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。...图1 语音识别系统结构框图 1. 1 端点检测 找到语音信号的起止点，从而减小语音信号处理过程中的计算量，是语音识别过程中一个基本而且重要的问题。...定点DSP要能准确、实时的实现语音识别，必须考虑2点问题：精度问题和实时性问题。 精度问题的产生原因已经由1.4节详细阐述，这里不再赘述。...由语音识别模块识别语音，由控制模块控制机器人动作。 3.2 语音控制 首先根据需要，设置了如下几个简单命令：前、后、左、右。机器人各状态之间的转移关系如图5所示。...机器人语音控制的关键在于语音识别的准确率。表1给出了5个男声样本的识别统计结果。 ? 表1 识别统计结果 4 结语 工作中，成功地将CHMM模型应用于定点DSP上，并实现了对机器人的语音控制。
现在语音交互所出现的问题大多数不在语音识别引擎，而在NLU侧。NLU所覆盖的领域(domain)越多，其就越有可能产生领域混淆(domain confusion)。...真正一直以来难以解决的问题，存在于语法(morphology)，句法(snytax)，或音韵(phonology)，或深度学习，或统计分析(statistics)，或其他各种各样语音识别相关的问题(various...其问题在于，大多数情况下语音识别引擎可以识别到用户的语音和语义，但是却没有办法与设备通信并控制设备。...这些问题不在于设备是否可以识别和理解我们的语音信息，其是一个设备到系统间通信的系统性问题(systematic issue)。...未来的语音识别系统将可以超越现在的语音主力服务- 所有的前端语音控制设备，将可以通过恰当的通信协议接入后端系统并通信。
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。 语音识别技术的应用场景包括语音拨号、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。...语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。...语音识别技术1.png 历史 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。...最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。
一、前言 前几天在Python白银交流群【云何应住】问了一个Python处理语音消息识别的实战问题。...这段代码是语音识别的功能，用的是speechRecognition库，我运行报错，麻烦知道的朋友给处理一下，报错截图如下 二、实现过程 这里【啥也不懂】给了一个指导： 这个问题其实已经很明显了，需要魔法才行...甚至你可以给客户说，离线版的本身就有语音识别率的问题，会有一些识别错误。在线版的会识别率更高，看看客户是否愿意更改为联网版。先给客户一个心理暗示，让他有个准备。...本身中文就有一音多字的情况，语音转文字肯定会有一些困难的。 你得让客户先有个心理准备，让他知道语音转文字会有一定的错误率，而原因就是中文的一音多字。...这样客户才不会对你“精益求精”的提出很多“合理建议”（无理需求） 顺利地解决了粉丝的问题。
上一篇： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说...整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...语音识别模型。...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的： import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k，格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH
参考： 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） 上一篇paddlehub是一些预训练模型，paddlespeech也有，所以本篇就是更新...1 安装 参考：PaddleSpeech 一键预测，快速上手Speech开发任务 PaddleSpeech 是 all-in-one 的语音算法工具箱，包含多种领先国际水平的语音算法与预训练模型。...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型，支持语音识别，语音合成，声音分类，声纹识别，标点恢复，语音翻译等多种功能，PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...文档链接：语音识别 第一个语音识别的示例： >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...、：；) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。
硬件平台 机器硬件：OriginBot(导航版/视觉版)PC主机：Windows（>=10）/Ubuntu(>=20.04)扩展硬件：X3语音版 运行案例 首先进入OriginBot主控系统，运行一下指令...，说出“地平线你好”后，即可唤醒 当人依次在麦克风旁边说出“地平线你好”、“向左转”、“向右转”、“向前走”、“向后退”命令词，语音算法sdk经过智能处理后输出识别结果，log显示如下 识别到语音命令词...语音控制 SSH连接OriginBot成功后，配置智能语音模块： #从TogetheROS的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。...#加载音频驱动，设备启动之后只需要加载一次 bash config/audio.sh 启动机器人底盘在终端中输入如下指令，启动机器人底盘： ros2 launch originbot_bringup originbot.launch.py...启动语音控制以下是口令控制功能的指令： ros2 launch audio_control audio_control.launch.py 此时即可看到小车运动的效果了
