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语音识别 | Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能

如何转换语音语音识别场景 1:语音翻译 2:语音辨别、语音记事本 3:智能终端 语音识别原理 技术应用: 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理 、人工智能等等。 用语音识别来辨认身份是非常复杂的,所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价的硬件设备,大多数的计算机都有声卡和麦克风,也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。 倒频谱的计算-->识别方法-->压缩训练-->语音质量-->硬件设备 JAVA语音识别示例 需求:java实现语音识别--语音音频文件的识别 技术:Java、jdk1.8、maven、百度云、mp3、

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语音识别-人工智能的重要手段

如今人工智能大热,不管什么行业都会联想到人工智能,当年的PC时代,到现在的移动时代,主要还是靠文字搜索,显然,文字搜索的效率和局限性相比语音差了很多。 所以,在人工智能时代来临之际,语音识别技术将成为先驱。 ? 语音识别技术,也被称为自动语音识别,其目标是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性,听懂人说什么,并做出相应的动作。 现在越来越多的APP搜索支持语音,而且准确率也越来越高。 ? 新兴的万物互联时代需要新的交互方式,人们将开始从智能手机的触摸模式转向智能家居所必需的远场语音交互,这样的交互离不开智能语音语言技术作为支撑。 另外,哪里的方言最考验语音识别技术呢?

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于人工智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪音,精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面,我来人工测试,也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试,来判断反应时间是否能达到要求。 先给了一个Android版本。 开始手工感受了一下,如果完全人工测试,太浪费时间了。 后面定了一个策略:就是用我录制的样本,每台机器跑4个样本,每个样本跑30遍,记录反应时间。 然后我用UI自动化的形式来完全模拟人工

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于人工智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪音,精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面,我来人工测试,也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试,来判断反应时间是否能达到要求。 先给了一个Android版本。 开始手工感受了一下,如果完全人工测试,太浪费时间了。 后面定了一个策略:就是用我录制的样本,每台机器跑4个样本,每个样本跑30遍,记录反应时间。 然后我用UI自动化的形式来完全模拟人工

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    使用人工神经网络和人工蜂群优化进行语音识别

    例如,当一种语言的词汇表中包含许多发音相似的单词时,语音识别系统的准确性会大大下降。 印度杰比信息技术学院的研究人员已经开发出一种语音识别系统来解决这个问题。 他们在Springer Link的国际语音技术杂志上发表的一篇论文中介绍了这个新系统,该系统将人工神经网络(ANN)与称为对立人工蜂群(OABC)的优化技术相结合。 使用对立人工蜂群优化技术进一步优化了隐层和隐层的神经元。” 研究人员开发的系统的独特之处在于它使用OABC优化算法来优化ANN的隐层和人工神经元。 顾名思义,人工蜂群(ABC)算法旨在模拟蜜蜂的行为,以解决各种优化问题。 研究人员在论文中解释说:“通常,优化算法会在匹配域中随机初始化解决方案。 在大型音频文件数据库上进行训练后,人工神经网络学会预测新的人类语音样本中的孤立词。 研究人员在一系列人类语音音频片段上测试了他们的系统,并将其与更传统的语音识别技术进行了比较。

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    人工智能 - 语音识别的技术原理是什么

    图中,每个小竖条代表一帧,若干帧语音对应一个状态,每三个状态组合成一个音素,若干个音素组合成一个单词。也就是说,只要知道每帧语音对应哪个状态了,语音识别的结果也就出来了。 那每帧音素对应哪个状态呢? 语音识别的第一个特点是要识别的语音的内容(比声韵母等)是不定长时序,也就是说,在识别以前你不可能知道当前的 声韵母有多长,这样在构建统计模型输入语音特征的时候无法简单判定到底该输入0.0到0.5秒还是0.2 隐式马尔科夫模型的转移概率密度以几何分布最为常见,但语音合成中也常用高斯分布;观测概率密度函数传统上通常使用 高斯混合模型,也有人使用人工神经网络等,近年来随着深度学习的发展,使用各种深层神经网络的情况 但无论使用哪种模型甚至非线性的模型 组合,背后的含义都是假设了对应于每种 类别(三音子)的语音帧在它所对应的高维空间中具有几乎确定的空间分布,可以通过对空间进行划分,并由未知语音帧的空间位置来对语音帧进行正确的分类 在完成声学模型建模后,就可以基于声学模型对未知语音帧序列进行语音识别了,这一过程通常称为搜索解码过程。

