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,
---- 新智元报道 编辑:张乾 【新智元导读】昨天下午,微软全球技术院士黄学东博士、微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容、ROOBO CTO雷宇接受了包括新智元在内的媒体专访,详细解答了微软的语音技术、产品落地以及生态合作。 在昨天的微软人工智能大会上,微软全球技术院士黄学东展示了微软多项语音、翻译等技术,微软Build大会上的“黑科技”全球首创AI会议系统再次被演示。 昨天下午,黄学东博士、微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容、ROOBO CTO雷宇接受了包括新智元在内的媒体专访
人工智能技术中,语音识别与图像识别最先实现商业化。不过,照目前情况看来,不管是语音识别还是图像识别,C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天,谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线,值
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用: 1、深度学习/机器学习: 预测数据模型与分析数据的软件平台; 垃圾邮件检测; 金融诈骗检测; 2、自然语言处理: 语音识别; 智能客服; 智能化软件帮助系统; 智能化知识管理系统; 智能企业形象代表; 智能导游; 智能查询系统; 3、计算机视觉/图像识别: 面部识别软件; 基于内容的图片检索; 智能交通; 医疗计算机视觉和医学图像处理; 军事探测和导弹制导; 无人驾驶环境检测; 4、手势控制: 电脑手势指令系统; 游
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。
2小时主题演讲,全球AI第一大厂秀出最新黑科技进展,并且情怀依然满分,Google用行动诠释科技向善。
劈柴哥说今年Google I/O,视觉能力与众不同,比如观看方式加入了AR体验,通过手机,利用一个App就能身临其境、解答一切。
【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
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
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是小程序分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
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。
前段时间一个饭局上 在某上市公司做策划的朋友酒后吐槽: “已经工作这么多年了 每次大小会议还让我做会议纪要 真心觉得自己大材小用,憋屈了 而且多是在临近下班开会 只能熬夜加班输出会议纪要” 想起刚入职场那会 不是在开会就是在写会议纪要 但写上抬头与开会日期后,就写不下去了…… 领导已经跑题到天天天天天边了~ 纪要抓不住重点,记录跟不上速度 默默的看了一下自己的手 坎多了是不是也就放过它了? 今天特此给大家安利一款语音神器 腾讯云AI语音识别 被微信、腾讯视频等大量内部业务使用 业务延展性
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
在众多汉字中,同音字(词)是一个特别的存在,正确使用,妙趣横生,使用不当,错误百出。 有网友曾戏谑:再智能的语音识别,遇到同音字(词)都可能“秒变智障”。 有时候,明明是一个温馨感动的时刻,语音识别偏偏剑走偏锋,让你措手不及。 例如: 一下子画风突变。 而语音识别在同音字(词)方面的尴尬还不止于此。 人名“王倩”和“王茜”、小区名“书香苑小区”和“书香院小区”、餐饮词汇“食全食美”和“十全十美”、服装词汇“百衣百顺”和“百依百顺”,乃至日常沟通中的“肌肉”和“鸡肉”、“失忆”和“诗意”、“北麓
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说,“计算机视觉独角兽”的依图科技,公布了他们中文语音识别技术的最新突破,以及令人瞩目的产业布局。
像这种顶尖赛事,保证音、画质的低延迟本就应该是各大平台的“基本操作”,哪怕一点额外的延迟都是绝对不能忍的。
