无声的世界里，你只要动动嘴唇，就可以被识别出说了什么、甚至被转化为语音，是不是很智能便利、同时又颇为惊悚？ 今年12月，第四届世界互联网大会，搜狗发布唇语识别技术，也系业内首次公开演示。其背后的商业逻辑是什么？这项技术发展到什么地步了？ 一、为什么要做唇语识别 搜狗语音交互技术中心负责人陈伟首先回顾了搜狗在语音交互方面的发展历史——早期搜狗于移动时代主要做两件事——输入法与搜索。后来进入智能时代，设备由手机变为IOT设备，人与智能硬件之间的连接也变为搜狗知音引擎这样的自然交互引擎，而硬件、信息，或更深度
近日，苹果正式发布了下一代桌面系统macOS Monterey，同时还新增了一些很有意思的功能。比如：
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
8月15日，微软修改隐私条款和相关内容，承认员工和供应商会收听Skype和Cortana的语音数据和录音，来改善微软产品和服务的语音识别、翻译、意图理解等功能。此前Facebook、谷歌、微软、苹果、亚马逊等公司均已承认。
近段时间，包括谷歌、苹果、亚马逊、Facebook等在内的科技巨头纷纷被曝出人工收集用户语音数据。
上周，谷歌将Google Assistant下放到Android 6.0，而苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa最近也动作频频，一场围绕下智能语音助手的大战正在全面展开。 西雅图艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni表示，Siri作为最早入场的选手，其语音理解和回答问题的能力并不突出，白白浪费了先发优势。 但Siri并不是一无是处，它仍然有其他语音助手目前无法匹敌的优势：支持36个国家的21种本地语言。由于大多数的智能手机都是在非英语国家销售，对本地语言的支持将是非常重要
上周，谷歌将Google Assistant下放到Android 6.0，而苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa最近也动作频频，一场围绕下智能语音助手的大战正在全面展开。 西雅图艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni表示，Siri作为最早入场的选手，其语音理解和回答问题的能力并不突出，白白浪费了先发优势。 但Siri并不是一无是处，它仍然有其他语音助手目前无法匹敌的优势：支持36个国家的21种本地语言。由于大多数的智能手机都是在非英语国家销售，对本地语言的支持将是非常重要的一
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
曾经有过用谷歌听写输入带来的糟糕体验，也曾经被度娘的语音搜索虐过〜因此对所有的听写功能都敬而远之，一哂而过〜
语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、电脑语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。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。
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
语音速记是语音识别技术的应用之一，主打AI的搜狗也是其中一家。8月8日，搜狗也为此前推出的“搜狗听写” 正式召开了发布会。 “搜狗听写”的主要功能是将语音实时变成文字，最大卖点是“0延时”、 “长语音”，目的是希望解决文字工作者工作中耗时耗力枯燥的工作。官方消息透漏，搜狗听写的技术来自于搜狗知音，它是与端到端的深度神经网络技术整合，是语言的正确率保持在较高的水平。据介绍，搜狗听写可以支持写文章、采访录音、会议记录、笔记整理、日常纪事等场景，帮助用户实现高效记录和信息输入。 对待不同的场景时，“搜狗听写”
百度开发了新的AI系统，名为同声传译和预期与可控延迟（STACL），百度声称这代表了自然语言处理的重大突破。
从当前来看，速记神器确实为特定人群所需。 近日，搜狗召开发布会，正式推出其自研的速记神器——搜狗听写。这是一款能够将语音实时转变成文字的速记工具，拥有转写和听写两种模式，主要面向记者、编辑、作家等文字工作者。 由搜索而知名的搜狗 在人工智能领域似乎也玩的风生水起 众所周知，搜狗以搜索业务起家。除搜索业务外，其在近年还因搜狗输入法、搜狗高速浏览器等在行业内颇具名气。 如果仅从以上这些来看，搜狗此次推出“搜狗听写”似乎显得有些无厘头。然而，搜狗CEO王小川曾表示，搜索本身也是一种AI。 回顾搜狗的发展史，除去初