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    使用深度学习技术和推理语音统计进行人工智能合成语音识别

    另一方面,它也带来了更大的威胁,如语音克隆和深度造假,这些都可能不被察觉。为了解决这些令人担忧的情况,迫切需要提出一些模型,以帮助区分合成的语音和实际的人类语音,同时识别这种合成的来源。 使用Bidirectional RNN和CNN对人工智能合成的语音中存在的时间依赖性进行了利用。 该模型通过对人工智能合成的音频与真实人类语音进行分类,误差率为1.9%,并以97%的准确率检测出基础架构,从而超越了最先进的方法。 最近人工智能领域的进步已经产生了非常现实和自然类型的人工智能合成语音和音频[2], [4]。大多数合成的演讲都是利用强大的人工智能算法和深度神经网络的训练产生的。 主要的合成语音检测工作都集中在著名的文本到语音(TTS)系统上。其他不太出名的方法却没有被注意到,它们有可能产生相当好的合成语音质量。

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    测试人工智能自动语音识别系统之IOS

    前面写过Android的测试情况,今天来讲讲IOS如何来测。 其实IOS跟Android区别不大。在Android里面,很多参数是可以用ADB来获取的,但是IO...

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    Alexa、Siri那些语音系统并非真正的人工智能

    Lange并不刻意回避“人工智能”这个被过度宣传的术语——只要机器确实学会了回应用户需求就能称之为人工智能。 《FastCompany》杂志采访了Lange,他谈到了真假人工智能间的细微差别,主流文化对人工智能的误解以及机器人起义这一设想。 不一定要通过语音沟通,也可以是亚马逊网站上的购物体验。我认为真正的人工智能系统不但知道我想要什么,还能协助我找到它。我认为从内部层面上讲更能颠覆观念。系统正从程序控制向自我学习转变。 我知道有些人不太喜欢用“人工智能”来指代机器学习。 我认为“人工智能”已成为泛滥的营销术语。我姑且可以接受,但重要的是,人们对于人工智能的定义。 他们认为人工智能是那些在行为上能使顾客或机器人所有者感到智能且具有学习能力的系统。我无法想象人工智能系统不具备机器学习能力。

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    BAT布局人工智能、物联网:智能语音SDK成关键

    但事实上即便是在人工智能领域发力看似较迟的腾讯,也在AI方面进行了大量的投入。BAT三家都在各自产品中寻找落地人工智能的场景,但方向和幅度则不尽相同。 例如在围棋领域推出“绝艺”,上线智能语音助手App等,以及在医疗领域推出了一个医学影像实验室,早期用于识别食管癌。将人工智能能力和腾讯目前已有的业务进行结合中,腾讯目前应用较多的业务之一是金融业务。 例如百度收购了海外技术公司,专注在语音唤醒和自然语言处理的创业公司KITT.AI。 腾讯的开放某种程度上是基于腾讯云来完成,例如目前腾讯云提供了包括图像服务、语音服务等SDK接口,开发者同样可以通过接入来获得图像识别、语音识别等能力。AI方面腾讯分列AI平台、框架和应用服务等。 10月12日举行的云栖大会上,阿里巴巴人工智能实验室发布了AliGenie语音开放平台新增多个场景。早在今年7月,也有腾讯正在研发自家智能音响的声音传出。

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    语音识别揭秘,它与人工智能是什么关系?

