不知道大家有没有过这样的经历,有时候我们聊天聊到了某个商品,没过多久,一些电商类APP就推荐了相关商品。
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7
编者按: 由中国人工智能学会、阿里巴巴以及蚂蚁金服联合主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)将于7月22-23日正式召开,大会期间阿里云 iDST 智能交互总监初敏将在“语言智能与应用”论坛上分享语音交互技术的趋势,在此之前,我们采访了初敏。 围绕语音交互的入口之争正愈演愈烈,Siri、Echo这些产品风靡全球的同时,国内外科技巨头、创业团队也在暗流涌动,各种智能音箱以及语音解决方案层出不穷。 毫无疑问,语音交互已经成为人工智能领域最成熟也是落地最快的技术
李根 发自 一路向南G71 量子位报道 | 公众号 QbitAI AI代表的新技术可能不光开拓新领域,也在冲击固有市场格局。 新技术+旧产品,这样的趋势变革正在发生。 语音交互+地图=? 2016年年底,网易北京搬离清华科技园启迪科技大厦,隔壁的搜狗随即租下两层,安排搜狗地图和搜狗语音团队入驻。半年后,这两支协同工作的团队推出完全语音驱动的语音地图产品,取名“智能副驾”。 这是一款语音驱动的手机导航地图产品,完全基于手机,完全语音交互。之所以取名“智能副驾”,是因为搜狗希望它在车内充当起“副驾”的作用,有
2016年3月,谷歌宣布向第三方开放语音识别技术,在语音识别市场再掀波澜。 谷歌将通过全新的“谷歌云语音应用程序界面”(Google Cloud Speech API)开放服务,初期将免费提供,后期暂未确定。这可能让谷歌与其他语音识别专业公司产生直接竞争。谷歌已对语音识别技术作出大量研发投入,目前可对超过80种语言进行语音识别。有鉴于此,竞争将非常激烈。 然而,规模较小的公司仍能在语音识别领域拥有独特优势。因为谷歌的重点并非生物识别方面的语音技术。而由于物联网将语音识别作为便利的用户界面,所以语音识别有可能
腾讯云人工智能产品提供计算机视觉、智能语音等人工智能技术,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
明星机器人初创公司 Figure,携手 OpenAI 发布令人震撼的全新机器人演示。短短几周内,自 3 月 1 日宣布获得 OpenAI 等巨头投资后,Figure 迅速融合了 OpenAI 的前沿多模态大模型技术。这一突破让我萌生了一个大胆想法——自制一个由大模型加持的玩具,姑且叫他 Figure 3000 吧。
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。再往后看,声纹识别,在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门,车上有一个小孩,突然哭闹,下一个不合适的指令,你区别不出来这个人,对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作,可以通过声纹来做,通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门,实际应用当中遇到大的挑战点是什么?很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征,可是声纹不稳定,人高兴的时候,第一天晚上唱了卡拉OK,第二天声音哑了,怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类的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。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
随着自然语言理解等技术的发展,对话机器人如今盛行,而基于此的智能音箱产品的发展也异常火热。
【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。在本次专访中,我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为,从研究角度来说,这个意义十分重大,即便是0.1%的差距,无论是运算量还是时间,耗费都是巨大的。 达到人类水平,超越人类水平,人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果:其语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。 从研
阿里双十一以571亿元交易额收官,在财务数据上,当天阿里获得数十亿规模的营收,核心模式便是围绕流量的广告。阿里上市之后的首个“大考”,并无系统宕机等问题,支撑可谓完善。阿里宣称本次移动取得重大突破,45%的交易额来自移动,移动流量更是超过PC流量两倍。这相当于在宣称,阿里已经顺利拿到移动船票——陆兆禧接受采访时已在暗示,此前做来往就是为了声东击西,阿里的移动化已经通过另外一条路走通了。阿里前路一片光明,其他玩家看上去却显得有几分落寞,果真如此吗? 双十一的本质是流量游戏 与传统卖场打折促销最大的不同是,双
本文参考文献 [1]詹新明,黄南山,杨灿.语音识别技术研究进展[J].现代计 算机(专业版) [2]《语音识别》——维基百科,自由百科的全书 [3]杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995 [4]崔天宇 吉林大学硕士学位论文《基于HMM的语音识别系统的研究与实现 》 [5]陆昱方,科技传播第二期期刊《简述语音识别的实现过程》
Venture Scanner 追踪了 957 个人工智能公司,横跨 13 种类,总共融资额达到了 47 亿美元。以下的 15 张表格总结了人工智能当下的状况。 1、人工智能市场总览 我们把人工智能
2016 年,《财富》杂志在文章《Why deep learning is suddenly changing your life》曾如此描述这波 AI 浪潮的兴起,「最初的革命火花开始于 2009 年。那年夏天微软的邓力邀请神经网络先驱、多伦多大学的 Geoffrey Hinton 来参观并合作... 邓力的团队用神经网络做了大量语言识别方面的实验。」