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “还有46分钟,董老师休假就结束了。” 这是董宇辉最新视频下点赞过百的一条留言。 他在东方甄选直播间消失的日子里,粉丝们涌入他的个人号,调侃“这个男人只要一放假休息,几十万人都得跟着失恋”。 然而对于头部主播来说,再怎么爱岗敬业,也总有下播的时候。 毕竟连着几个小时不断说话,还得是妙语连珠的那种,既耗费脑力,对体力也是个不小的挑战。 在这种情况之下,不仅“24小时直播”不大可能,连不轮班的长时间唠嗑也不是人人能顶得住的。 不过话说回来,如果有机器
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)。
牧北 若朴 采访/整理 量子位·QbitAI 出品 “世界上的四家人脸识别的独角兽都在中国。这个市场没有大到可以支撑四个独角兽”,李开复说这是中国特色。 从另一个角度理解,人脸识别这个人工智能最火热的领域,接下来肯定会有最火热的拼杀。即便你不在这个行业,也能感受到一点点。方法很简单,百度一下。 上周,如果你在百度上搜索“云从科技”,最上方的结果是一个引导你跳向Face++官网的广告,而你搜“Face++”第一个结果是跳向云从科技的官网。 两个人脸识别的同行,互买对方百度关键词,也只有这两家互买对方关键词……
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
语言作为人类的一种基本交流方式,在数千年历史中得到持续传承。近年来,语音识别技术的不断成熟,已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言?本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
“全球95%的信息是用英文所写的,100%的国际商贸活动是用英文的,因此如何帮助中国人跟外国人进行更好的交流,这变成了一个重大的技术课题。”
语音活动检测(Voice Activity Detection, VAD)用于检测出语音信号的起始位置,分离出语音段和非语音(静音或噪声)段。VAD算法大致分为三类:基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
在人工智能的辉煌进程中,语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手,语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式,更开启了一个全新的互动时代。
今年 2 月,中国人工智能公司出门问问联合西北工业大学推出了全球首个面向产品和工业界的端到端语音识别开源工具 ——WeNet。
一年一度的谷歌I/O大会终于到来,这场科技盛会吸引了全球各地的开发者和用户,这次,整个大会都围绕着各种AI技术,可以说谷歌越来越离不开AI了。
以下为演讲实录: 吴恩达:谢谢,大家好,人工智能已经在世界有很大的影响力,百度是引领人工智能发展的公司之一,今天我想跟大家分享一些我们正在做的先进技术,我也希望未来我们能把这些技术开放给我们的合作伙伴。 从李彦宏讲的一席话里我们看到语音识别重要性,百度和北京团队一起正在研究新一代的语音识别技术,让我为大家演示一下。这是一段用户手机的录音,请大家仔细听听,你能听出他在讲什么吗。来。现在请大家闭上眼睛再听一次他到底在讲什么。有时候由于噪音、口音等等,很难听清楚电话那边的人在说什么,我们把这段语音放给我们
对于人类来说,看懂视频似乎是再简单不过的事情了。从出生就开始拥有视觉,人眼所看到的世界就是连贯动态的影像。视野中每一个动态的形象都被我们轻易的识别和捕捉。但这对于计算机来说就没那么容易了。对于计算机来说,画面内容的识别,动作的捕捉,都要经过复杂的计算才能得出。当计算机从视频中识别出一些关键词后,由于语义和句子结构的复杂性,还要涉及词汇的词性、时态、单复数等表达,要让计算机将单个的词汇组成通顺准确的句子也是难上加难。 那么让计算机看懂视频都要经过哪几步呢? 首先,识别视频里的内容。目前的图像识别研究大多基于C
自然语言处理是一个庞大的领域,比如普通文本与对话就是两个不同的领域,对话领域里,任务型对话又不同于闲聊型对话,问答式对话又不同于协作型对话……
智能化浪潮席卷全球,智能音箱则成巨头标配智能单品之一,特别在亚马逊Amazon Echo率先取得成功,让智能音箱成为当下最热门的智能硬件,从美国的谷歌和苹果等巨头相继推出自家音箱,到国内BAT、科大讯飞、京东、小米等大型玩家参与,还有出门问问、喜马拉雅等中小玩家,国内局面可以用百箱大战来形容,但与该热度形成鲜明对比的是智能音箱的价格,甚至不足100元都能买到。这里到底是为什么?