    从我们的电话,计算机,手表甚至冰箱,生活中的每一个新的语音交互设备都会加深我们对人工智能(AI)和机器学习的依赖。从语音识别来看,真正的人工智能距离我们还有多远? 简单了解语音识别 ? 今天,语音识别在移动端和音箱的应用上最为火热,语音聊天机器人、语音助手等软件层出不穷。许多人初次接触语音识别可能归功于苹果手机的语音助手Siri。 语音识别与人工智能 ? 人工智能由约翰·麦卡锡于1956年首次提出,可以定义为“机器展示的人类智能”。在最初用于分析和快速计算数据的地方,人工智能现在允许计算机执行通常只有人类才能执行的任务。 语音识别作为常见的人工智能应用,它可以将口语单词转换为文本,对文本进行处理以得出其含义。由于人类经常以口语,缩写和首字母缩写讲话,因此需要对自然语言进行大量的计算机分析才能产生准确的转录。 随着人工智能的发展以及可以轻松挖掘用于机器学习目的的大量语音数据,它成为下一个主要交互界面也不足为奇了。

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    人工智能语音进化史三部曲

    让我们一起回顾整个过程,来看一下人工智能语音发生的几次技术跃进。 关于人工智能时代的讨论有很多,但在消费层面上,真正大范围进入用户试用阶段的人工智能语音应用大概在2010年之后。这个阶段的人工智能语音技术形成了以语音交互为主的感知状态,我们暂且称之为第一阶段。 之后包括亚马逊、苹果和谷歌,都在深度挖掘智能语音,推出自己的语音助手。据不完全统计,目前全球专业做人工智能语音的公司有上千家之多,后起之秀越来越多,涉及的领域越来越广。 旧金山的MindMeld公司可提供对话式人工智能平台等等。 人工智能语音2.0:有问有答 早在2000年,比尔盖茨曾经提出“未来10年是语音的时代”。 人工智能语音交互的更深层阶段——对话,即有问有答,包含上下文逻辑。

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    智能语音机器人小知识(6)--什么是人工智能?

    人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。 但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 什么是人工智能1.jpg 关于什么是“智能”,就问题多多了。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。 为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,2017年7月20日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。

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    业界 | 从语音到金融:邓力的人工智能30年

    选自Medium 作者:AI Frontiers 机器之心编译 参与:路、王淑婷、张倩 从早期的神经网络研究到创造性解决语音识别任务,再到投身金融领域,机器学习大牛邓力已经在人工智能领域叱咤三十余年。 邓力的人工智能之旅已跨越 30 余年。 在担任过公司研究员、大学教授并在语音研究领域占有一席之地之后,邓力一头扎进了金融界:2017 年 5 月,他辞去了微软首席人工智能科学家的职位(尽管他曾在那领导微软的人工智能学校并创立了深度学习技术中心 ),加入了管理 300 亿美元的对冲基金 Citadel 并担任首席人工智能官(Chief AI Officer)。 目前他领导对冲基金公司 Citadel 的人工智能团队,Citadel 是世界最大的另类资产管理基金之一,管理超过 300 亿美元的资产。 ? Citadel 从语音识别领域转到金融领域并不容易。

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    电子书丨《人工智能:语音识别理解与实践》

    ▊《人工智能:语音识别理解与实践》 俞栋 邓力 俞凯 钱彦旻 著 电子书售价:79.5元 2020年11月出版 本书是全面且深入介绍语音识别及理解相关技术细节的专著。 与我们在2014年出版的《解析深度学习:语音识别实践》相比,《人工智能出版工程 人工智能:语音识别理解与实践》在它的基础上做了大量改写,并对内容有大幅补充,详细总结了新的语音识别算法及应用技术以及在口语对话系统研究中基于深度学习的自然语言处理技术 本书首先概要介绍语音识别、口语理解和人机对话的基本概念与理论:接着全面深入地依次详述传统声学模型、深层神经网络在语音识别中的应用及分析、先进深度学习模型在语音识别中的应用、高级语音识别方法、复杂场景下的语音识别 书中涉及的所有算法及技术细节都有详尽的参考文献,提供了深度学习在语音识别和口语对话理解中的应用全景。 适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读。

