在日常工作、生活中，语音识别技术作为基础服务，越来越多的出现在我们周围，比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。
当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标。
目前有数百万人遭受语言障碍（speech impairments）的影响，根本原因主要是神经或遗传疾病导致的身体损伤、脑损伤或听力丧失。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
小编新接触语音SDK项目，SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目，识别效果是至关重要的一环，识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。
整理 | 禾木木 责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 去年11月，谷歌曾宣布“1000 种语言计划”，通过建立一个机器学习模型，从而支持世界上使用人数最多的 1000 种语言。 近日，谷歌正式发布 20 亿参数通用语音模型——USM，可支持 100 多种语言自动识别内容检测。谷歌将其描述为“最先进的通用语音模型”，拥有 20 亿个参数，经过了 1200 万小时的语音、280 亿个句子和 300 多个语种数据集的预训练。 目前该模型在 Youtube 的字幕生成中已展现
【1】 European option pricing under generalized fractional Brownian motion 标题：广义分数布朗运动下的欧式期权定价 链接：https://arxiv.org/abs/2108.12042
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。即使是先进的降噪技术也常常无法有效应对海滩旅行中的海浪声或嘈杂的街头市场背景的喧闹声。
选自Awni 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后，词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平，仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后，词错率有了显著地降低。然而，尽管你已经读到了很多这类的论文，但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别（
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。 当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
机器之心专栏 作者：腾讯游戏知几AI团队，西北工业大学音频、语音与语言处理研究组（ASLP@NPU） 近日，腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于 WenetSpeech 1 万小时数据训练的中文版 Wav2vec 2.0 和 HuBERT 模型。 Wav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如 Libri-light ）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（Automatic Speech Recogn
文/CSDN周翔 今年 3 月，雷军在两会的媒体沟通会上表示，“去年年初，小米设立了探索实验室，不久将有重磅级的人工智能产品发布。” 昨日（7 月 26 日）下午，传闻已久小米人工智能产品——小米 AI 音箱终于现身。在发布会上，王川特意提到了小米脑王刚博士带领的 NLP 团队，也就是说小米已经用上了自己的 NLP 技术。但是语音识别方面，小米 AI 音箱仍然采用了第三方的技术。 不过，AI科技大本营发现，就在几天前，小米在 arXiv 上首次提交了一篇端对端的语音识别论文。这篇论文实际上是西工大计算机
本文联合撰写： 腾讯：吕志强，颜京豪，胡鹏飞，康健，阿敏巴雅尔 导语｜在刚刚结束的NIST OPENASR评测中，TEG AI语音联合清华大学，刷新世界小语种语音识别比赛6项第一。从2000年开始，NIST组织的RT（英文语音识别），LRE（语音语种识别），SRE（语音说话人识别），OPENKWS（语音关键词识别）等比赛一直是语音届的标杆竞赛，其组织比赛方向也可以看出目前学术和工业界的语音研究发展方向。长期以来，NIST组织的语音比赛受到了来自世界一线的研究单位支持与参与。而2020年新增的OPENASR
中文口语语言处理国际会议ISCSLP为中文语音处理领域的知名国际会议，由国际语音交流协会中文口语处理专业委员会ISCA SIG-CSLP 主办，会上发布成果对中文智能语音的发展具有重要指导意义。
来自Chang Lab: HTTP://changlab.ucsf.edu/publications/speech-lab
ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话人或多个说话人以及硬件等因素的影响。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】IJCAI 2023放榜，你中了几篇？ 又到顶会放榜时，几家欢喜几家愁。 本次IJCAI 2023共收到4566份提交全文，接收率大约15% 问题链接：https://www.zhihu.com/question/578082970 从知乎上反馈的结果来看，整体审稿质量依然不尽如人意（也可能是被拒稿的怨念...），甚至有的审稿人根本没看rebuttal的内容就给拒了。 也存在都是分数相同，但结局不同的论文。 也有网友贴出meta revie