记者:胡祥杰 2016年8月3日下午,中文搜索公司搜狗发布语音交互引擎 ——知音。搜狗CTO 杨洪涛首次披露了公司未来8年主要的发展方向,搜狗语音交互中心负责人王砚峰则详细介绍“知音”。在发布会现场,王砚峰告诉新智元,3月份时,搜狗委托第三方测评机构对搜狗、科大讯飞和百度的语音输入进行实测,结果显示,搜狗和讯飞能力基本持平,整体领先百度。此外,搜狗语音技术也会跟一系列企业进行合作。 搜狗人工智能战略方向:自然交互+知识计算 人工智能技术是搜索的基础,在搜索公司占有绝对重要的地位,搜狗CTO 杨洪涛在本次发布
INTERFACE 分享者:陈伟、李健涛 机器之心报道 参与:李泽南 3 月 12 日,搜狗正式在线上平台发布了「旅行翻译宝」。这款随身翻译设备结合了搜狗神经网络机器翻译、语音识别、图像识别等多项技术,不仅支持语音、图像翻译等多种翻译模式,还提供中英日韩俄德等 18 种语言互译。 在深度学习快速发展的今天,机器翻译系统的能力究竟达到了什么样的水平?机器翻译是否已经可以代替人类翻译?3 月 17 日,机器之心与搜狗共同举办的 INTERFACE 线下分享中,搜狗语音交互技术中心研发总监陈伟、搜狗 IOT 事
▼ 人工智能就是人脸识别? ▼ 深度学习和机器学习有什么区别? ▼ 大家都在谈的迁移学习到底讲了些啥? ▼ 看个新闻都要查字典怎!么!破! AI高频词汇TOP15(入门版) 特!别!放!送!啦! ---- 01计算机视觉 Computer Vision 计算机视觉(Computer Vision,简称 CV)是人工智能学科中发展最快、应用最广的领域之一。 与自然语言处理、语音识别这些不同的是,它是一门研究如何使机器「看」的科学,其主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的信息;更进一步的说
语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。
注意:此插件需要小程序的基础库版本在>= 2.10.0,可以通过如下方式查看您当前的小程序基础库版本
在近日于上海举办的2016年亚洲消费电子展(CES Asia 2016)上,无人驾驶、智能汽车等相关技术成为最大热点。在CES Asia上,搜狗地图发布了“搜狗智能导航”,最大亮点是可实现车内的全语音交互,而交互并不局限于地图导航本身,几乎可实现驾驶之外的常规车内交互,包括打电话、发短信、查天气、歌曲播放等等。这款产品可运行在智能手机上,还可通过车机互联协议使之运行于汽车屏幕,如果汽车厂商与搜狗进行前装合作则可独立运行于汽车的OS上。基于庞大的POI数据和人工智能技术,搜狗地图在国内首次实现了车内的全语音智
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。
智能语音在近年一直是个很火的话题,商业应用也在不断增加,在10月10号的深蓝&大咖面对面活动中,我们邀请到了语音界大佬陈果果博士,针对目前语音领域问题进行分享与探讨。
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。
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。
机器之心原创 作者:李亚洲 近年来,随着深度神经网络的应用,计算机理解自然语音能力有了彻底革新,例如深度神经网络在语音识别、机器翻译中的应用。但是,使用计算机生成语音(语音合成(speech synthesis)或文本转语音(TTS)),仍在很大程度上基于所谓的拼接 TTS(concatenative TTS)。而这种传统的方法所合成语音的自然度、舒适度都有很大的缺陷。深度神经网络,能否像促进语音识别的发展一样推进语音合成的进步?这也成为了人工智能领域研究的课题之一。 2016 年,DeepMind 提
以下文章来源于腾讯云AI ,作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠?如何才能不焦虑? 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利? 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇! 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
AI,能读懂你的情绪吗? 分享一则有趣的见闻, 在较早之前,一家名为Teatreneu的巴塞罗那喜剧俱乐部因为加税政策流失了30%的夜场观众,为了减少经营损失,俱乐部在广告服务商的建议下试行按笑声次数向观众收费。 即在剧院的座椅安装一个带有面部表情识别软件的设备,用来捕捉观众在观看演出的过程中笑了多少次。 首先,观众入场免费,但每笑一次就要收费0.3欧元,不过笑点低的朋友不用担心遭遇笑破产的情况了,因为封顶价格为24欧元(即发笑80次)。 根据剧院的统计,实行“按笑付费”措施以来,观众量增加了35%
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
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
小编说:从数据分析的角度来看,数据挖掘与机器学习有很多相似之处,但不同之处也十分明显,例如,数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的,等等。从某种意义上说,机器学习的科学成分更重一些,而数据挖掘的技术成分更重一些。
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。
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~~(●—●)
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