提高语音识别准确率是一个重要的问题,以下是一些方法和技术可以帮助提高语音识别准确率:
总结起来,提高语音识别准确率需要进行数据预处理、使用先进的模型、支持多语言、增加训练数据量、模型调优,并结合其他相关技术。腾讯云提供了丰富的云服务和产品,可以帮助实现这些方法和技术,提高语音识别的准确率。
前言 本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架,那就是FunASR,这个框架的模型训练数据超过几万个小时,经过测试,准确率非常高。...本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别,一边说话一边出结果。 安装环境 安装Pytorch。...install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 启动服务 执行server.py程序,启动上传音频文件识别服务
论文地址https://arxiv.org/abs/1701.07717内容简介 这篇文章的主要贡献是只使用原始数据集进行半监督学习,提高行人重识别的Baseline。...说明一下公式是如何推导出来的: 如上图,公式(1)(3)(3)是交叉熵损失函数,LSR为了使标签更平滑,修改了q(k)函数,使得那些非ground truth类别也会分配到一个较低的分值.如公式(4),...rank-1 accuracy=83.97%, mAP=66.07% 在在CUHK03上rank-1 accuracy = 84.6%, mAP = 87.4% 如下图: 思考: 一开始并没有弄清行人重识别的概念...,一直按照分类的思想去理解,论文有很多不能理解的地方,后来查阅资料,还有数据集了解到行人重识别一般指图像检索而不是图像分类。
目录 提高有噪声情况下的语音识别准确率——而且用常见工具就可以 基于对偶图注意力网络多方面社交影响的推荐系统 想研究蚊子、阻止疟疾,你需要一个蚊子叫声数据集 用于类递增目标检测的交叉数据集训练...卷积均值:一种简单的用于照度估计的卷积神经网络 提高有噪声情况下的语音识别准确率——而且用常见工具就可以 论文名称:Improved Robust ASR for Social Robots...不过,这种公共、开放场景中的自动语音识别(ASR)仍然是有一定难度的,尤其是环境噪音。...作者们在AiShell-1中文语音数据集上进行了实验,不仅在噪声较高的情况下获得了新的最好成绩,同时也表明了用很容易找到的开源的工具包+几百个小时的训练数据就可以获得相对高的准确率。...该方法在没有优化的Python实现中处理速度是1毫秒1张图片,并且在保持相同准确率的前提下,远远快于当前的其他方案。
高通公司人工智能研究人员表示,该公司正在研制用于智能终端的语音识别系统,通过综合采用循环神经网络和卷积神经网络,该系统语音识别准确率可达95%。...在波士顿举行的Re-Work深度学习峰会上,高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在一个新语音识别程序方面的工作。...Lott解释说,目前大多数语音识别系统都在云中完成大部分处理任务。...2016年,Google创建了离线语音识别系统,该系统当时比在线系统快7倍。该模型经过约2000小时的语音数据训练后,大小为20.3兆,在智能手机上的识别准确率达到了86.5%。...当然,设备上的语音识别也有其自身的一些限制。设计为脱机工作的算法无法连接到互联网来搜索问题的答案,并且它们无法在具有更大、更多不同数据集的基于云的系统中实现改进。
人脸识别技术在安防领域得到了广泛的应用,但是传统的人脸识别算法存在着准确率低、受光线、角度、表情等影响的问题。近年来,深度学习技术的发展使得人脸识别算法的准确率得到了大幅度的提高。...本文将介绍如何利用深度学习技术提高人脸识别的准确率。 一、人脸识别的难点 人脸识别的难点在于人脸的差异性以及环境的复杂性。...但是这些方法的准确率受到了很大的限制。 二、深度学习在人脸识别中的应用 深度学习技术以其优秀的泛化能力和自适应能力,在人脸识别中得到了大量的应用。...FaceNet的准确率达到了99.63%。 三、如何利用深度学习提高人脸识别准确率 1.采集大量数据 深度学习算法需要大量的训练数据来学习模型,因此在人脸识别中,采集大量的人脸图像数据是非常重要的。...在人脸识别中,常用的深度学习框架包括Tensorflow、PyTorch等。 3.选择合适的模型 选择合适的模型是提高人脸识别准确率的关键。
准确率和召回率的计算 准确率是预测正确数量 / 总数量 精确率(precision)是针对预测结果而言,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本.预测为正有两种可能,一种就是把正类预测为正类(...ATP + AFP}\) \(micro-R=\frac{ATP}{ATP + AFN}\) \(micro-F1=\frac{2*micro-P*micro-R}{micro-P+micro-R}\) 如何提高准确率...提高准确率的手段可以分为三种:1)Bagging 2)Boosting 3)随即森林 在一般经验中,如果把好坏不等的东西掺到一起,那么通常结果会是比最坏的要好一些,比最好的要坏一些.集成学习把多个学习器结合起来...,如何能够获得比最好的单一学习器更好的性能呢?