基于树莓派的语音识别和语音合成 摘要 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...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。...，实现对本地语音文件的识别。...遇到的问题： 在整个编程过程中，可以说是举步维艰，由于自身能力有限，初学python和Linux，导致在系统操作和规范方面有很多的盲区，导致犯了很多诸如Linux系统授权、python缩进、命令行书写等十分低级的错误...但是，我在尝试实现过程中遇到了几个无法解决的问题： 由于树莓派内置声卡没有麦克风，需要利用外接声卡执行热词唤醒，但是在Linux系统中更改声卡驱动成了我越不去的坎儿，尝试了网络上更改驱动的多种方式后，无一能更够成功更改
选自Awni 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后，词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平，仍然存在多个亟待解决的问题。...本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后，词错率有了显著地降低。...然而，尽管你已经读到了很多这类的论文，但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。...这应该在无需给每个说话人嘴边安装一个麦克风的情况下实现，这样对话语音识别就能够在任意位置奏效。 域变化 口音和背景噪声只是语音识别器增强鲁棒性以解决的两个问题。...下一个五年 语音识别领域仍然存在不少开放性挑战问题，包括： 将语音识别能力扩展至新的领域、口音，以及远场、低信噪比的语音中。 在语音识别过程中结合更多的语境信息。 音源和声源分离。
语音识别中很重要的一个问题就是对时序进行建模，这也是为什么HMM在其中得到广泛的引用。 ? 应用：由于其对时间序列信息建模能力强，广泛用于解决语音时序建模问题。 ?...优点：Ngram刚出现时具有划时代意义，把语言问题成功的转化为数学建模问题，变得可以计算了，通过统计学习的方式为语言处理领域指引了发展的方向。...应用：从2014年Attention mode在机器翻译或起来以后，attention model逐渐在语音识别领域中应用，并大放异彩。...文末彩蛋：大神俞栋对未来的展望 我们一起来看看腾讯 AI Lab 副主任、西雅图人工智能研究室负责人俞栋在第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）发表的主题为《语音识别领域的前沿研究...》的演讲，其中对机器语音的现状与未来做了透彻的剖析。
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。 语音识别技术的应用包括语音拨号、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。...语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。...训练是指对预先收集好的语音进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”；识别是对用户实时语音进行自动识别。...应 用 领 域 智能家居：找到合适的语音入口是挖掘智能家居背后用户价值的关键。硬件本身具有入口价值，智能音箱、智能电视、家庭机器人等都有可能成为合适的入口。...此外，带宽问题也可能影响语音的有效传送，在速率低于1000比特/秒的极低比特率下，语音编码的研究将大大有别于正常情况，比如要在某些带宽特别窄的信道上传输语音，以及水声通信、地下通信、战略及保密话音通信等
1.0 语音芯片分类-语音播报-语音识别-语音合成关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。...而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：语音播报芯片--KT148A语音识别芯片--思必驰-云知声语音合成芯片-TTS语音播报的类别-KT148A它实现的原理...：就是语音的预存，然后合适的操作，比如：一线受控、按键触发、感应触发等等，播放出来至于声音的音质、大小等等，再去根据不同的需求，寻找其中某一个芯片来完成即可 。...推荐KT148A-sop8解决方案，大概的产品类型如下：语音识别的类别-思必驰-云知声1、这个品类就很复杂了，是语音芯片里面最复杂的存在，常见的家电语音控制，设备的语音唤醒，在线识别和离线识别2、都是相差很多很多...毕竟这个对芯片的要求相对低，所以成本控制的比较好如果需要医院叫号机类型的应用，那TTS就必须上了，没有什么比他还灵活的至于语音识别类型的应用，离线的应用还是推荐云知声，他们的平台做得好，前期验证的成本比较低还要分清楚您的需求
这篇论文介绍了一种名为Moonshine的语音识别模型系列，该模型针对实时转录和语音命令处理进行了优化。...该模型在各种长度的语音片段上进行训练，但不需要使用零填充，从而在推理时间内提高了编码器的效率。...1 Introduction 实时自动语音识别（ASR）对于许多应用至关重要，包括在演讲中的实时转录、听力障碍人士的辅助工具以及智能设备和可穿戴设备中的语音命令处理。...第3部分描述了Moonshine的架构、数据集准备和训练过程，而第4部分在标准语音识别数据集上提供了结果的评估。第5部分得出结论。...作者将连续的语音段组装成更长的训练实例，使得实例的持续时间在[4,30]秒之间，且连续段之间的时间不超过2秒。