AI 科技评论按：为期 5 天的 ICASSP 2018，已于当地时间 4 月 20 日在加拿大卡尔加里（Calgary）正式落下帷幕。ICASSP 全称 International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing（国际声学、语音与信号处理会议），是由 IEEE 主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级学术会议。今年 ICASSP 的大会主题是「Signal Processing and Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities」，共收到论文投稿 2830 篇，最终接受论文 1406 篇。其中，思必驰-上海交大智能人机交互联合实验室最终发表论文 14 篇，创国内之最。
在本文中，我们试图改进对LSTMs的科学理解，特别是语言模型和LSTM中存在的字形模型之间的相互作用。 我们称这种内部语言模型为隐式语言模型（隐式LM）。 本文的贡献：1）在受控条件下建立隐式LM的存在; 2）通过找出它使用的上下文有多少个字符来描述隐式LM的本质。 我们所描述的隐式LM与上面讨论的文献19、20中的语言模型有所不同，因为学习语言模型的背景和要求不同：OCR明确要求学习字形模型而不是语言模型。最近的关于使用LSTM进行OCR的基准文件22并没有涉及这一点，而且据我们所知，文献中也没有涉及。
浙江大学就开发了这样一个名叫AirText的应用，只需你动动手指和手腕，手表就确识别空中字符，错误率低至3.9%。
最近，Meta提出了一种视听版BERT，不仅能读唇语，还能将识别错误率降低75%。
ASR 作为机器学习的基础应用之一，已成为众多业务支撑的基础能力，在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。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。 基于腾讯的多个 AI 实验室的模型赋能，腾讯云 ASR 团队接入和开发了多种类型识别服务，如一句话识别、录音识别、实时语音识别等，业务覆盖通用、金融、医疗、游戏等多种场景。此外，工程方面，团队在整体系统的复用性、接口性能、服务稳定性上也做了大量
ASR 作为机器学习的基础应用之一，已成为众多业务支撑的基础能力，在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。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。
论文作者：Dario Amodei , Rishita Anubhai , Eric Battenberg , Carl Case , Jared Casper , Bryan Catanzaro , JingDong Chen , Mike Chrzanowski Baidu USA, Inc., Adam Coates , Greg Diamos Baidu USA, Inc., Erich Elsen Baidu USA, Inc., Jesse Engel , Linxi Fan , Christo
【1】 Pricing cryptocurrencies : Modelling the ETHBTC spot-quotient variation as a diffusion process 标题：加密货币定价：将ETHBTC现货商数变化建模为扩散过程 链接：https://arxiv.org/abs/2111.11609
编者按：【双周动态】是【融智未来】推出的产业动态及投融资事件回顾栏目，主要盘点两周内产业大事件和创新企业投融资动态。 01 产业动态 运 营 商 新 闻 中国电信以科技创新打造增长新引擎 过去一年，中国电信紧抓数字经济发展机遇，实施“云改数转”战略，以5G引领个人信息化升级，持续提升5G运营能力；融合“千兆宽带+全屋WiFi+天翼高清+智家应用”，加快家庭业务向数字生活服务升级；以“融云、融安全、融5G、融数、融智”为抓手，打造综合智能的场景化解决方案，推动产业数字化加速发展。 面向2022年，中国
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 本文重点讨论了面向联邦学习的模型测试和调优。研究者首先回顾了传统机器学习与一般软件测试、调优的区别和联系，然后具体分析了在实际场景中应用联邦学习存在的主要问题，包括神经架构设计、模型选择、超参数优化和调试等等。接着结合几篇最新的研究论文全面了解面向联邦学习的评价和测试，既包括了针对具体应用场景的测试（人类活动识别），也包括了对一般联邦学习算法的测试。最后集中介绍 CMU 研究小组关于联邦学习超参数调优的研究成果。 作为联邦学习系列中的重要内容，本文重点关注面向
作者：Yao Qin、Nicholas Carlini、Ian Goodfellow等
-免费加入AI技术专家社群>> 导读：谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别（ASR）模型，词错率将至5.6%，相比传统的商用方法实现了16％的改进。 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这些都会经过独立训练，同时通常是由手动设计的，各个组件会在不同的数据集上进行训练。AM 提取声学特征并预测一系列子字单元（subword unit），通常是语境依赖或语境独立的音素。然后，手动设计的词典（PM）将声
