升对非终结符标签的支持，最初我们依赖于使用通过基于特定地理位置的模版认为创建的训练文本，例如「指向\CS-POI」，其中「\CS-POI」为类标签。...在部署好基于地理位置的语言模型后，我们的自动语音识别系统的输出将具有特殊的标记，例如：在通过类语言模型框架识别的地理实体周围会有「\CS-POI」标记。
事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。...为了研究视觉效果，尤其是嘴部动作的镜头，是否可以提高语音识别系统的性能。...此外，该公司表示，AV-HuBERT 使用十分之一的标记数据优于以前最好的视听语言识别系统，这使得它可能对音视频数据很少的语言具有潜在的用途。...事实上，Meta 声称当背景中播放响亮的音乐或噪音时，AV-HuBERT 在识别一个人的语音方面比纯音频模型好约 50%，当语音和背景噪音同样响亮时，AV-HuBERT 的 WER 为 3.2%，而之前的最佳多模式模型为...该公司建议，AV-HuBERT 还可用于为有语言障碍的人创建语音识别系统，以及检测深度伪造和为虚拟现实化身生成逼真的嘴唇运动。 在各方面数据上，新方法的变现着实很精彩，但也有学者有一些担忧。
随着自然语言处理技术的飞速发展，语音识别作为一种重要的交互方式日益普及。...本文将以使用Python与TensorFlow框架构建端到端语音识别系统为核心，深入探讨关键技术、实现步骤以及代码示例，帮助读者理解并实践语音识别系统的开发。一、语音识别技术概览1....现代端到端语音识别系统通常采用基于CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数的序列转导模型或基于注意力机制的序列生成模型，简化了声学模型与语言模型的融合过程...二、端到端语音识别系统构建1. 数据准备语音数据集：如LibriSpeech、TIMIT、TED-LIUM等，用于训练与评估模型。预处理：提取MFCC特征、分帧、添加静音标签等。...掌握这些知识与技能，读者将能够搭建自己的语音识别系统，为语音交互应用开发奠定坚实基础。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
AI 科技评论按：美国时间10月31日，百度研究院发出博文，宣布发布新一代深度语音识别系统 Deep Speech 3。...准确的语音识别系统是许多商业应用中不可或缺的一环，比如虚拟助手接收命令、能理解用户反馈的视频评价，或者是用来提升客户服务质量。...不过，目前想要构建一个水平领先的语音识别系统，要么需要从第三方数据提供商购买用户数据，要么就要从全球排名前几位的语音和语言技术机构挖人。...语言模型对语音识别很关键，因为语言模型可以用大得多的数据集快速训练；而且语言模型可以对语音识别模型做特定的优化，让它更好地识别特定内容（用户，地理，应用等等），同时无需给每一类的内容都提供有标注的语音语料...Cold Fusion还可以在测试过程中切换不同的语言模型以便为任何内容优化。Cold Fusion能够用在Seq2Seq模型上的同时，它在RNN变换器上应当也能发挥出同样好的效果。
语音助手，如果要中文日文来回调的话，还挺累的。 不过，现在遇到这种情况，谷歌助手已经不用手动转换语言了： 预先设置好两种语言，比如中文日文。...就算有了全自动语音识别系统，也很难做到。 ? 所以，从前的语音助手，用之前都要设定好语言，省却这一步判断。 2013年，谷歌开始用深度神经网络，来开发口语辨别 (LangID) 技术。...多个进程要并行，每个进程都会产生增量结果 (Incremental Results) ，让语音助手在分辨语种之外，还要分析人类在说些什么，创建命令然后执行。 ? ...启用LangID，两套语音识别系统同时工作，二者做出的判断最后要经过一轮评估。 这一步，是由另外一个算法完成的。这个算法会给两个语音识别系统的判断结果，做个排名，决定要输出怎样的命令。 ?...当用户说完的时候，模型除了知道ta说了哪种语言，也要领会ta的意图。而评估步骤会增加处理成本，也会造成不必要的延时。 反应慢，可能是语音助手最大的缺点了。所以，算法还需要优化。