native 嵌套H5 实现语音识别功能? 看图说话,我采用的是 mui 框架所自带的功能! 代码附上: 语音识别 语音识别...:
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。 ?...它能非常有效地提高语音识别系统的表现。雷锋网 AI 科技评论根据谷歌技术博客介绍如下。...甚至都不需要 自动语音识别模型的表现还可以通过语言模型进一步提高。在大量纯文本数据上训练出的语言模型可以学到一些语言规律,然后用它来更正、优化语音识别模型的输出。...这不仅意味着语音识别模型+语言模型的总体表现也被刷新,更意味着未来语音识别模型完全可以抛弃语言模型独立工作。 ?
与人脸识别相比,它在采集图像时不需要行人主动配合,在安防等领域具有极大的应用潜力。基于深度学习的行人再识别方法,在近几年快速进步,在绝大部分公开数据集上,深度学习特征均超过了手工设计特征。...这篇文章的工作主要围绕利用如何更好地学习的深度特征,提高行人再识别的准确率进行。...三、训练方法RRI ——如何在CNN训练中,对权向量施加正交约束 先说怎么做的,后面再解释为什么这么做。...采取时下常用的一些预处理及数据增强后,SVDNet水平进一步提高。...从目前的实验结果来看,SVDNet在分类任务上有一定的提高效果。在Cifar-10分类任务中,用resnet-20做baseline,rank-1 accuracy从91.8%提高到了93.5%。
1.问题 在深度学习中,评估模型很重要的一点就是准确率,就是正例预测也是正例的数量占所有预测是正例的数量的比例,但在模型训练中,准确率有时候不是很高,我们就需要来提高准确率,让模型达到我们的要求,...2.方法 在网上我们可以找到很多提高准确率的方法,优化参数,修改模型等等,都可以提高模型的准确率,我们通过学习率的方法来提高最后的准确率,首先我们定义每一批次处理的数据大小,然后计算分批处理次数,...代码具体如下 最后得到的准确率也大大提高证明这种方法时可以的,相比之前的准确率也大幅提高,而且我们还可以修改一些参数来提高最后的结果 3.结语 针对这次机器学习的模型预测,我们通过学习率的更新
为了解决这一客观显示存在的问题,笔者结合着人工智能的思想和并使用计算机视觉技术对手写签名进行训练,得到了高达100%的训练准确率。并将训练模型进行优化后运用实现了一套手写签名识别系统。...best.mdl') viz.line([val\_acc], [global\_step], win='val\_acc', update='append') print('最好的准确率...state\_dict(torch.load('best.mdl')) print('正在加载模型……') test\_acc = evalute(model, test\_loader) print('测试准确率...模型使用及系统实现将训练获得的训练模型装载,并系统的使用其进行签名的识别。 这里笔者结合着计算机视觉常用的库opencv进行使用模型。...,其结果图下 [在这里插入图片描述] 同时在识别完成后,系统还会自动的将识别结果以语音的形式播报出来。
Amoy 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 阿里巴巴达摩院又有新开源模型,这次是语音识别模型DFSMN。...近日,阿里达摩院机器智能实验室开源了新一代语音识别模型DFSMN,基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech,该模型将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%。...阿里方面称,对比目前业界使用最为广泛的LSTM模型,DFSMN模型训练速度更快、识别准确率更高。...而采用全新DFSMN模型的智能音响或智能家居设备,相比前代技术深度学习训练速度提到了3倍,语音识别速度提高了2倍。 ?