AI 科技评论按：把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别（ASR）」，是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。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。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
选自googleblog 机器之心编译 编辑：小舟、杜伟 谷歌表示，推出通用语音模型（USM）是其未来支持 1000 种语言的关键一步。 去年 11 月，谷歌宣布推出「1000 种语言计划」，旨在构建一个机器学习 (ML) 模型，支持世界上使用最广泛的 1000 种语言，从而为全球数十亿人带来更大的包容性。然而，其中一些语言的使用人数不到两千万，因此核心挑战是如何支持使用人数相对较少或可用数据有限的语言。 现在，谷歌公开了更多有关通用语音模型 (USM) 的信息，这是支持 1000 种语言的第一步。USM
【1】 La mujer a través de los personajes femeninos en el cine de temática financiera -- Women through female characters in financial topics films 标题：La Mujer a Través de Los Persajes Femeninos en el Motion de temática Financiera--从金融题材电影中的女性角色看女性 链接：https://arxiv.org/abs/2112.04366
基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步，从最早的查词匹配、语法规则，再到神经翻译系统、Transformer预训练等，翻译结果越来越精准，支持的互译语言数量也超过了200种。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
新一代 Kaldi 团队是由 Kaldi 之父、IEEE fellow、小米集团首席语音科学家 Daniel Povey 领衔的团队，专注于开源语音基础引擎研发，从神经网络声学编码器、损失函数、优化器和解码器等各方面重构语音技术链路，旨在提高智能语音任务的准确率和效率。
距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久，但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说，数据包括一系列句子（由30-50个句子多次重复而来）以及约250个置于大脑皮层的电极记录到的同步信号。对这些句子的解码正确率最高可以达到97%。最后，本研究利用迁移学习的方法改进对有限数据的解码，即利用多名参与者的数据训练特定的网络层。本研究发表在Nature neuroscience杂志。
AI 研习社消息，日前， Facebook 人工智能研究院发布 wav2letter 工具包，它是一个简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统，实现了 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这两篇论文中提出的架构。如果大家想现在就开始使用这个工具进行语音识别，Facebook 提供 Librispeech
Update！H5支持摘要折叠，体验更佳！点击阅读原文访问arxivdaily.com，涵盖CS|物理|数学|经济|统计|金融|生物|电气领域，更有搜索、收藏等功能！ q-fin金融，共计4篇 cs.
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
【新智元导读】微软的语音识别技术又获得了新的突破：9月13日，微软语音与对话研究团队在arxive上发表论文，宣布在 作为行业标准的 Switchboard 基准上，微软的错误率做到了6.3%，比上周 IBM 公布的 6.6 % 有小幅提升。要实现微软 CEO 纳德拉提到的“对话即平台”AI战略，语音识别准确度的提升是不可或缺的。 昨天，微软研究院在让计算机理解语音上又获得了里程碑式的突破。 在作为行业标准的Switchboard 语音识别任务中，微软研究团队将词汇错误率（WER）降到了6.3%，打破了此前
当学习第二语言时，最困难的挑战之一可能是熟悉单词顺序。词序在机器翻译中也很重要，因为翻译大致上是一种处理目标语言词汇的过程，它与源语言是对等的。也许你已经做过一个把打乱的单词或字母放在原来顺序的游戏。
识别「谁说了什么」，也就是「说话人分类」任务是自动理解人类对话音频的关键步骤。例如，在一个医生与患者的对话中，「患者」在回答医生的问题（「你经常服用心脏病药物吗？」）时说了「Yes」，这和医生用反问的语气说「Yes？」的含义截然不同。
【1】 Efficient Black-Box Importance Sampling for VaR and CVaR Estimation 标题：VaR和CVaR估计的有效黑箱重要抽样
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
【1】 Multi-Asset Spot and Option Market Simulation 标题：多资产现货和期权市场仿真 链接：https://arxiv.org/abs/2112.06823
昨天，加州大学旧金山分校的Joseph Makin 等人在 Nature Neuroscience上发表了一篇论文，标题为《利用 encoder-decoder 框架，将大脑皮质活动翻译为文本》（Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework）。
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