机器之心编辑 作者：AI柠檬博主 语音识别目前已经广泛应用于各种领域，那么你会想做一个自己的语音识别系统吗？...这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统，读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型，或直接使用预训练模型测试效果。...本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。...CTC 解码：在语音识别系统的声学模型输出中，往往包含了大量连续重复的符号，因此，我们需要将连续相同的符号合并为同一个符号，然后再去除静音分隔标记符，得到最终实际的语音拼音符号序列。 ?...语言模型：使用统计语言模型，将拼音转换为最终的识别文本并输出。拼音转文本本质被建模为一条隐含马尔可夫链，这种模型有着很高的准确率。
以下内容来自于Sensory网站，作者为Sensory CEO Todd Mozer - https://www.sensory.com/the-problem-with-speech-recognition...当你在语音识别引擎中加入自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)后，可以帮助解决语音混淆问题(speech confusion problems)。...随着语音识别系统变得越来越复杂，我们已经习惯了通过语音与设备交互，但是设备并不总是做出恰当的反应。...VII（亚马逊语音互操作倡议, Amazon Voice Interoperability Initiative)，可以通过在不同语音助理平台(across voice assistants)中创建通用协议...未来的语音识别系统将可以超越现在的语音主力服务- 所有的前端语音控制设备，将可以通过恰当的通信协议接入后端系统并通信。
现在的语音识别系统能够处理自然语言，甚至能够根据上下文来理解语言的真正含义。...通过这些例子，我们可以看到语音识别技术不仅是一项前沿科技，更是一种深刻改变我们日常生活和工作方式的工具。随着技术的不断进步，未来的语音识别系统将更加智能、高效，为我们的生活带来更多可能性。...自然语言处理（NLP） 自然语言处理技术使语音识别系统能够不仅仅转换文字，还能理解语言的含义和上下文。这涉及到语义分析、情感分析等高级特性，使得系统能够更加智能化地响应用户的需求。...特征提取方法 特征提取是语音识别的核心部分，它将原始音频信号转换为机器学习模型可处理的格式。 关键技术 声谱分析：将声音信号分解为其频谱成分。...教育领域的变革 教育行业也在利用语音识别技术来促进学习和教学。例如，语音识别可以帮助教师快速记录课堂笔记，或者帮助语言学习者改善发音。此外，它也为残障学生提供了更多的学习工具和机会。
多种语音和语言：支持多种语音和语言选项。 自定义设置：允许用户调整语速、音量和语调等参数。 简单易用：具有直观的 API，易于集成和使用。...('SAPI.SpVoice') # 创建SAPI的语音引擎实例 speaker.Speak(msg) # 将文本转换为语音并朗读 del speaker # 删除 speaker 对象，释放与之关联的资源...outfile, SpeechLib.SSFMCreateForWrite) # 输出文件，准备写入音频数据 engine.AudioOutputStream = stream # 音频输出流设置为...CMU Sphinx 开源语音识别系统的一个子集。...CMU Sphinx 由卡内基梅隆大学开发，是一个功能强大且灵活的语音识别系统。PocketSphinx 特别适用于嵌入式系统和移动设备，因为它的体积小、速度快，同时提供了相对较高的识别准确率。
