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。
语音识别是人工智能领域的一个重要方向,现在已逐渐发展为一个具有广阔前景的高新技术产业,许多企业在语音识别技术上潜精研思。例如,百度借助自己的人工智能生态平台,推出了智能行车助手CoDriver;科大讯飞与奇瑞等汽车制造商合作,推出了飞鱼汽车助理;搜狗与四维图新合作,推出了飞歌导航;云知声、思必驰在导航、平视显示器等车载应用方面推出了多款智能语控车载产品……在如今的语音技术市场中,大量产品被人们开发出来并运用到实处上,语音识别技术的发展前景如火如荼。
语音识别(Speech Recognition)技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展,语音识别取得了长足的进步,成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程,重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用,并展望了未来的发展趋势。
对于想进入语音识别领域的学习者来说,了解语音识别系统的一些基本概念,会有助于更快的进入这个行业的交流平台,本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理,希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
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,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。
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。
《钢铁侠》里的AI管家贾维斯,想必大家都不陌生,这样可以像人一样和自己对话的AI管家,我们是不是都想拥有一个? 贾维斯之所以可以像人一样和我们对话,必然离不开语音识别技术的加持。 如今,从语音输入法到智能家居等,生活中到处都可以通过语音进行人机交互。 拥有一个贾维斯的梦想好像越来越近了! 为了让这个梦想更近一步,学习好语音识别技术势在必行! 今天,博文菌就给大家推荐一本语音识别领域的扛鼎之作——《人工智能:语音识别理解与实践(精装版)》,该书被列入“国家出版基金支持项目”,并入选为《人工智能出版工程》系列丛
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!
随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术越来越成熟,语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域,它通过语音识别技术,将用户的语音输入转换为文本,并通过自然语言处理技术,解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。
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。
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,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术,可以将人类语音转换为文本,为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用,探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
---- 新智元报道 来源:Facebook AI 编辑:LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作,继wav2vec, wav2vec 2.0以来,又出完全不需要监督数据的wav2vec-U,小众语言也能用语音识别啦! 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外,随着语音识别技术的逐渐成熟,和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示,还是回答用户的问题,语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易,无需学习,想要干什么只
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
作者 | 陈孝良 责编 | 胡永波 目前来看,语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境,在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%,完全达到了可用状态,这也是当前语音识别比较火热的原因。 随着技术的发展,现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态,但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。当然,多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。 学术界探讨了很多语音识别的技术趋势,有两个思路是非常值得关注的,一个是就是端到端的语音识别
2016年3月,谷歌宣布向第三方开放语音识别技术,在语音识别市场再掀波澜。 谷歌将通过全新的“谷歌云语音应用程序界面”(Google Cloud Speech API)开放服务,初期将免费提供,后期暂未确定。这可能让谷歌与其他语音识别专业公司产生直接竞争。谷歌已对语音识别技术作出大量研发投入,目前可对超过80种语言进行语音识别。有鉴于此,竞争将非常激烈。 然而,规模较小的公司仍能在语音识别领域拥有独特优势。因为谷歌的重点并非生物识别方面的语音技术。而由于物联网将语音识别作为便利的用户界面,所以语音识别有可能
本文对中科院宗成庆、张家俊团队完成、被 AAAI-20 录用的口头报告论文《Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding》进行解读。
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~~(●—●)
可以说,语音识别是人类征服人工智能的前沿阵地,是目前机器翻译、自然语言理解、人机交互等的奠基石。
iOS10系统是一个较有突破性的系统,其在Message,Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架,开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能,不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务,并且,Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的,不通过第三方,也大大增强了用户的安全性。
AI 科技评论按:美国时间10月31日,百度研究院发出博文,宣布发布新一代深度语音识别系统 Deep Speech 3。继2014首秀的第一代Deep Speech和被MIT科技评论评为“2016年十
自1962年IBM推出第一台语音识别机器以来,语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。
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)。
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;
通常我们说到语音识别技术的时候,指的是整个语音对话系统,如图所示,语音对话系统通常包括四个主要组成部分的一个或多个:语音识别系统将语音转化为文本、语义理解系统提取用户说话的语义信息、文字转语音系统将内容转化为语音、对话管理系统连接其他三个系统并完成与实际应用场景的沟通。所有这些部分对建立一个成功的语音对话系统都是很关键的。
【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
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。
你或许会说,语音识别和机器翻译——没错,传统的语音翻译通常采用语音识别和机器翻译级联的方式实现,对输入语音先进行语音识别得到文本结果,然后再基于文本进行机器翻译,这也是当前语音翻译采用的主流方法。
文 / 陈孝良 11月16号,百度发布了渡鸦智能音箱和DuerOS开发板SoundPi,至此,国内再一名巨头加入智能音箱大战。迄今为止,国内战场上的巨头有阿里、京东、腾讯、百度、小米、科大讯飞等,国外则有苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书、三星等,这些巨头占据了全球市值的排名榜,同时发力争夺未来人工智能时代的语音入口,甚至亚马逊和阿里率先不惜代价开启了补贴大战。这些全球巨头的激烈竞争,将对未来十年产生极其重要的影响,同时,这更是新一波的职业快速发展机会。 语音智能当前的核心关键是声学问题和语义理解,随着市
语音识别建模对语音识别来说是不可或缺的一部分,因为不同的建模技术通常意味着不同的识别性能,所以这是各个语音识别团队重点优化的方向。也正是因为如此,语音识别的模型也层出不穷,其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等,在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型...