Neurons字幕组出品 翻译 | 大力 校对 | 云舟 时间轴 | 毯子 压制 | 终结者字幕组 Neurons字幕组 第一期作品震撼来袭！ Neurons字幕组源自英文单词Neuron，一个个独立的神经元，汇聚千万，成就了四通八达，传递最in最酷炫信息的神经网络。 来吧，和Neurons一起，玩点不一样的AI！ 流体运动的模拟对于科学研究和实践应用都有着十分重要的意义，但现有的方法很难再计算速度和模拟准确度之间达到很好的平衡，往往耗时几天的计算只能得到几秒钟的流体运动片段，下面的视频就将用两分钟解读一篇
作业是学生放学后必做的事情，现在父母忙于工作，孩子的课后辅导往往会忽视，有些家长对一些作业没有能力去辅导。现如今在移动互联网的时代下，教育资源可以网上共享，比如孩子在遇到不会的问题可以网上搜索解答方式，这时候就需要一个在线答疑的小程序为孩子和家长解决问题。
全副武装的川总先介绍了疫情爆发后搜狗的举措，包括第一时间捐赠了7000万元的物资和现金支援抗疫一线、全网第一个上线了确诊患者的同城查询、推出第一个用于省级疫情报务平台的新冠肺炎人工智能查询平台、并为一线记者免费配备搜狗AI录音笔C1 Pro……
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。
当您面对成吨的会议录音，着急写会议纪要而不得不愚公移山、人海战术？听的头晕眼花，听的漏洞百出，听的怀疑人生，那么你是否想到了自动听写服务？
下面是书上关于这个英语学习的阐述与分析： 1、分析第一阶段：打通耳朵，完全听清 2、分析第二阶段：听读并举，掌握语法 3、分析第三阶段：跃跃欲说，出口成章 4、分析第四阶段：自我领悟，无典自通 5、分析第五阶段：文化融通，渐入佳境
Neurons字幕组出品 项目管理 | 大力 翻译 | 高树 后期 | 郭丽（终结者字幕） Neurons字幕组 第2期作品震撼来袭！ Neurons字幕组源自英文单词Neuron，一个个独立的神经元，汇聚千万，成就了四通八达，传递最in最酷炫信息的神经网络。 来吧，和Neurons一起，玩点不一样的AI！ 飞秒成像，一种特殊的高速拍摄技术，通过它，我们可以获得帧率等效于每秒一万亿帧（1000,000,000,000fps）的影片，这使得我们有机会观察光脉冲在物体中运动的细节。下面的小视频，就将为你讲述这
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 万能螺丝刀也拧不开眼镜框上的螺丝。如同万能螺丝刀一样，QQ也是一个通用的沟通工具，在针对游戏、粉丝、家校等垂类场景下，用户的很多需求未能很好的被满足。其中家校群场景中用户数及活跃还处于稳定增长，且用户数还远小于市场中的家校群体数，机会可观。所以我们希望能够更好的服务这类人群，以吸引更多用户。 为什么是作业场景？ 在家校群体中，无论是以前的线下低频沟通还是现在的线上高频沟通，沟通的内容主要是围绕一些学校信息的同步以及学生的作业情
NCH ExpressScribe PRO for mac是一款音频播放器软件，播放大多数格式，包括加密的听写文件，使用Express Scribe的音频播放键盘热键或安装一个支持的转录踏板，缩短您的周转时间。其他有价值的转录软件功能包括变速播放，多通道控制，视频播放器，文件管理等。
最高支持 10 米远距离拾音，可过滤 4 万余种真实噪音；可根据用户语言习惯个性化转写，语音转写准确率达 98%；还能区分不同人声，做重点标记，自动提炼摘要。
在今年的秋季新学期，许多语文老师开启了“AI新工作模式”。 他们正在使用腾讯读书酱——由腾讯教育创想产品研发团队开发的一款助力提升教师工作效率的AI小程序。从2019年11月立项开始，在2020年2月读书酱完成了初步设计，4月上线了第一个验证版本，最早两所合作校的老师使用过后觉得“挺有用”，就推荐给了身边的同行，1个月后已有超过12家学校的老师在试用。9月1日读书酱发布了第一个正式版本，截止10月底，读书酱的用户已经覆盖全国700多所学校。 从小切口切入，只为解决一线教师实际问题 作为一款“小”产
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/88630856
EarMaster练耳大师，是一个视唱练耳学习与教育软件，提供了非常多的音乐练习，从音阶、旋律的听写到节奏的听写和修改等。可以采取钢琴键盘或者五线谱的方式来显示练习。
Neurons字幕组出品 翻译 | IrisW 校对 | 云舟 后期 | 郭丽（终结者字幕） 项目管理 | 大力 Neurons字幕组 第三期作品震撼来袭！ Neurons字幕组源自英文单词Neuron，一个个独立的神经元，汇聚千万，成就了四通八达，传递最in最酷炫信息的神经网络。 来吧，和Neurons一起，玩点不一样的AI！ 亲爱的小伙伴们，今天我们的2分钟小视频，将会为大家介绍一个非常有趣的算法，这个算法可以将某个人的表情迁移至另一个人的脸上。是不是很神奇叻？然后，一直关注我们Neurons节目的小伙
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/49300205