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%。 效果大概就像如下这样,给一段视频,该模型就能根据人物的口型及语音输出他所说的内容。...而且与此前同类方法相比,它只用十分之一的标记数据,性能就能超过过去最好的视听语音识别系统。 这种结合了读唇的语音识别方法,对于识别嘈杂环境下的语音有重大帮助。...WER是语音识别任务中的错误率指标,计算方法为将错误识别单词数除以总单词数,32.5%意味着大约每30个单词出现一个错误。 经过433个小时TED演讲训练后,错误率可进一步降低至26.9%。...事实上,在有噪音的环境中,能读唇语的语音识别方法更能大显身手。 Meta研究人员表示,当语音和背景噪音同样音量时,AV-HuBERT的WER仅为3.2%,而之前的最佳多模态模型为25.5%。...其中,华盛顿大学的人工智能伦理学专家Os Keye就提到,对于因患有唐氏综合征、中风等疾病而导致面部瘫痪的人群,依赖读唇的语音识别还有意义吗?
在海底图像中识别各种动物的准确率约为80%,但如果使用足够的数据训练算法,则对特定物种的识别准确度高达93%。...这项研究表明人工智能是一种很有潜力的工具,但如果用它来识别我们图像中的动物,AI分类器的正确率大约在80%。”...研究人员随后使用Tensorflow来教授一个预先训练好的卷积神经网络(CNN),以识别AUV图像中发现的各种深海形态物种的个体。...人类手动注释的准确度可以在50%到95%之间,但速度很慢,而这种自动化方法的准确率达到了80%左右,具有明显的速度和一致性优势,接近人类的表现。 对于算法运行良好的一些形态种类尤其如此。...例如,该模型可以以93%的准确率识别一种动物。 虽然该研究并不主张更换手动注释,但它确实表明,如果仔细评估其预测的可靠性,海洋生物学家可以为特定任务利用AI,这将大大提高科学家分析其数据的能力。
SDK 获取 实时语音识别 Android SDK 及 Demo 下载地址:Android SDK。 接入须知 开发者在调用前请先查看实时语音识别的 接口说明,了解接口的使用要求和使用步骤。...开发环境 引入 .so 文件 libWXVoice.so: 腾讯云语音检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar: 腾讯云语音识别 SDK。
相比之下,人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练,通常需要数万小时的记录。 为了研究视觉效果,尤其是嘴部动作的镜头,是否可以提高语音识别系统的性能。...Meta 声称 AV-HuBERT 比使用相同数量转录量的最佳视听语音识别系统准确率高 75%。...Meta AI 研究科学家 Abdelrahman Mohamed 表示:“在未来,像 AV-HuBERT 这样的 AI 框架可用于提高语音识别技术在嘈杂的日常条件下的性能,例如,在聚会上或在熙熙攘攘的街头中进行的互动...2016年,牛津大学的研究人员创建了一个系统,该系统在某些测试中的准确率几乎是经验丰富的唇读者的两倍,并且可以实时地处理视频。...Meta 表示,它将“继续在背景噪声和说话者重叠很常见的日常场景中进行基准测试和开发改进视听语音识别模型的方法。”
然而,人们探索新知识总是永无止境,在提高深度学习模型准确率方面,仍在孜孜不倦的追求着。这篇文章将介绍一种提升模型准确率的方法:组合模型。...多个模型投票的结果,应该好于单个模型的准确率。...当然,机器学习看起来有些不靠谱(拿概率说事),但还是建立在严密的理论基础之上,组合模型提高准确率如果仅仅建立在一条谚语之上,不足以说服人,也没办法让人接受。...labelNames)) 上面的代码,代码量相对于单个模型而言,并没有增加多少,只是多了一个循环,多了一个取平均值,但训练过程却多了num倍,我用电脑训练5个模型,结果花了一晚上还没有训练完:( 最后测试的结果如何呢...通过组合多个网络的输出,成功将准确度从83%提高到84%,即使这些网络使用完全相同的超参数在同一数据集上进行训练。有数据表明,采用组合模型,通常准确度有1-5%的提升。
语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别和语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。...接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。...(text, 'zh', 1, { 'spd':5, 'vol': 5, 'pit':5, 'per':0 }) # 识别正确返回语音二进制...预知后事如何,请听下回分解 注意博客更新即可!
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