一年一度的618又拉开帷幕,五花八门的促销活动却让人应接不暇,不少人还遭遇“诚意不足,套路有余”的糟心事。
AI 无处不在的时代,每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界,技术还是产品,AI 的新发现都源源不断,在带给我们全新视角的同时,也引起我们更深的思考。
在波士顿的Re-Work深度学习峰会上,高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。
最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
腾讯云实时音视频(TRTC)接入实时语音识别,主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。
孩子的语音特征,其与成人的不同之处。为什么现在的通用语音识别算法在识别孩子语音的时候表现糟糕,以及Sensory的解决之道 - Sensory VoiceAI for Kids!
近日,讯飞输入法新版本正式上线,在随声译和快捷翻译功能里增加了日译中、韩译中、泰、越、西、法、德、俄与中文互译,合计18种翻译,这也使得讯飞输入法成为中文与外语互译最多的输入法产品。
李先刚:我目前任职于滴滴出行AI Labs首席算法工程师,负责滴滴语音相关的技术和应用,关注的领域包括语音相关前沿算法(包括语音识别、说话人识别和自然语言处理等)和他们的产业应用(尤其是在出行场景中的应用)。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日,OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络,声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别(ASR)系统,研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据,来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现,使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明,虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量,但由于缺乏同等高质量的预训练解码器,以及特定于
现实生活中,越来越多的地方需要使用到语音识别,微信里客户的长条语音,游戏里更方便快速的交流,都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别,一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证;同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户,具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
语音控制的基础就是语音识别技术,可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛,对于用户而言不用训练,因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别,连接词识别,以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言,语音可以提供直接可靠的交互方式,语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代,是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法,连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
2012 年,在深度学习技术的帮助下,语音识别研究有了极大进展,很多产品开始采用这项技术,如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革:之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构,如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络等等。然而,延迟仍然是重中之重:自动语音助手对请求能够提供快速及时的反应,会让人感觉更有帮助。
【新智元导读】国际首席战略官组织SVSG合伙人认为,7个月后就能看到聊天机器人掀起的变革,而Bot在5年内将颠覆人机交互方式,并且取代搜索成为互联网入口,因为世人使用搜索引擎只是因为目前没有更好的选择。同时,他表示聊天机器人热潮兴起的一个原因是你不做,别人会做,因此企业为了盈利竞相投资,聊天机器人最初将取代客服,并逐渐拓展到销售和市场领域。 【原文标题】The 200 billion dollar chatbot disruption 【作者介绍】Matt Swanson 是 Silicon Valle
自从2014年亚马逊发布Echo,智能音箱已成为国内科技圈最热门的风口之一。国内顶尖互联网公司悉数加入到这场智能音箱的狂欢盛宴之中,而中国智能音箱市场有望成为全球第二大市场。
一个好的对话平台,要能够使用有限的例句进行泛化拓展,利用算法、语料库、知识库训练有效的模型。
年终两个月,为保证在两波电商大战中能够突围而出,各大零售电商企业把控着平台运维、商品管理、仓储物流、推广引流、售后服务等各个环节,避免任意失误给企业带来损失。一个购物狂欢节背后,是无数电商人的血与泪。
本文将介绍一个基于FunASR开发的语音识别界面应用,这个应用可以选择本地音频,也可以录音识别。支持多种音频格式和视频格式,可以对识别的结果加上时间戳做成字幕。