对于语音识别初学者来说,通过简单案例快速上手,不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式,对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源,是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台,且简单易用,可以作为学习之余练手的好去处。
文章目录 语音识别 语音识别过程 预处理:语音信号预处理—提取语音MFCC特征 工具Kaldi DeepSpeech wav2letter 端到端语音识别 语音识别 自动语音识别技术(AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的语音转换为文本 的技术。语音识别作为一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处 理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。 语音识别近年来受关注度不断提升,相关技术广泛用于家用电器和电子设备,如智能音 箱、声控遥控器
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。
语音识别调研报告 一、语音识别:(Automatic Speech Recognition,ASR) - 应用:语音识别是为了让计算机理解自然语言。 - 中文语音识别的关键点:1.句到词的分解,词到音节的分解;2.语音的模糊性,如多音字问题;3.词在不同语境中不同;4.环境噪声的印象。 - 处理的核心步骤: - - 1. 音频处理:消除噪声,让信号更能反映语音的本质特征。 - - 2. 声学特征提取:MFCC、Mel等 - - 3. 建立声学模型和语言模型:语音识别由这两种模型组成。 二、语音识
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。
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
作为人工智能领域的一个重要方向,语音识别近年来在深度学习(Deep Learning)的推动下取得了重大的突破,为人机语音交互应用的开发奠定了技术基础。语音识别技术演进及实现方法、效果,既是语音识别从业者需要系统掌握的知识,也是智能化应用开发者应当了解的内容。日前,微软研究院首席研究员、《解析深度学习-语音识别实践》第一作者俞栋接受CSDN专访,深入解析了基于深度学习的语音识别的最新技术方向,和微软团队的实践心得,并对微软开源的深度学习工具CNTK的迭代思路做了介绍。 俞栋介绍了deep CNN、LFMMI
易语言开发的软件经常被当成病毒干掉,这在业内已经不是什么秘密,在易语言里面弄个hello world都会被360识别成病毒,不让直接运行,现在在网络上搜索易语言如何破解被识别成病毒的各种招数层出不穷,但还是不能从根本上解决问题。
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。
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件(例如,语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建),建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线,客户问题简单,如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术,建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
【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
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
一、前言 6月27日,美国权威科技杂志《MIT科技评论》公布2017全球最聪明50家公司榜单。科大讯飞名列中国第一、全球第六。全世界排在科大讯飞前面企业分别是:英伟达、Spacex、亚马逊、23andme、Alphabet。 《MIT科技评论》认为,“科大讯飞旗下的语音助手是中国版的Siri,其可携带实时翻译器则是一款杰出的人工智能应用,克服了方言、俚语和背景杂音,可将汉语精准地翻译成十几种语言。科大讯飞在中国语音技术市场的占有率70%。”越来越多的人认为,语音识别将成为下一代交互革命的关键技术。 与此
【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来,一直处于不温不火的状态,直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高,虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用,但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状,并分析一些未来趋势,希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业,并能产生兴趣投身于这个行业。
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
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云