在给出大量单词列表的情况下,为语音识别创建语法文件的方法是使用自然语言处理技术。以下是一些建议:
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这些产品可以帮助用户更好地处理自然语言,并提高语音识别的准确性。
AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
雷锋网 AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
这次出手的,又是谷歌 AI 团队。刚刚,他们为旗下的一款手机输入法 Gboard (不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~)上线了新功能:离线语音识别。目前这一新功能,只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
语言是一个两层的层级系统,在语音系统向语义系统跨越的过程中,音位作为语言中能够区别意义的最小的语音单位一直都受到语言学家和心理语言学研究者的关注,其在词汇存取过程中的作用一直是众多研究者争论的焦点。传统语言学理论中将音位视为词汇存取的关键单位,但这一观点不断受到其他语言学家与心理学家的挑战。作者对以往研究中存在的两种主要观点进行了分析,并分别针对性的反驳。
腾讯大讲堂在9月18日走进新加坡南洋理工大学与师生分享微信背后的智能技术,以及如何更好应用智能技术开发移动应用。本次讲座作为首届在狮城新加坡鸣响战鼓“WeMage 视觉搜索挑战赛”的启动活动。在本次讲座上分别对微信背后的智能技术、语音技术在微信中的应用进行了详细的解读。 首先由来自微信模式识别中心的肖斌给大家介绍了《微信背后的智能技术》。在肖斌的讲座中,他提到,微信已经成为非常流行的社交工具,但微信的潜能不仅仅局限于此。基于智能技术,微信的图像扫一扫可以识别书籍、CD、电影海报、商品,微信摇一摇不仅可以
AI 科技评论按:在近二十年来,尤其是引入深度学习以后,语音识别取得了一系列重大突破,并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上,「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一,这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前,谷歌推出了基于循环神经网络变换器(RNN-T)的全神经元设备端语音识别器,能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上,AI 科技评论进行编译如下。
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题,谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard,重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器,支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的(RNN-T)技术训练的模型,该模型精度超过CTC,并且只有80M,可直接在设备上运行。
语言模型常常与单词嵌入混淆。主要的区别在于,在语言模型中,单词顺序很重要,因为它试图捕捉单词之间的上下文,而在单词嵌入的情况下,只捕捉语义相似度(https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity) ,因为它是通过预测窗口中的单词来训练的,而不管顺序如何。
图神经网络「GNN」是近年来最火爆的研究领域之一,常用于社交网络和知识图谱的构建,由于具有良好的可解释性,现在已经广泛使用在各个场景当中。
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。
大数据文摘作品 编译:happen,吴双 高宁,笪洁琼,魏子敏 本文将一步步向你展示,如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道,真正的语音与音频识别系统要复杂的多,但就像图像识别领域的MNIST,它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后,你将拥有一个模型,能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语,或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
AI科技评论按:自动语音识别(Automatic speech recognition,ASR)领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
【新智元导读】微软语音识别技术24年老将黄学东近日被评为“微软全球技术院士”,成功摘下这一微软技术的“桂冠”。 黄学东于1993年加入微软。1995年,黄学东最终把洪小文也拉入微软。黄学东还曾在Bing工作,一直跟随沈向洋博士。接受新智元的专访时,他谈到了去年微软对话语音识别词错率低至5.9%背后的故事。 同时,黄学东认为语音识别的下一个大难关是语义理解,目前看来最有希望的路线是 LSTM + Attention。 黄学东,微软语音识别技术 24 年老将,IEEE/ACM 双科院士,微软深度学习工具包CNT
首先,如下图所示是一个常见的语音识别框架图,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。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。
题记: 2017年9月25日,第十六届少数民族语言文字信息处理学术研讨会维吾尔语分词技术评测结果公布,TEG以“腾讯基础研发部”名义参赛系统超越了新疆大学,北京大学青鸟,中科院自动化所等10余家队伍,获得了本次竞赛评测第一名,在召回率不变的前提下,准确率超越第二名系统22%,取得绝对领先。 表1. 比赛结果前五名 巴别塔的渴望: "这里是新疆是我的家乡,他广阔美丽天生他就是这样。喀纳斯的湖水映着晚霞泛着银光,塔里木河在沙漠中间流淌,我想我渴望我歌唱我绽放,在我出生的这片土地上歌唱。我登高眺望感受吐
在本章中,我们将学习遗传算法。 首先,我们将描述什么是遗传算法,然后将讨论进化算法和遗传编程的概念,并了解它们与遗传算法的关系。 我们将学习遗传算法的基本构建模块,包括交叉,变异和适应度函数。 然后,我们将使用这些概念来构建各种系统。
转自:https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841
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。
语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的,然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程,不
作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法,自然语言处理(NLP)的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展,获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述,并分析该领域的最新趋势。
