OpenAI 的 GPT-3 是一个令人印象深刻的深度学习模型,但是它有 1750 亿个参数,相当占用资源。尽管有不同的估计,但是这种规模的模型在一个 GPU 上的训练需要数百年。
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
自主性是人类正常生活的精髓,目前已经有很多辅助设备帮助有肢体残疾的人实现着一点。但大部分设备的使用都需要用户有一定的上肢力量,例如,要求用户按下手持式遥控器上的按钮。这就使得手无力的人无法使用此类设备
你知道吗? 全球每2周就会有一种语言消失。 语言的消亡意味着珍贵的多样性文化信息流失,与物种的灭绝毫无二致。 现实情况是,濒危语言消亡的速度比濒危动物消亡的速度还要快,据测算,到本世纪末,世界上50%-90%的语言将会消亡。 保护濒危语言是保护文化多样性的重要一步,那么,人工智能又能做什么呢? 语音技术发展到今天,其应用能力已经媲美甚至超越人类平均水平。从历史视角看,不管是地理位置障碍还是语言障碍,它都将是促进和增强人与人、人与机器自然对话的强大工具。 在濒危语言文化保护上,我们由此也看到了新的思路
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……
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。
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。
随着人工智能技术的飞速发展,语音识别(ASR)和语音合成(TTS)技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品,凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格,为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务,广泛应用于多个行业场景,极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
互联网企业到了一定规模之后,都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会,就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会,今天(5月28日)联想做了一个TechWorld,主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾:Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏,都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是,李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场,北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是,李彦宏似乎从
人工智能业内普遍认为,语音将成为下一个重要的技术平台,近年来随着人工智能理论与技术的迅猛发展,语音识别(ASR)、语音合成(TTS)技术在不断突破。虽然理论技术取得了长足进步,但是在实际应用过程中仍绕不开数据标注这一话题,训练数据的准确性很大程度上影响了算法模型的表现。
8月29日开幕的2019世界人工智能大会上,国内AI同传领域的领军代表腾讯同传为大会提供同传服务,同时现场服务的还有讯飞听见。
作者 | 刘燕 Nuance 已是没落的语音识别巨头,微软欲花 160 亿美元买下它,这笔交易值吗? 1微软拟斥资 160 亿美元收购 Nuance 北京时间 4 月 12 日,根据彭博社的报道,微软正在就收购全球最大语音识别公司 Nuance Communications Inc. 进行深入谈判。据悉,微软可能愿意为收购这家公司支付高达 160 亿美元(1049 亿元人民币)的收购价格。 报道称,两家公司之间的谈判“正在进行中”,尚未最终敲定。CNBC 援引知情人士消息称,交易可能最早于周日签署,最早于周
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。
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。
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。
这是“AI国家队”科大讯飞正在探索的新路。与互联网不同,在人工智能领域中,To C业务反而未经大范围开拓。
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
交通运输行业的调度中心是确保运输流程顺畅与安全的神经中枢。在紧急情况或事故发生时,能够迅速而准确地回溯事件细节对于采取有效应对措施至关重要。
作为人工智能第一股,在技术研发方面,科大讯飞一直走在前沿,尤其讯飞语音一直是这家公司的王牌业务。
一个需要通电才能维持生命的机器人,不叫机器人,应该叫机械。历经半年时间,北极熊作者开始涉足机器人领域。想要通过人工智能,改变这个世界。 简单自我介绍一下自己:做过卖纸尿裤的金牌客服,做过提包的小跟班,做过家具组装以及搬运工,黑过天上飞的,地底下跑的,最后借《无间道》那句话:我以前没的选,现在我想做个好人。摇身一变,做了信息安全….今年25岁了,职校毕业,还在读书的你,看了文章后,应该没有什么道理不努力了把?? 前言 决心要做机器人的时候,是在2016年的7月,当时看到市面上的“机器人”,和自己心目中的机器人
今天凌晨,即北京时间5月14日1点整,OpenAI 召开了首场春季发布会,CTO Mira Murati 在台上和团队用短短不到30分钟的时间,揭开了最新旗舰模型 GPT-4o 的神秘面纱,以及基于 GPT-4o 的 ChatGPT,均为免费使用。
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。
我们在前面已经介绍了关于语音识别的应用,这一章我们在介绍一下实现人工智能语音识别的处理方式。
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
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,
前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析(一)---结构化思维》,这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。
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。
李林 若朴 假装发自 McEnery 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “I love machine learning, especially since I’m a machine, lea
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。
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。
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。
【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
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
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。
一个月之前,微软发布了基于深度神经网络的文本到语音(text-to-speech,TTS)系统,并且做为 Azure 认知服务中的一项,提供面向客户的预览版本。
微软、谷歌等巨头争相追逐,芯片成AI的重要战场
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,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。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能;语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布,可识别出图片中的人体,并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布,可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等,可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线,用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心,通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能,采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证,本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
没天总是不停的开会,会议内容又多又发散!音频文件整理困难,搜索不到终点,占用空间大,不利于分享和传达!
随着人工智能技术的迅猛发展,语音技术作为其中的重要分支,正在逐步改变我们的生活和工作方式。腾讯云作为国内领先的云服务提供商,其语音产品在技术能力、应用场景和业务价值等方面均表现出色。本文将从语音产品科普解读、应用实践和行业案例三个方面,深入探讨腾讯云语音产品的技术原理、应用场景、业务价值及其在各行业中的实际应用。
本次带来的是腾讯云玩转AI新声态语音产品应用实践,利用 TTS / ASR / 元器智能体 打造一个《小朋友的故事屋》智能体 Bot 最近腾讯发布了元宝,那么我们就做一个专属讲故事的童话匠该 bot 可以实现语音和智能体交流达到和小朋友互动,在此之前我先介绍一下什么是 TTS、ASR 以及元器智能体(简单略过详细学习前往: 《继ChatGPT的热潮AI的新产物-智能体元器Agent平台》
报道称,微软正在进行一项高级谈判,以高达160亿美元的价格收购智能语音巨头 Nuance Communications。
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。
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版,让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步:首先,把你的实时语音转换成文字;然后,再把文字翻译成另一种语言的文字;最后,把文字转换成语音。其中,识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来,由于深度学习的进步,语音识别依靠深度神经网络(deep neural networks)也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现,但真正开始焕发光芒
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