AppID、SecretID 和 SecretKey等个人信息填入,否则无法运行Demo(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)
以使用 iOS SDK 方式接入,以一句话识别为例,展开对官当demo代码模块的分析。
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作,机器要听懂人类说话,就离不开语音识别技术(ASR)。
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
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。
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
语音识别是现在很多人都想了解的概念,其实语音识别就是将语音转换成文字。目前的需求还是蛮大的,尤其是会议纪要、演讲采访、音频文件整理成文字等场景,使用需求非常大。
是磁带、光盘、录音笔、手机等录音工具,还是会议、访谈、沟通、演唱等场景?是键指如飞的神奇速录师,还是方便快捷的语音转文字AI小工具?
使用 iOS SDK 方式接入,以一句话识别为例,在《腾讯云语音识别iOS SDK 开发代码模块分析》这篇文档中,我们分析了各模块代码的功能。大致对demo里重要文件的功用有了大致的认识。但是对于一些可能会遇到的问题,我们再次分享一下使用中的心得体验。
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。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用,例如在翼卡车联网中,只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航,安全、便捷。
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节,包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品,如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后,作者提醒读者,语音交互技术目前仍在不断发展中,尚未完全成熟,但未来具有广泛的应用前景。
Super最近在北京,碰巧这两天极客公园组织了2013年极客公园大会。今天去现场观摩见到了曾经仰慕的诸多大神。现在站在听众角度总结一下这个大会——互联网极客的饕餮大餐。 昨天上午除了李开复其他都是谈智能电视。李开复为移动互联网打气,老调重弹。有兴趣的可以看这里。对智能电视有兴趣的欢迎到极客公园官网。 一、昨天有三个看点。 Google斯密特意外现身给观众带来惊喜:昨天下午最大的惊喜莫过于Google执行总裁埃里克斯密特这位神秘嘉宾了。与2位创始人喜欢宣传自家产品不同,斯密特更多是从公司战略、商
近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的应用,并奉上对应模型~
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,
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制(豆丁网上的),有些网页(极客时间)也限制了复制功能。这时候要复制,通常情况下只能手动去打,很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件,但要么付费要体积很大,不方便。
继推出维吾尔语、粤语识别,近期,捷通华声联合中国民族语文翻译局,推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术,已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,少数民族企事业单位可以应用语音识别技术,识别日常工作会议发言,快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言,快速生成办案笔录;
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。
最近在研究语音识别方向,看了很多的语音识别的资料和文章,了解了一下语音识别的前世今生,其中包含了很多算法的演变,目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法,其中RNN扮演了非常重要的作用,深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统,从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现,发现语音识别的效果没有写的那么好,其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
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!
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。再往后看,声纹识别,在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门,车上有一个小孩,突然哭闹,下一个不合适的指令,你区别不出来这个人,对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作,可以通过声纹来做,通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门,实际应用当中遇到大的挑战点是什么?很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征,可是声纹不稳定,人高兴的时候,第一天晚上唱了卡拉OK,第二天声音哑了,怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
语音识别就是把语音变成文字的过程,相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景,比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来,随着互联网的发展,各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富,CPU、GPU硬件的发展,以及深度学习算法大规模的应用,语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
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。
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~~(●—●)
昨日,百度语音能力引擎论坛在北京召开。在论坛上,百度展示了其在语音技术上的最新成果,并公开了语音专用终端芯片——百度鸿鹄的落地情况。此外,机器之心也采访了百度语音首席架构师贾磊。百度通过本次发布说明,深度学习端到端技术依然大有发展空间,软件驱动专用芯片设计成 AI 落地新打法。
刚结束了腾讯云BI的体验活动,在文章提到了SaSS、PaSS的概念,腾讯云BI是一个SaSS,而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS,平台即服务,用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能,而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
AI 科技评论按:语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来,语音识别正确率有了长足的进展,也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状,微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果,达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年,微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息,他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平,这意味着他们的系统识别对话中文
编者按:邓力博士原为加拿大滑铁卢大学教授,1999 年加入微软,2016 年起担任微软首席人工智能科学家,负责微软深度学习技术中心应用趋向的深度学习研究。 在上周的 AI Frontiers 会议上,邓力博士为参会嘉宾做了口语对话系统的专题演讲。AI 科技评论与会记者将现场演讲记录下来,结合 PPT 为大家整理出这份演讲实录。此次邓老师介绍了口语对话系统的分类,三代演变史,以及三大研究前沿领域,可谓干货满满。NLP 领域的童鞋们不可错过。 邓力: 今天,我想讲一讲口语对话系统(Spoken Dialog
提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本,提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本,如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。
如今人工智能大热,不管什么行业都会联想到人工智能,当年的PC时代,到现在的移动时代,主要还是靠文字搜索,显然,文字搜索的效率和局限性相比语音差了很多。
Voicera获1450万美元融资,智能语音真的前途无限吗?
【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
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。
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
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里达摩院,又搞事儿了。 这两天,它们发布了一个全新的语音识别模型: Paraformer。 开发人员直言不讳:这是我们“杀手锏”级的作品。 ——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集,一路SOTA,推理效率上相比传统模型,也最高可提升10倍。 值得一提的是,Paraformer刚宣布就已经开源了。 语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景,它都可以hold住。 怎么做到的? Paraformer:从自回归到非自回归 我们知道语音一直是人机交互重
大数据文摘作品 记者:谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌,造就了这家当今世界最大的数据公司,那么随着智能产品的普及,谁先用现象级产品掌握了语音的入口,谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天,没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对(微信)用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实,相比用“手”和“眼睛”,以及其他以手机和电脑为媒介的操作,“语言”无疑是人类最自
随着 AI 的不断发展,我们前端工程师也可以开发出一个智能语音机器人,下面是我开发的一个简单示例,大家可以访问这个视频地址查看效果。
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
AI科技评论按:本月 18 日,由美中技术与创新协会(Association of Technology and Innovation,ATI)主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括:微软首席 AI 科学家邓力,微软院士黄学东,Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外,还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom,微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力,把 AI 技术应用于实用
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
微信今日正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。 通过调用相关技术接口,第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。 微信模式识别中心团队向腾讯科技介绍,麦克风、摄像头等传感设备让人和机器的交互更加便利。但语音和图像识别的技术门槛还相对较高,如果微信能把已有的技术储备开放给开发者,将能帮助更多应用减少技术投入成本。 语音识别技术主要体现在语音输入,可直接将用户的语音转化成对应的文字。用户不需要依靠键盘就能完成文字输入或者用语音进行功能操作。
前段时间办公室出现一奇葩需求,要把一段授课视频转换为文字,为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作,总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ,为啥不用Python呢~~说干就干,经过一番分析和搜索,还真被我搞定了,下面跟大家分享一下。
在windows10上运行的测试内容。 Python版本:Python3.6.2。 已经注册并添加了百度的'’语音识别'和'语音合成'应用。 已经注册并创建了图灵机器人的'机器人'。
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)。
终于有时间更新语音识别系列了,之前的几篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)
机器之心发布 机器之心编辑部 Transformer 模型用于在线语音识别任务中面临多个难题,百度语音新发布的SMLTA2克服了这些障碍。 10 月 15 至 18 日,2021 年第十六届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2021)在江苏徐州举行。作为我国人机语音通讯领域研究中最具有权威性的学术会议之一,NCMMSC 受到国内语音领域广大专家、学者和科研工作者的关注。 其中,百度语音团队对外重磅发布基于历史信息抽象的流式截断 conformer 建模技术——SMLTA2,解决了 Transforme
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