随着目前用户需求的精细化和智能化，很多时候我们需要在App内集成语音输入模块，为用户提供语音输入的功能。而科大讯飞语音作为行业内翘楚，识别结果相对准确，且讯飞自带一套识别动画，适合快速搭建模块，废话不多说，先看下效果图。
【新智元导读】你永远不知道汉字的潜力。谷歌大脑东京分部的研究员hardmaru，用神经网络根据笔画生成汉字，新造了一系列“假汉字”。你别说，有些看上去还真像那么一回事。
在上一篇文章中，给天气APP添加了语音播报的功能，但是主页面要是想去切换城市除了已有常用城市以外，切换城市和搜索城市需要的操作都太多了，因此通过语音来搜索城市，然后查询天气无疑可以简化操作步骤。
假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%的误差，这离希望的目标还很远。看了算法分类错误的例子，注意到算法将一些狗分类成猫。所以这里考虑是否做 一个项目专门处理狗，这个项目可能花几个月时间才能将分类狗的算法做好，在狗图片上犯更少的错误，与其做这个项目花几个月时间而且结果未知。 这里有个误差分析流程，可以让你知道这个方向是否值得努力。 1.收集一下比如100个错误标记的开发集例子，查看开发集里面有多少错误 标记的例子是狗。假设你的100个错误标记例子中只有5%是狗，这意味着100个例子，在典型的100个出错例子中，即使你完全解决了狗的问题，也只能修正这100个错误中的5个；现在假设发生了另外一件事，100个错误标记的开发集例子，实际有50张都是狗，现在花时间解决狗的问题可能效果就很好，这种情况下如果解决了狗的问题，那么你的误差就可能从10%下降到5%了。通过人工查看就可以知道你改进的方向有多少价值。
本文介绍了AI技术在医疗领域的应用，包括在医疗影像识别、疾病预测、药物研发等方面的应用。同时，本文还介绍了一些最新的AI医疗技术和产品，包括腾讯的AI医疗产品、阿里云的医疗AI、医学影像专题社等。
时间轴 | 李 晶 翻 译 | 弋 心 校 对 | 云 舟 后期 | Halo 项目管理 | 大 力 编 辑 | 韩 蕊 Neurons字幕组 第5期作品震撼来袭！ Neurons字幕组源自英文单词Neuron，一个个独立的神经元，汇聚千万，成就了四通八达，传递最in最酷炫信息的神经网络。 来吧，和Neurons一起，玩点不一样的AI！ 还记得童年的哆啦A梦系列为我们带来的神奇工具“六面相机”吗？当你拍摄物体的时候，获得的不只是物体在一个角度上二维平面的投影，而
据科技资讯网站zdnet（www.zdnet.com）报道，谷歌开发出了可在未联网的Nexus 5智能手机上实时运行的语音识别系统。该系统无需通过远程数据中心进行运算，所以在没有可靠网络的情况下亦可通过智能手机、智能手表或其他内存有限的电子设备使用语音识别功能。 谷歌的科研人员表示，研发该系统的目的是创建在本地运行的轻量级、嵌入式、准确度高的语音识别系统。轻量级是指这套系统仅20.3MB，而在搭载2.26GHz CPU和2GB内存的Nexus 5上测试时，系统在开放式听写任务中的错误率仅为13.5%。 当然
首先登陆科大讯飞开发者平台，注册账号，（走你->http://www.xfyun.cn/） 可以根据功能（语音识别，语音播放等），平台（java，window等），来创建属于自己的应用。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk（开发工具包）; 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
语音识别 - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/
语音识别 - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends Activity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activit
对程序员来说，“渣英语”可是限制自己更上一层楼的重要阻碍。不仅阅读最新英文研究与教程困难，去国际顶会与别人开口交流也成了问题。
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（
日语五十音图又称五十音，是将日语的假名（平假名、片假名）以元音、子音为分类依据所排列出来的一个图表。
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。
1、 Visual Studio Code 1.87 发布，编辑器中的语音听写 - 使用你的声音直接在编辑器中听写。对于安装了 VS Code Speech 扩展的用户，可以使用语音直接在编辑器中听写。--vscode社区
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