AI 科技评论按,在各种社交平台上,经常会出现一些违规的内容,如恐怖视频、侮辱性的言语等。如何将这些内容识别出来并进行处理对平台健康良好的运作具有重大意义。近日,Facebook 人工智能研究院发表了一篇博文,探讨了这个问题。AI 科技评论编译整理如下文。
从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿。近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中,在模型性能上取得了重大的突破。
儿童可以通过观察自己的环境并与他人互动来学习多种语言,而无需任何明确的监督或指导。他们在观察相同情况时不会同时听到一个句子及其翻译;
半夜起来给小朋友冲奶粉,于是忽然想到了那个在机柜里落灰的树莓派。当时用百度的语音识别和合成用python实现了一些功能。但是并没有实现语音唤醒,于是要想实现语音唤醒就只能不断的轮询接口,然后发送到百度云进行识别。但是觉得这种方式太坑了,什么都上传了,感觉随时在被监听一样。今天又看了下百度的sdk发现支持语音唤醒了。还能自定义唤醒词。
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。
Transformer 是为解决序列转换或问题而设计的架构,该任务将一个输入序列转化为一个输出序列。 语音识别、文本转语音等问题都属于这类任务。
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元,你就可以买到一个Amazon Echo Dot,这是一个可以让你订外卖、收听天气
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(
“ 太长不看总结版:LLM大模型的本质在于计算某个词汇后面应该跟着哪些词汇的概率。当问题给定了特定的限定范围后,它能够找到一条相对明确的计算路径,从一系列概率分布中挑选出所需的答案。否则,它会根据最常见且最高概率的组合方式生成回答内容。”
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载,共介绍 17 个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RN
有专家预测,到2020年,企业将实现与客户对话的自动化。据统计,由于呼叫中心的员工要么没有接好电话,要么没有足够的能力进行有效沟通,公司损失了多达30%的来电。
云从表示,这已是云从在近半年以来第二次宣布刷新世界纪录。今年 4 月,云从科技跨镜追踪技术(ReID)技术在 Market-1501,DukeMTMC-reID,CUHK03 三个数据集刷新了世界纪录,其中最高在 Market-1501 上的首位命中率(Rank-1 Accuracy)达到 96.6%,让跨镜追踪技术(ReID)技术在准确率上首次达到商用水平。
在过去的20年中,谷歌向公众提供了大量的信息,从文本、照片和视频到地图和其他内容。但是,世界上有许多信息是通过语音传达的。然而,即使我们使用录音设备来记录对话、访谈、演讲等内容中的重要信息,但要在以后的几个小时的记录中解析、识别和提取感兴趣的信息还是很困难的。
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!
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
、你需要android手机应用开发基础 2、科大讯飞语音识别SDK android版 3、科大讯飞语音识别开发API文档 4、android手机 关于科大讯飞SDK及API文档,请到科大语音官网下载:http://open.voicecloud.cn/ 当然SDK和API有多个版本可选,按照你的需要下载,其次,下载需要填写资料申请注册,申请通过或可获得Appid 二、语音识别流程 1、创建识别控件 函数原型 Public RecognizerDialog(Context context,String
其中,声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率,语言模型主要描述词间的连接概率;发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来,将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘:撰写电子邮件,发短信,参与社交媒体等。 然而,移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。 用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35%。 为了改变这一点,最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进,致力于创建一个智能机制的 键盘,能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误,从而实现更快更高质量的输入。 事实上,移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式,雷锋网了解到,该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在,大部分人的日常生活,都离不开手机上的虚拟键盘,而这其中的大部分人都会觉得虚拟键盘不好用。数据显示,相对于实体键盘,用户用虚拟键盘打字的速度要慢35%。 于是,谷歌又看到了人工智能技术的用武之地。他们优化了Android系统的Gboard输入法,目标是建立智能化机制,无论你选择什么语言都能带来更快的输入速度,并提供拼写建议和错误更正功能。 Google Research官方博客昨天发布文章,介绍了他们对Gboard的优化,量子位编译如下: 我们注意
原文来源:codeburst.io 作者:Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今,在更多情况下,我们是以比特和字节为生,而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此,我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的,并且试图用人工智能,一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果,聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具,使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到:
【新智元导读】《经济学人》1月5日发表万字长文,回顾了机器语言技术长达60多年的发展历程,全文分为五个部分:人机对话、语音识别、机器翻译、语义理解和未来展望。文章重点描述了机器语言技术的现状,特别是深度学习带来的进步,比如神经机器翻译系统。作者说道,基于神经翻译系统训练使用的数据集不像基于短语的系统使用的那样大,这给了较小的公司与Google这样的巨头竞争的机会。展望未来,作者说,言语是最典型的人类特征之一,所以很难想象机器可以像人类一样真正地交谈,却不具备超级智能。二者应该是同时出现的。 语言:发出声音
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