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    Android语音录制,语音发送

    这是一个录音的例子,可用于IM的语音发送,OA的语音留言等。

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    不仅仅是边缘侧人工智能 - Sensory推出私有混合云端语音人工智能

    Sensory的Private Hybrid Cloud善于处理人工智能技术,包括唤醒词,语音命令,自然语言理解,生物识别和声音识别(sound identification),计算视觉和其他。 特别是,升级语音模型变得相当困难,并且给产品带来了极大的内存和算力的成本。 当然,包括Sensory的大部分人工智能公司可以提供设备端,或者是云端的人工智能解决方案。接下来让我们看看另一种体系架构可以带来什么样的价值 - ? 非常多的DSP公司正在推出聚焦于人工智能推理(AI inference)的引擎并运行于设备端。 以上的混合解决方案非常适用于如车载应用,在满足没有互联网连接情况下的设备端人工智能和反应度的同时,有可以保证人工智能引擎和模型的先进性(be state-of-the-art)。

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    人工智能时代语音大热,中国巨头如何争夺麦克风?

    时隔五年之后,Google AlphaGo人机大战将AI(人工智能)从实验室技术变成坊间热议的话题,人工智能成为国内外科技巨头的争夺焦点,语音则成为巨头进军AI的必经之路。 深度学习为基础的人工智能技术加入之后,语音技术就变成通过机器集群去学习海量语料数据,并寻找到各种规律,进而进行准确的语音识别和语义理解。 不论是语音输入的智能纠错,还是语音搜索对用户请求的准确理解,抑或Siri响应用户诸如“帮我设置一个提醒,明天9:00取快递”这样的复杂命令,底层均是人工智能技术,AlphaGo掀起的AI启蒙运动则将会成为语音普及的助力 借助于人工智能技术,搜狗宣称语音识别准确率高于97%,识别速度高达每分钟400字以上,在语音修改方面,支持替换、插入、删除等几百种改错操作 ,修改成功率达到90%以上,处于行业领先水平。 语音市场在AlphaGo掀起人工智能热潮之后又迎来新的发展契机,语音正在彻底颠覆人与机器的交互方式,搜狗为代表的中国科技巨头正在输入、汽车等场景上寻求突破,在智能技术和云端服务上进行双重布局。

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    AI人工智能时代已经到来 “北斗即时判”实现纯语音交互

    全球AI已经势不可挡,中国人工智能的脚步也未曾停歇。在今年6月的夏季达沃斯上,人工智能就已经成为会上被反复讨论的一个世界级热门话题。有专家预测,2030年中国或成人工智能最大受益者。 人们对于人工智能的认识,不再局限于高深莫测的描述,而是被更为具象化的实物和可体验的应用所取代,各类人工智能交互媒介已经开始走进千家万户。 自2015年开始至今,人工智能一次次的被国家重大活动及重要纲领报告提及 ,人工智能正在登上中国乃至世界的舞台。人们已经真正的意识到“谁能引领人工智能,谁就掌握人类的未来”这一趋势。 随着国家相关支持政策的逐渐落地,促使各种产业不断升级,例如,随着“北斗即时判”AI语音后视镜在芯片集成度和硬件工艺水平以及后台处理能力的极大提升,后视镜“AI智能小判”已经实现纯语音交互,不需要手势的辅助 ,基于驾驶场景的语音交互场景,让用户可以完全依靠语音来进行相关查询,同时其还实现了ADAS主动安全及交通与事故数据人工智能引擎等功能,极大促进了人工智能时代的到来。

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