小编所在项目中,C1、C1Pro、C1Max录音笔,通过BLE和APP连接,音频文件实时传输到录音助手App端,具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器,小编补习了语音识别相关基础知识,对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
Google日前正式发布旗下云端语音识别API,支持80多种语言,也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度,也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式,且Google也宣称,新版
AI 科技评论按:这篇文章来自苹果机器学习日记(Apple Machine Learning Journal)。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同,苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会,但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍,更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统,苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节,为了让iPhone实时运行人脸检测算法,苹果原来做了这么多努力。
前言:本文作者@焦糖玛奇朵,是我们“AI产品经理大本营”早期成员,下面是她分享的第1篇文章,欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步:) 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图:人工智能可以化身为你的爱车,在沙漠、森林或小巷中风驰电掣;可以是智慧公正的交警,控制红绿灯、缓解交通的拥挤;还可以是给人以贴心照顾的小助理,熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后,作为一个严谨认真的AI产品经理,我不禁想去探索上述美好未来的实现路径;今天,
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。
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能,用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋,反而有点恐慌。
选自arXiv 作者:Anuroop Sriram等 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 百度最近发表的一篇论文提出使用生成对抗网络(GAN)目标来实现鲁棒的语音识别系统,作者表示新框架不依赖信号处理中经常需要的领域专业知识或简化假设,直接鼓励以数据驱动的方式产生鲁棒性。更多细节内容,请查看论文原文。 自动语音识别(ASR)支持的语音助手、智能音箱等逐渐成为我们日常生活的一部分,例如 Siri、Google Now、Cortana、Amazon Echo、Google Home、Apple HomePod、
本接口服务对实时音频流进行识别,同步返回识别结果,达到“边说边出文字”的效果。接口是 HTTP RESTful 形式,在使用该接口前,需要在语音识别控制台开通服务,并进入API 密钥管理页面新建密钥,生成 AppID、SecretID 和 SecretKey,用于 API 调用时生成签名,签名将用来进行接口鉴权。
献给未来的我 每天的坚持 所有成长的秘诀在于自我克制, 如果你学会了驾驭自己, 你就有了一位最好的老师。 语音搜索其实已经悄悄的来临,只是目前在搜索中占据很少一部分,还没有引起我们的注意。 在以前的微信文章中已经提到过语音搜索,有兴趣的同学可以阅读:《「2018观看」7个搜索引擎优化趋势讲解》。今天,单独针对语音搜索给大家讲解下,希望能够让大家对语音搜索能够有一个全面的了解。 — — 及时当勉励,岁月不待人。 语音搜索与搜索引擎优化 时本文总计约1700个字左右,需要花 5 分钟以上仔细阅读。 针对语音搜
最近,QQ V7.6.0版本发布,新增视频通话“口吐弹幕”功能,引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点,使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是,一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
随着物联网(IoT)的快速发展,对于实时处理和边缘计算的需求也在不断增加。自然语言处理(NLP)技术作为人工智能的重要分支,正逐渐在实时处理与边缘计算领域崭露头角。本文将深入探讨NLP在实时处理和边缘计算中的应用,通过实例演示如何构建智能边缘应用,提高响应速度和降低数据传输成本。
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。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
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
随着互联网时代的进步,智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时,越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验,语音转换成文本,语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术,实现快速、高效、准确的语音识别及控制,实现智能行业内全新的便捷操作模式。
导读:目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
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