聊天机器人在初创公司中掀起了一种新浪潮，他们试图通过建立类似于 Operator 或x.ai 这样的应用程序，类似于 Chatfuel 这样的平台以及类似 Howdy’s Botkit 这样的机器人库来改变消费者与服务的交互...最近微软发布了自己的 机器人开发者框架 。 许多公司都希望开发出有人类水准能够进行自然对话的机器人，并且许多公司都声称使用自然语言处理和深度学习技术来实现。...模型评估 评估一个会话代理的理想方法是测试它是否履行了其任务，例如在一个给定的对话中解决客户支持问题。但是这样的标签很难获得，因为这需要人工判断和评估。...意图和多样性 生成系统的一个常见问题是它们往往会产生适用于许多输入样例的通用响应，比如“那太棒了！”或者“我不知道”。谷歌Smart Reply的早期版本 往往会对任何事情回复“我爱你” 。...这同样遥不可及（但是有大量的研究正在朝这方面努力）。 这就给我们带来了这样一个问题，生成模型和基于检索的方法在闭域中都适用。对话越长，上下文越重要，那么问题也变的越复杂。
近期，深圳的优必选人形机器人在汽车产线的视频出圈： 可以算是在工业应用场景的实战应用的典型。毕竟汽车产业算得上是工业自动化领域技术要求较高的应用场合。...我们在了解国内的人形机器人过程中，从技术角度看，毕竟我们都是搞工控的，有些职业病，所以必须看看它的内部控制哈。那么，从国内的开源的人形机器人一些资料和大家一起分享。...DCU 关于EtherCAT总线，我们已经详细介绍： 高效、实时、灵活：EtherCAT总线技术深度解析(完结篇） OPENLOOG 另外一家是人形机器人的开源社区： 其中，核心的产品，如下图所示： 青龙全尺寸通用人形机器人是自主研发人形机器人...底层驱动 基于 EtherCAT 总线的底层驱动，具有实时性高、扩展性强、可靠性高的特点，提供关节层控制接口，可实现对机器人的每一个关节的力矩、位置、速度控制。...所以，深处工控的各位同仁们，如果找发展机会，当然可以考虑下人形机器人的相关产业链。 那么，关于人形机器人相关的话题，欢迎留言讨论哦！
随着科技的进步，机器人渐渐的走近了寻常人的家里，它们逐步替代人类做一些家务，或者帮人照看孩子。人们慢慢习惯了机器人的存在，可是你晓得吗？机器人也是分“男女”的，并且，它们居然还能够结婚？ ...这对机器人“夫妇”来自日本，它们最近在众多机器人的见证下举行了一场浩大的“婚礼”。 ? “女性”机器人之前是陪主人聊天的，而“男方”机器人之前是帮主人做家务和清扫卫生的。...它们的主人决定让他们“在一起”，这也将是世界上第一对“结婚”的机器人。 值得一提的是，“女性”机器人智能水平极高，不只能模拟并回复人类的言语，以至还能模拟人类的各种表情。...而她胸前的传感器能够经过检测主人的面部表情来用不同的语气表达本人的言语。 日本各界的机器人爱好者带着本人的机器人来共同见证这对“新人”的诞生。 ? ...不过，当人们看到“男方”机器人亲吻“女”机器人的方式时，那奇特的嘴巴把大家都逗笑了。 ? 而这场婚礼的“司仪”同样也是由机器人来担当，当宣布这对“新人”正式结为夫妻后，它快乐的手舞足蹈起来。
引言 语音识别是人工智能和机器学习领域的重要分支，旨在将人类语音转换为文本或执行相应的操作。...本文将详细介绍机器学习在语音识别中的应用，包括数据预处理、模型选择、模型训练和性能优化。通过具体的案例分析，展示机器学习技术在语音识别中的实际应用，并提供相应的代码示例。...第一章：机器学习在语音识别中的应用 1.1 数据预处理 在语音识别应用中，数据预处理是机器学习模型成功的关键步骤。语音数据通常具有时序性和复杂性，需要进行去噪、归一化和特征提取等处理。...，能够有效解决长距离依赖问题，适用于语音识别、语言建模等任务。...2.1 语音命令识别 语音命令识别是语音识别中的经典问题，通过分析语音命令，识别用户的意图，执行相应的操作。
编译：chux 出品：ATYUN订阅号 世界上最受欢迎的虚拟助手有什么共同之处？它们在云中执行大部分语音识别，他们的自然语言模型利用功能强大的服务器，具有几乎无限的处理能力。...它在很大程度上是可以接受的。通常，处理在几毫秒内完成，但对于没有互联网连接的用户来说是一个明显的问题。 幸运的是，亚马逊的Alexa机器学习团队最近在将语音识别模型脱机方面取得了进展。...Interspeech机器学习会议上展示。...正如研究人员解释的那样，自然语言处理模型往往具有显着的记忆足迹。扩展Alexa功能的第三方应用程序是按需加载的，将它们存储在内存中会显着增加语音识别的延迟。...“系统可以简单地散列一串字符并提取相应的权重而不需要元数据，”Strimel写道。 最后，该团队表示，与在线语音识别模型相比，量化和散列函数使内存使用量减少了14倍。
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。...步骤3：开通应用服务 点击应用卡片上的“开通服务”，选择该应用的服务，我们这里做语音识别就选择“语音识别”， “语音识别” 服务开通成功后即可获得 50000次/日 的在线识别调用配额（有一种地上捡到钱的赶脚...（1）新建AipSpeech AipSpeech是语音识别的Python SDK客户端，为使用语音识别的开发人员提供了一系列的交互方法，这里选择默认配置即可。...结束语 以上就是在线语音识别的案例，希望通过这篇的阐述，能够给大家一个直接的练手案例，节省大家寻找案例的时间。
作者：侯艺馨 总结 目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。...双向LSTM网络可以获得更好的性能，但同时也存在训练复杂度高、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。...1 语音识别为什么要用CNN 通常情况下，语音识别都是基于时频分析后的语音谱完成的，而其中语音时频谱是具有结构特点的。...百度语音识别发展 百度发现，深层 CNN 结构，不仅能够显著提升 HMM 语音识别系统的性能，也能提升 CTC语音识别系统的性能。...3.4 Google 根据 Mary Meeker 年度互联网报告，Google以机器学习为背景的语音识别系统，2017年3月已经获得英文领域95%的字准确率，此结果逼近人类语音识别的准确率。
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