采样的数据速率就是指每秒所有声道采样数据的总量，计算公式为： 采样频率 * 采样位数 * 声道数 = 采样数据速率 2、语音识别基本流程 语音识别原理的4个基本流程：“输入——编码——解码——输出” ?...3、语音识别系统结构 语音识别系统本质上是一种模式识别系统，主要包括信号处理和特征提取、声学模型（AM）、语言模型（LM）和解码搜索四部分。 ?...b）声学模型： 将声学和发音学的知识进行整合，以特征提取部分生成的特征为输入，并为可变长特征序列生成声学模型分数。对应于语音到音节概率分布的计算。...c）语言模型： 语言模型估计通过训练语料学习词与词之间的相互关系，来估计假设词序列的可能性，又叫语言模型分数。如果了解领域或相关的先验知识，语言模型的分数通常可以估计的更准确。...4、语音识别系统构建过程 1)训练：训练通常是离线完成的，对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型” 2)识别：识别过程通常是在线完成的
不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。 ?...新的音频数据扩增方法 SpecAugment 对于传统语音识别系统，音频波形在输入网络之前通常都需要编码为某种视觉表示，比如编码为光谱图。...作者们也为这种方法的出色表现感到惊讶，甚至于，以往在 LibriSpeech和 Switchboard 这样较小的数据集上有优势的传统语音识别模型也不再领先。 ? 借助语言模型再上一层楼？...甚至都不需要 自动语音识别模型的表现还可以通过语言模型进一步提高。在大量纯文本数据上训练出的语言模型可以学到一些语言规律，然后用它来更正、优化语音识别模型的输出。...这不仅意味着语音识别模型+语言模型的总体表现也被刷新，更意味着未来语音识别模型完全可以抛弃语言模型独立工作。 ?
尽管已经有很多大型开源语音识别系统，如 Kaldi，这些系统可以把神经网络作为一个模块使用，但是它们的复杂性导致其很难用于指导简单的任务。...为了解决这些问题，TensorFlow 和 AIY 团队创建了语音命令数据集，并用它向 TensorFlow 中添加训练和推断的示例代码。...我们还开源了用于创建该数据集的基础架构，希望更多人使用它创建自己的数据集，尤其是能够覆盖到服务水平不足的语言和应用。...识别结果取决于你的语音模式是否被数据集覆盖，因此这并不完美，商业语音识别系统比这个教学示例复杂的多。...你还拥有多种选择来为不同的问题定制神经网络，产生不同的延迟时间、规模、精度的平衡以适应不同的平台。
在深度学习领域，在语音识别系统中使用CNN并不新鲜，但是大部分应用都局限于特定的任务，而且通常与RNN结合起来构成完整的系统。...但是当前CNN领域的研究表明只使用卷积神经网络也有潜力在语音识别的所有领域达到最高水平，例如机器翻译、存在长程依赖的语言模型的语音合成等。...全卷积语音识别架构 经过很多次实验，FAIR团队决定依赖于一个整合多个不同CNN层的架构来实现端对端的语音识别流水线，从音频波形处理到语言转录。该架构基于下图所示的散射模型： ?...然而，全卷机语音识别模型的进步，激励了FAIR团队创建wav2letter++，一个完全使用C++实现的深度语音识别工具箱。...完全基于CNN的语音识别系统当然是一个有意思的实现途径，它可以优化对计算能力和训练数据的需求。Facebook的wav2letter++实现已经被视为当前最快的语音识别框架之一。
人工智能用于各种语音识别和理解活动，从启用智能扬声器到为失聪或有语言障碍的人设计辅助工具。然而这些语音理解算法经常在最需要它们的日常场景中表现不佳：当很多人同时说话或有很多背景噪音时。...值得注意的是，这项技术解决了教 AI 完成有价值任务的一个重大障碍：当只有十分之一的数据被标记时，AV-Hubert 就击败了之前最好的视听语音识别系统。...由于大多数语言的大量标记数据难以收集，AV-Hubert 的自我监督技术将在更多语言和应用程序中创建抗噪声自动语音识别 (ASR) 系统。...AV-Hubert 将做的不仅仅是创建可以在困难情况下部署的对话式 AI 系统。因为它需要的训练数据要少得多，所以它还将允许为全球不会说英语、普通话或西班牙语等语言的人开发对话式 AI 模型。...因为 AV-Hubert 从语音和嘴唇运动中学习，它可能有助于研究人员为有语言障碍的人开发更具包容性的语音识别模型。
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